📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータをもとに、WEIスコアの各項目に関する分析を行いました。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 全体としては、日ごとに上昇している傾向が見られます。特に2025年7月6日以降、スコアが全般的に高い傾向があります。
– **個人WEI平均**: おおむね0.70のラインを中心にしていますが、7月6日以降にスコアが上昇し、7月8日には0.86に達しています。
– **社会WEI平均**: 変動は大きくないものの、全般的に高い値を示しており、7月6日からスコアが0.85を超える値を維持しています。
### 異常値
– 2025年7月1日から7月2日にかけて、「総合WEI」および「個人WEI平均」に0.66から0.72の異常値が含まれています。これは、データ収集の誤差か、特定の出来事が影響した可能性があります。
– 7月8日、9日の「総合WEI」では0.90という高いスコアが記録されています。これは急激なスコアの上昇を示唆し、ポジティブな社会的変化やイベントが影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解を行うと、おそらく長期トレンドの上昇が確認できます。季節性についてはこの短期データからは明らかではありませんが、残差成分により一時的なスコアの急変が明示されます。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを解析したところ、高い相関がある項目として「社会基盤・教育機会」と「社会WEI平均」が挙げられます（相関が高い場合、各項目の改善が社会の総合WEIに大きく貢献していることを示唆）。
– 「個人WEI平均」の変動は「個人経済的余裕」とやや関係している形跡があります。
### データ分布
– 箱ひげ図では、各スコアに一定のばらつきがありますが、データセットの中央値は相対的に高めであることが示されています。特に「社会持続可能性と自治性」は非常に高く安定した値を示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によれば、PC1が76%の寄与率を持ち、主要な変動要因を説明します。これは、少数の要素（例えば社会的持続可能性）がWEIの大半の変動を捉えていることを示唆しています。
### 結論
データ解析からは、総合的な生活の質が7月にわたり改善したことがわかります。この一因としては、持続可能性と公平性の向上が考えられます。重要な変動が見られる項目については、社会的イベントや政策の変化が影響している可能性も考慮されます。両個人と社会でのスコア上昇は、社会制度の進展や個人が享受する恩恵の増大を示唆するかもしれません。異常値の分析を続け、何がこれらのスコア変動を引き起こしているかを確認することが今後の課題となります。
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:
グラフを詳細に解析してみましょう。
### 1. トレンド
– 実績のデータ点（青い点）は、期間の初めに高い値を示しています。
– 予測の結果（ピンク、紫の線）は、一定の期間変化しながら、最終的により高い値に向かっているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– データの初期段階には、いくつかの異常値（黒い丸の囲み）が観察されます。
– このような異常値は、モデルの予測精度に影響を与える可能性があります。
### 3. 各プロットの意味
– 青い点は実績データを示しており、実際の観測値と思われます。
– ピンクや紫の線は、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）による予測を表しています。
– 緑の点は前年のデータを示しているため、比較に役立ちます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間で、全体的なトレンドに沿っているが、予測モデルによって予測の傾向が若干異なることが観察されます。
– 特に、ランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルと異なり、短期的な変動の精度が異なることが示唆されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データは、比較的高い相関関係を持っているように見えますが、異常値や急激な変動があるため、それが完全に一致するわけではありません。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 初期の高い数値から安定した上昇傾向が見られるため、生活の質や人々の行動の変化がポジティブな方向に進んでいる可能性があります。
– 異常値や外れ値の影響をどのように考慮するかで、ビジネスや社会へ与える影響は大きく変わるでしょう。
– 精度の高い予測モデルによって、適切な戦略策定やリスク管理が可能になるでしょう。
この分析から、より詳細な戦略を練る際には、各予測モデルの特徴や異常値の原因をさらに調査して、改善に努めることが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 左端のデータ（2025年7月から9月）は、やや横ばいまたは微増の傾向があります。
– その後、大きなギャップがあり、右端（2026年5月から7月）に別のデータ群があります。右側のデータは、昨年（前年比較）を示すものとして緑色で表現されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータは異常値が含まれており、黒い円で強調されています。これにより、一部のデータポイントが他のデータから著しく異なることがわかります。
– 異なる時点の断絶は、データの収集またはシステムメンテナンスの中断を示唆する可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、赤の×印は予測データを示しています。
– 紫色、ピンク、紺色の線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、画面上ではこれらの予測部分が明確に成されていない。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと昨年のデータの関係や異常値がどの程度一致するかを検討することができる。ここでは直接的な相関を示す情報は少ないが、予測が行われていることが確認される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性や明確な相関関係は観察されない。主に異常値の識別と予測が中心となっている。
