📊 データ分析(GPT-4.1による)
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**: データ全体で見られるトレンドは、はじめの数日間(特に7月1日〜5日)で変動幅が大きく、その後は徐々にスコアの上昇が見られます。特に、7月6日以降は0.85以上での安定が続き、7月7日と8日にピークである0.90を記録しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は0.62から0.82の範囲で変動し、社会WEI平均は全体的に高く、特に7月7日、8日に0.93を超えました。
#### 異常値
– 指定された異常値(例えば、2025-07-01の0.66など)は、主にトレンドの変化を示しており、急な増加や減少を記録しています。これらの日付には、社会または経済的な要因が影響している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**の結果、長期的なトレンドとして、データは全般的に上昇していることが判明し、特定の日に急上昇または急降下するパターンが確認できました。
– **季節性**は短期間での強い周期性がありませんが、週末や特定の日に強い動きがありました。
– **残差**にはいくつか説明できない変動があり、特に7月の始まりにかけての暫定的な不安定さが見られました。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップからは、特に社会持続可能性と社会WEI平均の間に強い正の相関が確認されました。また、個人健康と個人ストレスの間にはマイナスの相関が見られ、健康状態の向上が心理的ストレスの低下と関連する可能性を示しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図の解析では、各WEIスコアにおける中央値が高まりつつあり、ばらつきは少ない傾向にあります。外れ値は特定の日付に集中し、一部の要因に起因する可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**は総分散の77%を説明しており、これは総合WEIに大きく貢献していることを示しています。これは多くの項目が互いに関連しており、ひとつの主成分で大部分が把握できることを意味します。
– **PC2**の寄与率は8%であり、個別の発現やノイズがこの成分に寄与していると考えられます。
### 考察
– 総合WEIの大幅な向上は、特定の社会的および個人の健康やストレス関連の改善と結びついています。
– 異常値の発生は、おそらく社会的な出来事や政策の変更、環境の変化が影響していると推測され、それが突然の変動として現れています。
– 社会基盤整備や教育機会の向上が、長期トレンドの改善に寄与している可能性が高いです。
– 支出や資源の配分における公平性・公正さの不均一は、一部の変動を説明します。
#### 結論
データは、日々のスコアの変動を把握するのに有効であり、特に異常値は外部要因によって引き起こされることが多く、これらを正確に捕捉し、より深い原因追求を行うことが重要です。今後、更なるデータポイントの収集および詳細な分析によって、これらの傾向や異常の理由を明確にすることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期(7月1日から7月8日)では、WEIスコアはかなり一定しており、0.8付近での横ばいが見られます。
– 急激に上昇することなく、予測されるトレンドは比較的一定のようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月8日までの間に数個の外れ値(黒い円で囲まれた点)が観察されます。これは何らかの予期しないイベントやデータの異常かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実際のWEIスコアを示しています。多くの場合、それは外れ値も含めて0.8付近に集まっています。
– 黄色い×印は予測されたスコアを、灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
– 線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)の結果を示していますが、大きな違いはないようです。
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おり、予測モデルの信頼性が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に安定しているため、変動の予兆が見られません。一方で、外れ値が数個観察されるため、外れ値が発生する原因の分析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが横ばいであることから、対象となる指標は安定している、もしくは有意な変化がないと考えられます。
– ビジネスや社会的には特段の警戒を要する事態ではないが、外れ値の原因については調査する価値があるかもしれません。これは、突発的な変動を事前に察知するためのカギになる可能性があります。
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:
このグラフについて、以下の点から分析します:
### 1. トレンド
– **最初の部分**: 2025年7月1日から中旬にかけて、データポイントは緩やかな上昇傾向を示しています。
– **後半部分**: 2025年7月15日以降は、3つの予測(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)の傾向が表示されています。特にランダムフォレスト回帰は、他の予測よりも高い値を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 最初の2週間には、データポイントの中に外れ値(異常値)がいくつか示されています。
– 最初の1週間において、スコアが変動しており、これが急激な変動として見られます。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点**: 実績(実績AI)を示しており、観測される動きが見えます。
– **赤い×印**: 予測された値を表しており、これは未来の値を予測する指標です。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示し、予測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
