📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **全体のトレンド**:
– 総合WEIは、時間が進むにつれ、7月1日から7月12日にかけておおむね上昇傾向にあります。特に7月6日以降はスコアが安定的に高い水準にとどまっています。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も概ね同様のトレンドを示し、7月1日の段階でやや低調から始まり、それ以降上昇して安定傾向を示します。
– **顕著な変動期間**:
– 7月1-2日は、各WEIスコアの変動が大きく、特に経済的余裕のスコアがこの期間に変動しています。
– 7月6日から7月8日には高い水準を記録し、特に7月6日にはスコアのピークで安定化した痕跡が見られます。
#### 異常値
– 7月1日には総合WEIの異常低値（0.6625）が記録されており、これは個々の生活条件や感情的な評価の影響か、社会イベントによる一時的な影響が考えられます。
– 7月5日には、同様に個人WEI平均と総合WEIにおいて比較的低いスコアが目立つ時期です。この日は社会的自律性や公平性の低下が影響を及ぼしている可能性があります。
– 7月6日以降の一部の高いスコア（0.85や0.9）は、社会イベントによるポジティブな影響を示唆している可能性があり、その最大要因は持続可能性と自治性の向上にあるようです。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 長期トレンドは全体的な上昇傾向が示され、改善がみられています。
– 季節性は顕著ではなく、日々の変動による影響が小さいことが示唆されます。
– 残差成分は、データ変動を完全には説明できない不規則な変動として捉えることができ、特に社会基盤や教育機会に強く影響していることが考えられます。
#### 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態、そして心のストレスとは逆相関が示唆されます。これは、経済的な安定が健康とストレスに大きく影響していることを示しています。
– 社会における持続可能性と自治性は、他の社会的項目と強い正の相関を持っており、これは社会全体のスコア改善に寄与する主要因です。
#### データ分布
– 箱ひげ図によれば、スコアの中央値が比較的高い水準に位置し、全体的な生活の満足度が高いことが窺えます。
– 一部の日付では外れ値が観測され、それは特定のイベントや個別の条件変更に起因する可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– 主要な変動要因となっているのは第1主成分（PC1）の寄与率77%で、主に経済的余裕や自由度、自治性が大きな要因です。
– 第2主成分（PC2）は8%と低く、影響力は限定的であり、補助的な要因を示唆します。
### 結論
総じて、このデータは、時間を通して生活の質が向上していることを示唆しています。異常値の存在は、外的または内的な要因が特定のタイミングにおいて影響を及ぼした可能性を示唆しています。さらに、特定の社会的側面（持続可能性や自治）が他のWEIの要素にポジティブな影響を与えていると考えられ、大規模なイベントが起
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:**
– 実績データは0.7から0.9の間で横ばいに推移しています。
– 予測データは、最初の方に上昇し、その後は高い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データにいくつかの外れ値が見られますが、大きな急激な変動はありません。
– 外れ値は主に信頼区間外にプロットされています。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれた点は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測値が信頼できる範囲を示しています。
– ピンクと水色の線は、予測モデル（ランダムフォレスト回帰と決定木回帰）の推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データとモデルによる予測データにややずれがありますが、予測の信頼区間内に収まることが多いです。
– モデル間での予測の違いはありますが、全体的には類似の推移を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは0.8の周りに集まる傾向があります。
– 予測値は実績値より高い傾向があります。
6. **人間が直感的に感じること、及びビジネスや社会への影響:**
– 直感的には、実績が安定していて、モデルが若干楽観的な予測を示していると感じられます。
– ビジネスにおいては、予測が実績より高いことから、慎重なアプローチが必要かもしれないという洞察が得られます。特に外れ値が示す異常が発生する可能性があるため、具体的な対策や予防策を考慮することが推奨されます。
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:
1. **トレンド**
– 初期段階（7月1日から7月15日頃）では、WEIスコアが徐々に上昇していますが、全体としては大きな変動は見られず、横ばいに近いトレンドです。
– 予測期間（8月に近づくと）に入るとランダムフォレストの予測によりスコアは一気に上昇し、その後高いレベルで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間初期にいくつかの外れ値が観測され、WEIスコアが急に低下していますが、その後すぐに回復しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績値を示しており、個人のWEIスコアの観測値です。
– 円で囲まれた部分は異常値を示しており、通常の変動範囲から外れた値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値のトレンドは、初期データでの横ばい傾向から急上昇へと変わっています。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる予測を示しますが、ランダムフォレストの予測は他よりも高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期実績データは高い密度で特定のスコア範囲内に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから人間は、WEIスコアが将来的に改善する可能性が高いと感じるでしょう。特に、ランダムフォレストによる予測は楽観的です。