6. **人間が直感的に感じる印象と洞察**
– 人々は左端の異常値から不安を感じる可能性があるが、右端の緑色の昨年データは比較的安定しているように見える。
– ビジネスや社会において、予測結果と過去実績の違いが大きければ、意思決定における慎重な評価が求められるかもしれない。
– 確率的なモデルを使用しての予測が複数行われており、それらの結果を比較することによってより信頼性の高い予測を行うことができる。
このグラフを通じて、長期的な改善計画を立てる際に現実と予測のギャップをどのように埋めるかが重要となるでしょう。
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:
このグラフを詳細に分析します。
1. **トレンド**
– より直近の部分を除くと、データは2つの期間に分かれています。初期のデータ（左側）は比較的安定している一方、その後のデータ（右側、前年比較）はもっぱら新しい期間に属しています。全体として大きなトレンド変化は見られませんが、異なる時期にデータが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間では、外れ値が一つ表示されています。これは実測値からすごくかけ離れていることを示していますが、全体の傾向には影響していないようです。
– 急激な変動については、特に顕著なものは見当たりません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績（実測AI）」を表し、安定しています。
– 「予測（予測AI）」のデータは赤い×で示され、長期的には一定の範囲内に収束しています。
– 緑色の「前年（比較AI）」は右側に位置し、新しい年のデータと一致していることを示しています。
– 予測モデルの範囲として表示された灰色の範囲は、信頼区間を示しており、それに沿って紫やピンクの線が2種類の予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法によって多少のバリエーションが見られますが、全体としては安定した範囲内で推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは期間ごとに大きく分かれており、均一な分布とは言えませんが、予測と実測の間には概ね相関があるようです。
6. **人間が直感的に感じる事項と影響**
– 社会的な指標として、安定性を感じられるデータです。このような安定した指標は、長期的な計画の策定や政策立案に有益です。
– ビジネスや社会への影響としては、予測が精度高く維持されていることから、リスク管理や施策立案において信頼性を提供できる可能性があります。
このデータは、安定した社会指標を示しており、それに基づいて今後の取り組みをより効率的に進められる材料を提供しています。
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
1. **トレンド**
– 初期には数値が安定して推移している。
– その後、急激な上昇が見られるが、これが断続的に起こり、その後やや横ばいになる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の時点で、異常値として示されたポイントが一部存在する。
– 急激な上昇が数回見られるため、重要なイベントや政策変更などが想定される。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点（実績）**: 実際のWEIのスコアを示しており、安定的から急激な変動への移行が見られる。
– **赤いバツ（予測）**: 予測AIが示しているように、急激な上昇の予測も含まれている。
– **緑の小さい点（前年比較）**: 前年のデータと比較し、最近の数値が前年と異なる動きをしている。
– **灰色の範囲（不確かさ）**: データの不確かさが大きく変動することを視覚的に示唆。
– **ピンクの線（ランダムフォレスト回帰予測）**: しばらく横ばいの後、上昇する予測が示されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測との間に関係性があり、予測は実績の変動をある程度反映している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測が強い相関を示しており、特に急激な上昇ポイントにおいて顕著に現れている。
6. **直感的な感覚と社会的影響**
– 生活の経済的余裕が、特定の期間で大きく改善されていることが示されており、これは個人の購買力や生活品質の改善を示す。
– 急激な上昇は、経済政策や社会的な変化が背景にある可能性が考えられる。
– ビジネス的には、消費が活発化する可能性があり、企業戦略やマーケティングに影響を与えるだろう。
このグラフは、経済的な状況の改善や変動がどのように個人に影響を与える可能性があるかを示しており、その予測は社会全体のトレンドにも影響を与える可能性があることを示唆しています。
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:
この時系列散布図について、以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月頃）は、主に横ばいですが、比較的高いWEIスコア（約0.8）で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測では、一時的にスコアが上昇していますが、その後再び平坦化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データの各部分で異常値が検出されています（黒丸で表示）。
– 特に2025年中盤に異常値が集中しており、その時期に何らかの外的要因があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は、実績生成されたデータを示しています。
– 紫色とピンク色の線は、それぞれ線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰による予測結果を示しています。