– 複数の予測手法がありますが、ランダムフォレスト回帰が最も高い予測値を示している一方で、他の方法はより保守的です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測間での相関関係は、将来的な傾向を理解するのに有用です。特にランダムフォレスト回帰法が他の方法と異なる結果を示している点は、特異な予測特性を示唆します。
### 6. 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
– 最初の上昇傾向から、個々人のWEI平均スコアが改善していることを示しています。これは個人の生活の質が向上している可能性があります。
– ビジネス的には、ランダムフォレスト回帰の予測が実現する場合、より高い成果やパフォーマンスを見込むことができるかもしれません。
– 社会的な影響としては、このスコアが公共政策や健康、幸福度の向上に寄与する可能性が高いと言えます。
全体として、このグラフは過去の観測と将来の予測を示し、人々やビジネスが現状を理解し、将来の計画に活かすことができる重要な視点を提供しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
グラフはWEIスコアの30日間の推移を示しています。初期の実績データ(青い点)は一定のばらつきが見られるものの、全体的には0.8近辺を中心としています。予測のデータ(ピンク、シアン、マゼンタの線)はこの水準を維持する予測が示され、横ばいの傾向です。
### 2. 外れ値や急激な変動
実績データには外れ値が黒い枠で囲まれ、通常の分布から少し離れている様子が見て取れます。これらの点は、何らかの異常要因や特定のイベントによって説明できる可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データを示し、基本的なWEIスコアの変動を示しています。
– **赤い×印**: 予測されたデータを示していますが、特に描かれていないため省略されたかもしれません。
– **黒い枠の円**: 外れ値を示しており、特別に注目を要するデータポイントです。
– **色分けされた線**: 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、それぞれ異なるアプローチによる予測の比較が可能です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
実績と各予測モデルの間で基本的に水平なトレンドが見られる一方、モデルによる予測の差異は非常に小さいです。特に、予測の不確かさ範囲が狭いこともあり、予測が妥当であることを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
WEIスコアの実績データは、期間内でそれほど大きな変動がなく一定の相関を持ちます。分布は0.8を中心にバラつきがあり、特に急激な変動は見受けられません。
### 6. 人間の直感とビジネスまたは社会への影響
データが示すほぼ一定のWEIスコアは、安定した社会状況を反映していると考えられます。人々はこの安定性に安心感を持つかもしれません。予測の信頼性が高いことから、今後大きな変動がないと見込むことができ、個人や企業はこの安定した状況を背景に長期的な計画を立てやすくなります。
このように、グラフはWEIスコアの安定的な状態と予測の信頼性を示し、社会やビジネス活動に対する安定的な見通しを提供しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績(実績AI)**: 散布図の青い点で示されており、概ね安定した横ばいのトレンドを示しています。ただし、特定の日付にはスコアが下がっています。
– **予測**: 3つの異なる手法の予測が示されています。
– **線形回帰**: 安定したスコアで横ばいを予測しています。
– **決定木回帰**: 若干の上昇傾向を示しています。
– **ランダムフォレスト回帰**: 時間と共に緩やかな上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日付でスコアが顕著に低くなっており、外れ値として黒い円で囲まれています。他のデータポイントとは明らかに異なるため、何らかのイベントの影響を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績**: 青い点で表され、実際のWEIスコアを示しています。
– **予測**: 異なる色の線(紫、青、ピンク)で示され、将来的なWEIスコアの推移を予測しています。
– **不確かさ範囲**: 灰色の範囲で示され、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測は実績と比較して異なるトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰の予測が実績の変動をよりよく反映しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには若干の変動がありますが、大部分は安定した範囲に分布しています。予測との相関は手法により異なるが、ランダムフォレストが実績に近い形で分布しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– WEIスコアが高い場合、個人の経済的余裕は高いと考えられます。外れ値でスコアが低下している点は、経済的なショックや予期しない出費の可能性を示唆します。
– 正確な予測は、個人が将来の経済計画を立てる上で役立ちます。ビジネスにおいては、個々の消費者の支出傾向を予測し、製品やサービスの提供に影響を与える可能性があります。
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:
分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは、全体として安定しているように見えますが、わずかな変動があります。特に、7月初旬にかけて若干の上下動があります。
– 予測データによると、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも、将来的な安定を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データにおいて幾つかの外れ値が観察されます(黒い円で囲まれた点)。これらは異常値として認識されており、短期的な健康状態の変化を示している可能性があります。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は実績データを示し、健康状態の実際の計測値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予想される変動の幅を表しています。