– ビジネスや社会の視点からは、WEIスコアの上昇は個人の生活の質の改善を示唆しており、ポジティブな変化の可能性があります。これにより、健康関連のサービスや製品の需要が増加す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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは左側で密集しており、日付が進むにつれてわずかに上昇しているように見えます。
– 将来の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はほぼ一定で、上昇も下降も見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に外れ値がいくつか存在しますが、これらは予測の不確かさ範囲内に収まっています。
– 大きな急激な変動は観察されませんが、データはクラスタ的に集まっています。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、取り囲む黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の区域は予測の不確かさを示しており、予測がどの程度の精度で行われているかを示しています。
– 線の色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）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは全ての予測モデルの不確かさ範囲内にあり、モデルの予測が実績と整合している可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列の進行に伴って、若干の上昇トレンドが見られますが全体としてはかなり安定しています。
– クラスタが右上方向にシフトしている点から、わずかながらの改善や上昇傾向が予測されます。
6. **社会及びビジネスへの影響**
– WEIスコアが安定していることから、生活関連の指標は大きな変動なく推移している可能性があり、これは社会全体の安定感を示唆しています。
– 特に異常なスコアがあるものの、全体的なトレンドとしては安定しつつわずかな成長が見られることから、今後もこの傾向が続くと予想されます。
– ビジネスへの影響としては、予測モデルが実績に合致しているため、このままの状況が続けば計画的な意思決定が可能になるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**: 横ばい傾向が強く、安定しているように見えます。スコアは概ね0.8を中心に集中しています。
– **予測データ（線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がありますが、特にランダムフォレスト回帰（紫の線）は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績点の中にいくつかの外れ値があり、これらは円で囲まれています。これらの点は、通常のデータポイントよりも大きく下方に離れています（約0.6）。
3. **各プロットや要素**
– **色と形**: 青い点は実績、x印は予測、円で囲まれた点は外れ値です。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内に実績データが多く含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **不確かさ範囲**と**実績データ**は非常に密接しており、実績は概ね予測の範囲内に収まっています。
– **ランダムフォレスト回帰予測**が他のモデルよりも急速に上昇している地点が注目ポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭く、密に集中。ほとんどの点が0.8近辺に存在し、予測値と高い相関があることが示唆されます。
6. **直感的な感じやビジネス、社会への影響**
– WEIスコアが安定しており、時折の外れ値が存在するものの、全体の経済的余裕に顕著な変化は見られない印象です。
– 予測が上昇を示しているため、今後の経済的余裕が増加する可能性があり、ポジティブな成長を期待できます。
– ビジネスや政策決定において、この安定性は計画において安心感を提供しますが、外れ値の要因の分析が必要とされるでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 実績のデータが7月1日から7月10日付近まで、0.8付近で安定しています。その後、予測のデータが急に増加する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に、異常値と示されているデータが複数ありますが、それらは大きくスコアから外れていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、×印は予測データを示しています。
– 異常値は黒丸で囲まれています。
– 予測の不確かさの範囲は灰色で示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが示されており、予測モデルとして複数のアプローチが描かれています。线形回帰、決定木、ランダムフォレストの各モデルが異なる予測傾向を持っていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは大体0.8付近に密集しています。これにより、健康状態が比較的安定していることが示唆されます。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 人間的な直感としては、健康状態が安定していると感じられますが、今後の予測に対する不確かさが懸念されます。
– ビジネスや社会の視点では、突然の健康状態の変化に対処可能な柔軟なプランニングが求められるかもしれません。特に、回帰モデルによる異なる予測ラインが示唆する将来のシナリオに対応する準備が重要です。
全般的に、現状の健康状態は安定していますが、今後の予測とその不確かさに注目する必要があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **短期トレンド**: グラフの初めの方、数値は0.6付近で上下している。この期間のトレンドは比較的横ばいである。
– **長期トレンド**: 日付が進むにつれ、数値は0.8付近に集まり、安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の数日間において、いくつかのデータポイントが異常値としてマークされています。これにより、この期間中に不規則な心理的ストレスがあった可能性が示唆されています。