– 緑色の点は前年のデータで、昨年と比較して大きな変動がないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には若干の差異があり、特に予測が上下に変動しているのに対し、実績は比較的安定しています。
– データは異常値の発生時期以外では、全般に安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは主に0.8~0.9の範囲に集中しています。
– ランダムフォレストによる予測は、その他の予測方法と比較してバリエーションが大きく、一時的なスコアの上昇を見せています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 健康状態が概ね良好であることが直感的に感じ取れ、また異常値が発生した時点での健康状態の変化は注意深く監視する必要があります。
– ビジネス面では、健康施策を策定する際に、予測データを基にした効果的な戦略を立てることができます。
– 社会的には、健康増進や病気予防のための政策立案に役立つデータとなるでしょう。
このグラフは、健康状態の安定性と潜在的な異常要因を明示的に示しており、予測モデルの多様性を理解する上で重要な役割を果たします。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレス（WEI スコア）を時系列で示しています。以下が視覚的特徴と得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 散布図の初期に、スコアは0.6から0.7の間で横ばいの様子です。
– その後、予測に基づくトレンドが急激に増加し、1.0付近に達しています。ただし、予測モデルによって異なるトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな変動は見られませんが、異常値が一部に示されています。
– 予測データは複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を使用しており、それぞれ異なるスコアを予測しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤いバツは予測された異常を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測、灰色地は予測の不確かさ範囲として解釈できます。
– 緑の点は前年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**:
– 各モデルの予測が異なるパターンになっているため、ストレスの予測に対するモデルの選定が重要であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータの間には相関が見られますが、具体的な詳細は不明です。
6. **直感的な感想と影響**:
– 実績の安定性に対して、複数の予測方法が異なる推移を示しているため、ストレス管理に対する予測手法の選定が重要であるなど、モデルの信頼性を考える必要があると直感されます。
– ビジネスや社会において、ストレスレベルの適切な予測と管理は、従業員のメンタルヘルスや効率性向上に寄与すると考えられます。
このデータは、ストレスレベルのモニタリングや予測において、データの変動やモデル選択の重要性を考慮する必要があることを示しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期には、スコアは0.8付近で推移しています。
– その後、予測される範囲が広がり、新たな予測モデルによってスコアが一貫性を持って上昇しています。
– 新しい予測データ（緑色）が追加され、以前の予測とは異なるトレンドを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で異常値（○）が多く見られますが、これらは実績AIによる結果です。
– 予測範囲（灰色）は狭いが、後半で一部のデータがこの範囲を超えるようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、モデルの予測が常に更新されている様子を示しています。
– 緑色の点は以前のデータを示し、予測モデルがどのように変化したかを示します。
– 線（ピンク、紫）は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を表し、それぞれのモデルが異なる予測を示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**
– 新たな予測モデルは過去の実績と大きく異なるイントランスを示し、予測精度がより向上している可能性があります。
– 異なるモデルによる予測のばらつきが顕著であるが、最終結果に対しての相違はないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値としてマークされたデータが実績上の特定の事象（例: イベントなど）に関連している可能性があります。
– これらの異常値は、予測に基づく判断に影響を与えないように適切な処置が求められます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人はこのグラフから、最初は安定したが後に改善や新たなトレンドが見えてきたことを感じ取るでしょう。
– 予測モデルの進化を感じ取れるため、AI技術の進化が生活にどのように影響するかを考えるきっかけになるかもしれません。
このグラフは、モデルの進化に伴い、自由度と自治が向上している点で、個々人の生活の質の向上に寄与している可能性があります。また、AIを利用した意思決定プロセスの信頼性や活用可能性を考慮する上で重要な指標となります。
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**
– 左側（2025年中旬）のデータポイントは0.6〜0.8の範囲で比較的安定。
– その後、予測値は一時的に1.0近くに上昇。
– 右側（2026年初頭から中頃）では安定して0.7〜0.8付近。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年中に複数の異常値が存在し、実績スコアから大きく乖離。
– 最も顕著な変動は、急激なスコアの上昇が見られる予測値。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績データは観測されたスコアで、より信頼性が高いと考えられる。