– 各色の線は異なる予測モデルの結果を示し、それぞれの方法での将来の健康状態予測を可視化しています。
4. **時系列データ間の関係性**:
– 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、異なる手法でありながら、最終的に同様の安定した結果を示しています。これにより、予測の信頼性が感じられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データには大きな変動がなく、比較的一定の範囲に収束しています。予測では、これが続くとモデルによって期待されています。
6. **直感的洞察と影響**:
– 人々は、過去のデータに目立った変動が見られないため、この状態がこれからも続くと直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、健康関連のサービスや製品は、現状維持を念頭に置いたマーケティングアプローチが有効かもしれません。また、外れ値を減らす施策を考えることも必要です。
総合的には、このグラフは個人の健康状態が比較的安定しており、短期的にも大きな変動は予測されていないことを示唆しています。しかし、外れ値の存在は注意を要する部分です。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、最初の2週間でやや上昇傾向が見られますが、その後はほぼ横ばいです。予測ラインも安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、いくつかの外れ値(異常値)が見受けられます。特に、始めの週においてスコアが低いデータ点が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– **実績**(青いプロット)は通常のデータを示しています。一部が外れ値(黒い円)でマークされています。
– **予測**データは、線型回帰(ピンク色)、決定木回帰(青緑色)、ランダムフォレスト回帰(紫色)の3つの方法で示されています。
– **予測の不確かさ範囲**(灰色のエリア)は、初期データにおいて広がりが大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法間での大きな差異は見られず、ほぼ同じ水準で推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データにおいて、スコアのばらつきが大きく、外れ値があるため、分布に非対称性があると考えられます。
6. **直感的な感覚およびビジネス・社会的影響**
– 初期段階でのストレスのばらつきが大きいため、個人の心理的ストレスに不安定さが見られます。これは、生活環境や特定のイベントに起因する可能性があり、この期間における特異な出来事が影響しているかもしれません。
– ビジネスや社会的には、このようなストレスレベルの変動を把握することで、ストレス管理プログラムやサポート体制の導入などが促進される可能性があります。予測モデルが安定していることから、ストレスマネジメントの計画を立てる上で、有用な洞察が得られるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ(青いプロット)は、初期には多様な値を示し、その後、特定の範囲で安定しています。一方、予測データ(赤いバツ印)は、全体的に高いレベルで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階において、いくつかのデータポイントは黒い円で強調されており、これらは外れ値と見なされます。ただし、その後のデータポイントは比較的一様です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ(青いプロット)と予測データ(赤いバツ印)は、パフォーマンスと将来の予測を示しています。グレーの領域は予測の不確かさを示し、xAI/3σの範囲内に収まっています。
– ラインの色が異なるのは、異なる回帰手法による予測を表現しており、線形、決定木、ランダムフォレストを用いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測データよりも低い範囲で変動していますが、予測モデル間の変動は少なく、安定性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測の信頼性が高く、実績データが予測範囲内に収まる傾向が見られます。分布は、7月15日以降に特に安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 予測は比較的高いスコアを維持しており、個人の自由度と自治に関する状況が今後も良好であることを示唆しています。
– 社会的な影響としては、個人の自治が安定することにより、生活の質向上や幸福度への貢献が期待されます。
このグラフは、実績と予測の比較を通じて、今後の方向性に関する重要な意思決定をサポートすると考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ(青い点)は期間の前半でばらつきが見られますが、全体としてはそれほど大きな変動はないようです。
– 予測データ(線: 線形回帰、水色線: 決定木回帰、ピンク線: ランダムフォレスト回帰)は、比較的一貫したトレンドを示しており、WEIスコアが0.8から1.0の間で安定しています。全体的に上昇傾向があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値がいくつか検出されており、特に期間の前半で顕著です。この時期のデータは、何らかのイベントやデータの不安定性が影響している可能性があります。
– 特に0.4から0.6といった低いスコアで散らばっている青い点は目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ(青い点)は、現実の生活における公平性や公正さの評価を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、非常に広範であるため将来の予測がかなり難しいことを示唆しています。
– 予測の異なる方法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)が同時に表示され、モデルの選択によって結果が大きく変わる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に若干のギャップが見られ、実績データが過小評価されている可能性があります。