### 3. 各プロットや要素
– **青いプロット**: 実績値を示しており、全体として0.8前後で安定しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、実際のデータがこの範囲内に収まっていることから予測精度が高いことが示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測ライン**（ピンクの線で示される）は、0.8付近で水平に推移しており、実績値と一致している。これは、現在の状態がしばらく続くと予測していることを示します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と予測値は密接に関連しており、それぞれがほぼ一致することから信頼性が高い予測モデルが使用されていることが伺える。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間的な視点**: このデータは個人の心理的ストレスを示しており、特定の期間を超えて安定的に管理されていることが示されます。
– **ビジネスや社会への影響**: ストレス管理プログラムやメンタルヘルスサポートが効果的であることが示されている場合、これを証左としてさらなる施策の展開や改善に利用可能です。
全体として、個々の心理的ストレスの管理が良好で、予測モデルも高い精度を持っていることが確認できます。これにより、日常生活や職場環境の改善施策に対して積極的なフィードバックを提供することが可能になります。
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:
お示しいただいたグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、期間中に多少の変動がありますが、全体的には安定しているようです。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一定の値を示しており、大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされたプロットがいくつかありますが、全体に大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるデータを示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、他の予測方法（線形回帰、水色、決定木回帰、青線）と比較して高めのスコアを維持しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。この範囲内に多くの実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲内で比較的安定して動いています。
– 複数の予測手法の結果が概ね一致していることから、予測モデルは安定したパフォーマンスを示していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6〜0.9の範囲で比較的密集しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的に安定したスコアが見受けられるため、個人の自由度や自治に関する状況は大きな変動がなく安定しているようです。
– ビジネスや社会において、安定した自由度と自治が維持されていることは肯定的に捉えられるでしょう。
– 将来の予測においても複数の手法が一貫しているため、今後の状況も同様の安定性が期待されます。
この分析から読み取れる内容は、主に安定性と予測の信頼性に関連しています。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 前半の実績データは非常に変動があり、スコアは0.5から0.85の間に分布しています。後半の予測では、スコアが一定に保たれていて安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半に複数の外れ値が見られます。特定の日付で急激にスコアが下がるところが強調されています。
3. **各プロットや要素**
– 青の点（実績）が前半に集中し、徐々に安定する傾向が示されています。灰色の不確かさ範囲が初期に広く、徐々に狭まっています。予測ライン（紫と水色）は後半で一定となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）でのスコアは類似しており、全体的に安定な予測結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期部分はかなり変動があり、その後予測される値とは相関が低いように見えます。全体が安定方向に向かう兆候が見えます。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 初期の不安定さが、何らかの外的要因や社会問題の影響を示唆しているかもしれません。後半の安定した予測は、管理や改善施策が功を奏した可能性を示しています。この安定性は、公平性・公正さの改善に向けた取り組みが実を結んでいることを示し、社会全体の信頼感を向上させる影響を与えるでしょう。
全体として、このグラフは初期状態の不安定さが改善され、将来的には安定した状態が期待できることを示唆しています。これがどのような取り組みや政策の結果であるか、さらに詳しい分析が求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は0.8からほぼ横ばいに推移し、最後の方で若干の上昇が見られます。
– 長期予測（紫色のライン）は0.9を超え、上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の方で幾つかのデータポイントが他と外れている可能性がありますが、大きな外れ値は観測されません。
3. **要素の意味**
– 青色の点は実績データ、黒色の丸は外れ値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲であり、予測の信頼度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データ間に一貫した相関があり、予測モデルは将来の実績値を一定の正確性で追随しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密集しており、安定したトレンドが見られます。
– 線形回帰よりもランダムフォレスト回帰の方が現実のデータをより良く表現しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 健康な安定性が将来も続くと考えられそうです。
– 持続可能性と自治性の向上につながり、社会的な安定や地域の発展に寄与する可能性があります。
– ビジネスや政策立案者がこの安定性を評価し、さらに改善策を考慮する際に役立つ情報が得られます。
このグラフからは、現在の社会的パフォーマンスが持続していることと、未来に向け逐次的な改善が期待できることが視覚化されています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績のスコア（青いプロット）は、比較的横ばいで推移しており、大きな変動は見られません。