– 紫やピンクの予測ラインは異なる回帰モデルに基づく予測を示し、モデルによってスコアの変動が異なる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績の間に一部のズレがあり、特定の期間では予測モデルの差が顕著。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定だが、予測データにはバラつきが見られる。
– 特定の予測手法（例えばランダムフォレスト回帰）では、他の手法よりも高いスコアを示している可能性。
6. **直感的洞察と影響**
– WEIスコアは全体として中程度から高い水準を維持している。
– 社会的な公平性や公正さが一定の基準を保っていると直感的に感じられるが、予測のばらつきは評価の不確かさを示している。
– ビジネスや社会政策への影響としては、このスコアがどの程度信頼できるか、予測が実際の状況と合致するかが重要。
これらの要素を考慮することで、データの信憑性や今後の予測の改善が求められると言えるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、左側に集まったデータと右側に集まったデータに分かれています。左側ではスコアが非常に高く（0.95以上）、右側は少し低いスコア（0.75から0.85の間）で集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータには「異常値」が含まれており、予測範囲を超えている可能性があります。
– 急激な変動は特に観察されませんが、極端に異なる2つのデータ群が存在しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青色）データは左側に固まっており、予測はその範囲内に収まっていないことがうかがえます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰—紫色）は予測範囲から外れ、一群の異常値として認識されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と異常値の間には明らかにギャップがあり、予測アルゴリズムが実績とは大きく異なる結果を出している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側と右側のデータ群は明確に分離しています。左側の実績値に対して、右側の予測値群が標準的な予測範囲から外れていることが考えられます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、データの予測と実績が一致していないことです。これが持続可能性や自治性において、実際の状況と予測が一致しないことを意味するかもしれません。
– 予測アルゴリズムに対する信頼性が問われることから、ビジネスや政策立案において結果に対する慎重な評価が必要です。
– 予測範囲から外れた結果を踏まえ、本来のデータに基づくより実用的な対策が求められるでしょう。
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:
このグラフは「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の360日間にわたるスコア推移を示しています。以下にグラフの特徴と可能な洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフ左側の初期の時点ではスコアが0.8から1.0の範囲で高止まりしています。
– グラフ右側では期間が開いていますが、同様にスコアが高い状態を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」としてマークされた黒丸がグラフの初期部分に見られます。ただし、その数は少なく、スコアの変動も高範囲に留まっているようです。
– 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**:
– **青色の点**: 実績データを示しています。実際のスコアがかなり良好であることを示します。
– **赤い十字**: 予測値で実績と大差はありません。
– **緑色の点**: 前年のデータを示していますが、詳細は範囲に入っている点以外は示されていないため、明確なトレンド把握には限界あり。
– **紫とピンクの線**: 予測手法の違いを示しており、予測の変化幅を考慮しつつ、ほぼ横ばいで推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は共に高く、極端な変動が予測される箇所はないため、一貫して安定した状態を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際の値と予測値の分布が非常に近く、予測精度の高さがうかがえます。全体的にスコアが高い分布であることがわかります。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響**:
– この一貫した高スコアは、教育や社会基盤において推移が安定している、または改善していることを示唆します。
– 政策策定者や教育機関は、この安定した水準を基に更なる改善策を検討する余地があります。
– 社会基盤や教育機会の向上は、長期にわたる社会安定や経済成長の可能性を秘めています。
このグラフは安定した高スコアを示しており、教育機会や社会基盤は今後も堅調に推移する見込みが感じられます。
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:
このグラフに基づく分析は以下のとおりです：
1. **トレンド**:
– グラフの左側（約2025年中）は実績AIのデータが密集しています。これらは安定した水準で推移しており、大きな上下トレンドは見られません。
– 一方、2026年になると予測データが右側に配置されています。これらの予測データは分散しており、特定のトレンドを示していませんが、高いWEIスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには特に目立つ外れ値は見られませんが、一部のデータポイントは他よりも高い位置に配置されています（異常値として示されるもの）。
– 予測範囲外に予測結果が及ぶことはありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを示し、緑色の点は過去（比較AI）のデータです。