– 予測の手法間での乖離は小さく、同様のスコアを予測していることから、モデル間の整合性はあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のばらつきが大きいため、特定のパターンを見出すのは困難ですが、予測データのトレンドを見ると将来の回復を期待することができるかもしれません。
6. **社会への影響に関する洞察**
– このグラフから、人々が直感的に感じるのは、社会の公平性と公正さに関する揺れやすさでしょう。スコアが一貫していないことで、制度や施策の改善が必要である可能性があります。
– ビジネスにおいても、この変動は市場の不安定性や、特定の施策や政策がどのように受け取られているかに直接影響を与える可能性があります。
– 予測手法を比較検討することで、現実のスコア改善に向けた戦略を立案する上でのヒントとなるかもしれません。安定した社会状態を追求するためのエビデンスとなり得ます。
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**:
– 7月1日から7月15日までの間は、実績スコアが0.8から0.9の範囲で横ばい状態。
– 7月15日以降の予測では、全体的に0.9以上で安定して高いスコアを維持している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに外れ値が存在し、特に7月1日付近でスコアが低下している。一つの外れ値が放棄されている。
– 他の日付に比べ、予測ラインはあまり変動していない。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを示し、大部分は安定している。
– 黒い円で示された地点は外れ値である。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域で、初期には大きいが、後半は非常に狭い。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が表示され、特にランダムフォレスト回帰が最も高い値を保持している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測方法によるスコアラインの違いが少ないので、予測手法の結果が類似していることを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的高いスコアで安定しているが、初期に幾らかの変動が見られる。
6. **直感的かつビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績値が高い範囲で維持されている一方、外れ値の存在は潜在的な課題を示唆している。
– 将来のスコア予測が総じて高いため、持続可能性と自治性は今後も高い水準を維持すると期待される。
– 安定性がもたらす利点として、社会政策の信頼性が向上し、さらに持続可能な目標を達成するための基盤が固まることが考えられる。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ(青い点)は0.8付近で展開し、ほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– 予測(線)は7月15日頃から開始し、緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値(黒い円で囲まれた点)がいくつか存在し、一部は低めに出ていますが、全体的なトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点: 実績データを示し、実際のスコアの推移を表示。
– 赤い「×」: 予測データ、今後のスコアを示唆。
– グレーの陰影: 予測の不確かさ範囲を示し、予測の精度に関する不確実性が分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが示されています(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)。これらは予測の信頼性を検証するための異なるアプローチを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは異なった傾向を示すことがあり、予測の信頼性を確認する余地があります。
– 予測モデル間では、相互の一致が見られますが、多少の異なる傾向を持つ場合があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが安定していることから、現状の社会基盤や教育機会は適応しつつあるが、極端な変化は見られない。
– 予測データの上昇は、今後の社会基盤や教育機会の改善の可能性を示唆し、これにより長期的な社会成長が期待できる。
このグラフの分析は、関係者が社会基盤と教育に関する戦略を検討する際に参考になるでしょう。予測の精度を向上させるために、モデルやデータのさらなる精査が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期には、WEIスコアが比較的低くばらついている。
– 時間の経過とともに、スコアは0.8付近に集まり、安定した傾向が見られる。
– その後、予測値では上昇し、その後横ばいとなるが、予測方法による違いがある。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期側に数個の外れ値が見られる(黒い円)。
– WEIスコアは急激に上昇し、その後安定している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実測AIによる過去のWEIスコアを示している。
– 当初の不確かさ(グレイのシャドウ)があり、その中からスコアが次第に安定してくる。
– 予測(赤い×)は異なる手法(緑、青、紫の線)で示されており、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がされている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データは不安定だが、予測においては、異なる手法によりどのように安定するか示されている。
– 各予測手法が異なる予測結果を示していることがグラフから直感的に分かる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のばらつきから、ある程度の期間を経てスコアが安定することが示唆されており、予測方法による違いはあるにせよ、全体的にスコアが上昇する傾向が予測されている。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々は、初期の不安定さにもかかわらず、将来的にWEIスコアが改善するという希望を感じるかもしれない。
– 社会的には、共生や多様性の側面が強化される可能性が示唆され、関連した政策やアクションが期待される。
– この動きを活かし、企業や地方自治体は持続可能な社会を目指した取り組みを進めることの重要性が増すだろう。
この洞察に基づき、将来的な動向や課題への戦略的な対応が求められる。
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
– **周期性**: ヒートマップは時間(1日の間の時間帯)と日にちに対する変化を示しています。時間帯によって色の変化が見られ、特定の時間に周期的なパターンを示している可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な色の変化**: 特定の時間帯で色が急激に変化している箇所があります(例:16時〜19時)。これは行動や外部要因の変化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**: 色の濃さや色相の違いが、その時間帯のWEIスコアの変動を示しています。カラーバーによれば、色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いことがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯と日**: 各時間帯でのスコアがどのように日にちによって変化しているかを見ることができます。例えば、16時から19時の間に日にちごとに異なるパターンが見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **時間とスコアの相関**: 特定の時間帯においてスコアが高い、低いといった周期的なパターンは特定の行動やイベントに基づいている可能性があります。朝方や夜間のスコアの分布も重要です。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **行動の洞察**: 時間帯ごとのスコアの変動から、生活習慣や日常活動のピーク時間を特定することで、ビジネス戦略を調整することが可能です。例えば、広告の効果的なタイミング選定や、業務時間の最適化に役立つでしょう。
– **社会的な影響**: 特定の時間帯のスコアの変動が、社会的なイベントや環境要因に影響されている可能性も考えられます。これを理解することでより適切な政策やサービス提供が可能になります。
このヒートマップは、視覚的に直感的な理解を与えてくれますが、その裏にあるデータの深層分析が企業や社会にとって重要なインサイトをもたらすことでしょう。
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:
このヒートマップから以下の洞察が得られます。
1. トレンド
– 時間帯ごとのスコアに明確な周期性が見られます。特に、日中から夕方にかけてスコアが高くなる傾向があります。
2. 外れ値や急激な変動
– 一部の時間帯でスコアが著しく低くなっています(例えば、7月4日)。これらは外れ値として分析され、特定のイベントがあった可能性があります。
3. 各プロットや要素
– 色の濃淡で個人のWEI平均スコアを示しています。濃い青や紫のエリアは低スコア、緑や黄色は高スコアを指します。
4. 複数の時系列データの関係性
– 時間帯によってスコアが変わるため、昼間の活動が活発である一方、夜間は低下する傾向が見受けられます。
5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯とスコア間の相関が存在します。特定の時間帯に高スコアが集中しています。
6. 直感的な洞察および影響
– 日中に活動的であることが示されています。ビジネスでは、この時間帯により多くの活動や労力を費やし、夜間のリソースを休息やリラクゼーションに割り当てる戦略を考えることができるでしょう。
– 社会的には、異常な低スコアの時間帯について特別なケアやモニタリングが必要な場合を示唆しています。
このヒートマップは、個々の生活パターンや活動量を把握するのに効果的で、日常的なエネルギーマネジメントに役立ちます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期から中期にかけては、特に目立ったトレンドは確認できません。ただし、全体として日付が進むにつれて色が明るくなる傾向があり、これによって徐々に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**:
– 7月4日の方が特に暗い色(0.70付近)になっているため、この日が外れ値と見なされる可能性があります。急激な変動として注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの大きさを示しています。色が紫に近いほどスコアが低く、黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。
– 各時間帯(行)でのスコアの分布を視覚化することで、時間帯別のパターンを把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯(例: 16時)で赤や黄色に近い色が多く、他の時間帯に比べてスコアが高いことが分かります。時間帯ごとのパターン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**:
– 特定の時間帯ではスコアが比較的一貫して高いですが、日によっては変動が激しいため、固定的なパターンは見えにくいです。スコアの変動からは、一日の中でも変動の幅があることが示唆されます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 人々はこのデータから、特定の時間帯が日常的に非常に活動的であること、またはその逆であると直感的に把握できるでしょう。この情報は、商業活動の最適化や、社会的活動を計画するために有用です。