– 予測は複数のモデルで行われており、ランダムフォレスト回帰（紫色）が使用され、これにより安定した高いスコアが予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIの間に大きなギャップが見られますが、同様の高いスコアを示しています。
– 異なる予測手法でのスコアのブレは少ないため、予測の精度が高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはWEIスコアに対して均一に分布しており、予測範囲内にすべて収まっています。
– 予測データはより広く分散していますが、安定して高スコアを維持しています。
6. **直感的に感じることや社会への影響**:
– WEIスコアが高く保たれていることから、共生・多様性・自由の保障が安定して改善されている可能性があります。
– 予測モデルにより、将来にわたってこの傾向が維持されると考えられ、社会的な安心感をもたらすでしょう。
– ビジネスにおいては、社会の安定性を考慮した戦略を構築するための根拠として使用されることが期待されます。
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:
このヒートマップに基づく分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 色の変化が一定のパターンを示していないため、全体的な上昇または下降トレンドは明確ではありません。ただし、特定の時間帯や日付において周期性が存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月5日の16時台は、他の時間帯に比べてスコアが低く（紫色）、明らかな外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さはWEIスコアを示しており、紫が低いスコア、黄色が高いスコアを意味しています。
– 一日の中でスコアが時間ごとに変動していることが見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯（19時台）や異なる日でのスコアの変動が見られ、日によっての違いが強調されています。このことは、特定の日に何らかのイベントが発生した可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとにスコアのばらつきが顕著で、16時から19時の間に特に変動が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人々は特定の時間帯に特定の活動を行う傾向があるかもしれません。この点を活用し、マーケティングやサービス提供の最適なタイミングを考えるのに役立つかもしれません。
– 16時台の低いスコアは、ビジネス効率を改善する必要がある時間帯を示す可能性があります。
– 社会的なイベントや祝祭日に合わせての変動があるか、さらなるデータ分析が求められます。
このヒートマップは、特定の時間帯に焦点を当てて人々の行動や需要をより深く理解するための基礎を提供しています。
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:
このヒートマップは、個人のWEI平均スコアを360日間にわたって視覚化したものです。時間帯ごとのスコアの変化が示されています。
### 1. トレンド
– 色の変化を確認すると、時間帯によってスコアが変動している様子が見られます。明るい色は一般的にスコアが高いことを示しています。
– 日中（8時〜16時）においてスコアが高めになっている時間帯が多いです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 深い紫や青の部分はスコアが低いことを示しており、特定の日や時間において急激な変動があった可能性があります。例えば、7月6日の8時〜16時台に特に低い部分が見られます。
### 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ます。黄色に近いほど高スコア、紫に近いほど低スコアを表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– このグラフには時間帯別のデータが含まれており、特に午前と午後に差異があることが分かります。午後の一部の時間帯でスコアが下がる傾向があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 朝方から昼にかけてスコアが上昇するパターンが見られますが、一部の日では例外的に高いスコアを記録する時間帯があることが確認できます。
### 6. 人間が直感的に感じることやビジネスへの影響
– 一般的に、人々の生活リズムや生活の質が時間帯によって変化している様子が視覚的に理解できます。企業がこれを考慮することで、作業時間の最適化やパフォーマンス向上のための戦略を練る材料になります。
– 特に低いスコアの時間帯や日付を注意深く分析することで、生産性の向上や健康管理に対する施策を考案するきっかけとなるでしょう。
このヒートマップは、普段気づきにくい時間帯別の生活の質の変動を直感的に把握するのに役立ちます。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップです。以下のように分析できます：
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化を通じて、時間の経過に伴う変動が見られます。全体的に、データが濃い青から黄色や緑に変化しているため、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**
– 特定の時間帯に非常に濃い色（紫）が見られます。これらは他の値と比べて急激に低いスコアを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃さは社会WEI平均スコアの高さを示します。濃い紫は低いスコア、緑が中間、黄色が高いスコアを示しています。
4. **複数データの関係性**