– スコアが高い(黄色に近い)時間帯は、社会的な活動が活発で、人々がより良い生活品質を享受している可能性を示唆します。ただし、外れ値の日については注意が必要で、その原因を探ることが社会全体の改善に繋がるかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは特定のトレンドを示すものではないが、赤の濃い色合いが支配的であることから、全般的に強い正の相関関係があることを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、各項目の中で青に近い色(相関が低い)部分が散見される。例えば、「個人WEI (経済的余裕)」と他の項目との相関が比較的低めであることが挙げられる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示している。赤が濃いほど強い正の相関(値が1に近い)、青が濃いほど強い負の相関(値が-1に近い)を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは時系列データを直接示していないが、30日間の相関をまとめたものである。複数のデータセット(他のWEI項目同士)がどのように関連しているかを視覚的に把握できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は他の全ての項目と非常に強い正の相関を持っている。特に「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との相関が非常に高い。
– 「個人WEI (自由度と自治)」の相関が一部低く、他の項目とは異なる傾向を示している。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、全体として生活の質に関連する各要素が密接に関連しており、これらが一体となって社会の幸福や効率性に影響を及ぼしていると考えられる。
– ビジネスや政策において、特に「総合WEI」やその高い相関が示す項目に注目することが重要である。「個人WEI (経済的余裕)」や「個人WEI (自由度と自治)」は改善の余地がある可能性があり、これが高まることで社会全体のウェルビーイング向上に寄与する可能性がある。
このヒートマップは、直接的な数値よりも視覚的なインパクトを通じて相関関係を理解するのに役立ち、人間の直感的理解を促進するデザインとなっています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの分布は全般に比較的一貫しており、特定の時間的トレンド(上昇や下降)は示されていません。箱ひげ図はある瞬間の状態を示しているため、時系列における変化を見ることはできませんが、各カテゴリ間の比較は可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のWEIタイプに外れ値が見られます。特に「個人WEI (経済状態)」や「個人WEI (心理的ストレス)」、「社会WEI (公正性・公正さ)」などで外れ値が観察され、これらは特定の要素が平均から逸脱しているケースを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各箱ひげ図の矩形部分はデータの四分位範囲(上位25%と下位25%を除いた範囲)を示し、中央値が線で示されています。箱の上下に延びる線(ひげ)は、一般的なデータ範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性はこのグラフでは明確には示されていませんが、各WEIタイプの間でスコアのばらつきや外れ値の頻度を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプ間のスコア分布の幅や中央値を確認することで、どのカテゴリが広範囲なスコアを持っているか、もしくは狭い範囲に集中しているかが分かります。「社会WEI (生態系・持続可能性)」や「個人WEI (自由度と自活性)」は中央値が高く、比較的安定しています。
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**:
– 「個人WEI (経済状態)」や「個人WEI (心理的ストレス)」の外れ値は、これらの領域での問題やストレス要因を示唆します。企業にとっては、従業員の経済状態やメンタルヘルスの改善が求められる可能性があります。
– 社会全般や公共政策では、「社会WEI (公正性・公正さ)」や「社会WEI (生態系・持続可能性)」の分布が比較的安定していることから、これらの領域の取り組みがある程度成功していることが示唆されます。
このように、各WEIスコアの分布特性を解析することで、個人や社会における生活の質やストレスの源が見えてきます。分析結果を基に、さらなる施策の企画や改善点の見直しが可能です。
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)のグラフから、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド(上昇、下降、横ばい、周期性など)**
– グラフは主成分分析の結果を示しているため、時系列的なトレンドではなく、データの分布や特徴を視覚化しています。全体として、データポイントは第一主成分(横軸)に対して広く分布しており、第二主成分(縦軸)に対しては比較的狭い範囲に集中しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの上部に突出しているデータポイントは外れ値として注目されるかもしれません。これらは他のデータポイントとは異なる特徴を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素(棒、色、密度など)が示す意味**
– 各点は異なる30日間のデータを示している可能性があり、横軸の第一主成分が変動の大部分を説明していることを示しています(寄与率: 0.77)。縦軸は次に重要な変動要因を示しています(寄与率: 0.08)。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 主成分分析の結果なので、このグラフから複数の時系列の相関関係を見ることは難しいですが、第一主成分と第二主成分の関係に注視すると、データの特定の属性が主要な変動要因であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは全体的に右上方向に向かって分布しており、第一主成分が各データポイントの特徴を大きく決定していると言えます。分布にはいくつかのクラスターが観察され、その内部での詳細なパターンは追加の分析が必要かもしれません。
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**
– このグラフを見ると、データの主要な特徴が数少ない要因に要約できることに驚く人もいるでしょう。例えば、生活カテゴリーのデータがここでどのような属性で説明されているかを知ることで、特定の社会現象やビジネス機会を発見する手がかりとなるかもしれません。分析結果を基に、消費者行動の変化や市場の新しいトレンドを予測する上で役立つ可能性があります。
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。