– 時間帯によって異なるスコアの動向が見られます。特に、午前と夕方でスコアが異なるパターンが観察される可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時期、または時間帯に特定の傾向が強まる可能性があります。例えば、時間帯「16時」ではスコアが比較的低いことが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、色が薄くなるにつれ状態が改善されているということです。社会WEIスコアの改善は、全体的な生活満足度の向上を示唆し、ビジネスや社会政策にポジティブな影響を与える可能性があります。一方で特定時間の低スコアは、対象の改善や支援の必要性を示しています。
このグラフは、社会的な状況を時間帯ごとに分析し、改善点を見つけるのに役立ちます。
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**:
– ヒートマップは静的な相関関係を示すため、時間的なトレンド自体は直接示されません。しかし、強い相関がある項目間では、同じようなトレンドや動きがあった可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常な相関係数を示す場所は見られませんが、全体的な相関が高い範囲にあります。一般的にヒートマップは外れ値の検出には使われません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さと赤色系は高い相関を示し、青色系は低いまたは負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に強い相関が多く見受けられます。「総合WEI」と「個人WEI平均」などは非常に高い相関を持っており、ほぼ一緒に変動している可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は特に強い相関（0.94）を持っており、これらの項目が強く関連していることがわかります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目に比べて相対的に低い相関を持つ場合が多く、独立した動きをする傾向があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高い相関の項目が多いことは、これらの項目が体系的に関連付けられ、集団として変動していることを示唆しています。これは政策決定や戦略の策定において、複合的なアプローチが有効である可能性を提示します。
– 強い相関を持つ分野は、特に連携や統合的な改善が必要とされる領域であることを示唆しています。
このヒートマップは、政策立案者やビジネスリーダーにとって、どの領域を一緒に考慮し改善することが重要かを示すガイドラインとして利用できるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、生活カテゴリにおける様々なWEIスコアの分布を比較しています。以下に各要素についての洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– それぞれのWEIタイプに対して、特定のトレンドは示されていませんが、箱ひげ図の高さの違いから、スコアの分布が各タイプで異なることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で多くの外れ値が見られます。これは、これらのスコアにおいてばらつきが大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いは各カテゴリの特徴を示している可能性があります。箱の長さ（四分位範囲）は、データのばらつきを示し、長いほどばらつきが大きいことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプが異なる視点で生活を評価していますが、類似のパターンが見られる場合、そのカテゴリが他のカテゴリとの関連を示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は広い範囲のデータを示しており、個々の状況が多様であることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人々は生活のさまざまな側面で多様性があることを直感的に感じるでしょう。特に社会的要因は、経済的要素や個人のストレスと密接に関連しており、これらの要因が改善されることで全体的な生活満足度が向上する可能性があります。ビジネスにおいては、個々のニーズに応じた商品やサービスの提供が求められます。社会政策においても、異なるWEIスコアに基づく支援策が議論されるべきです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、第1主成分は幅広く広がり、第2主成分は比較的狭い範囲に収束しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分が0.15程度の位置に一つのデータポイントがあり、これは他のポイントから外れた位置にあるため外れ値と考えられます。
– おそらく、生活に関する特異な要素を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットはそれぞれ異なるデータポイントを表しており、主成分分析による次元削減によって、集中的な要約がされています。
– 第1主成分が全体で最も大きな分散を説明し、その寄与率が0.76です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ自体は時系列の情報を直接表していませんが、各データポイントは360日のデータに基づく特徴を追いかけていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の分散が大きいため、データの変動の大部分はこの軸に沿って生じています。
– 第2主成分は少しの分散しか持たず、全体のデータ構造のわずかな部分のみを説明しています。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人々がこのグラフを見たとき、直感的にデータがどのようにクラスタ化されているか、特に第1主成分が優勢であることに気づくでしょう。
– 生活の中で何らかの要因（例：経済活動、健康状態）がこの主成分に強く関連している可能性があります。
– 社会的またはビジネスの文脈では、この主成分に関連する要素を特定し、それらが大きな影響を与えうることを考慮することで、意思決定をする上で有益でしょう。
この分析に基づいて、対象の要素に関するさらなる調査や具体的な対策を行うことが重要です。
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。