– 予測スコア（赤い「X」）は、特定のモデル（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰）により示されており、全体的にゆるやかに安定した上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中に外れ値と思われるプロットはありませんが、予測が実績とやや異なる点があります。
– 序盤の予測が実績に比べてスコアが低く見積もられている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績（実績AI）を示します。
– 赤い「X」は予測されるスコアを示しており、モデル毎に異なる予測値が存在します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、安定した予測を提供しています。
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ズレがありますが、全体的に同じ傾向に従っています。予測は実績をほぼ追従していますが、一部で実績が予測をわずかに下回っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のスコアは高い相関があるように見えますが、予測の方がやや楽観的な傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアの安定性とわずかな上昇傾向は、社会基盤と教育機会が堅実に発展していることを示唆しており、ポジティブな印象を与えます。
– 今後、予測モデルの精度向上により、社会政策の決定に役立つ具体的なガイダンスが得られる可能性があります。ビジネスや教育分野への投資が、さらなるスコア向上に寄与する可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の7日間は大きなバラつきが見られますが、その後は安定しており、おおむね横ばいの印象です。
– 時間が経つにつれて、スコアの散布が一定の範囲内に収束していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの外れ値が観測されています。これらは不均一なパターンを示しており、短期間での急激な変動があったことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、xAI/3σの範囲で不確実性が表示されています。
– 予測ラインは3つあり、それぞれ異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 初期のデータの散らばりに対し、3つの予測ラインがほぼ平行に走っており、将来的にスコアが一定範囲で安定することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 見たところ、外れ値を除けばスコアは0.6～0.9の範囲に分布しており、バラつきが縮小しています。
6. **直感的な理解や社会的影響**
– 初期に見られた外れ値は、社会の変動や予測モデルの調整が必要であることを示しています。
– スコアが安定していることから、共生・多様性・自由の保障がある程度達成されていると見られます。
– 組織や政策の評価としては、初期の不安定さを考慮しつつ、さらなる改善が期待されます。
このグラフを基に、政策の見直しやモデルのチューニングを行うことで、さらなる社会の安定と発展が期待されます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– 日付が進むにつれて、色が濃い紫から緑、そして黄色へと変化しています。
– 時間が経過するにつれて、総合WEIスコアが上昇傾向にあると考えられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月4日から5日にかけて、16時台において色が特に濃い紫であり、急激な減少を示しています。
– それ以外の時間帯では、比較的一定の色の変化が見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃さ：紫に近いほど低いスコア、黄色に近いほど高いスコアを示しています。
– 各時間帯と日付で異なる色の分布は、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
– すべての時間帯で7月1日から徐々に色が変わることで、一貫したトレンドが見られます。
– 特に毎日午後や夕方（15時および19時付近）においてより高いスコアが見られる傾向があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時間によってスコアが異なるため、時間帯とスコアには一定の相関があるようです。
– 配色のグラデーションから、昼間から夜間にかけてのスコア上昇が特徴的です。
### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
– 日中や夜にかけて活動が活発になり、生活の質が向上しているかもしれません。
– ビジネス面では、午後から夜にかけて製品やサービス需要の増加が予想されます。
– 社会的には、特定時間（特に夕方）における社会活動の活発化が予測されます。
このヒートマップは、時間帯と日にちの組み合わせによってどの程度人々の生活が活発かを示しており、今後の戦略立案に貢献する可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 各時刻帯（7時～23時）の色の変化から、全体的に時間帯に応じて異なる傾向が見られます。
– 7時台と19時台がより高いスコアを示しており、日中にかけて若干の増減が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値や急激な変動は見られないが、特に7月5日付近で夜の時間帯に暗い色（低スコア）が顕著である。
– これは個別の日に特定の何かが影響している可能性が示唆される。
3. **各プロットや要素**
– 色の密度はスコアの高低を示す。暗い色（紫系）は低スコア、明るい色（黄系）は高スコア。
– 主に7時台と19時台に明るい色が集中している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯で周期的に高いスコアが観測される一方、夜間（16時以降）は比較的低く、活動パターンの周期性があると考えられる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に朝と夕方に高いスコアが集中しているが、23時になるとまた上昇の気配がある。
– 初めの数日間は低スコアが続いたが、それ以降のスコアは全体として安定している。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々は朝と夜に高いパフォーマンスを発揮しており、日中がやや低下している。この傾向は労働効率や生活習慣の見直しに役立つかもしれない。
– 社会的には、こうしたデータは働き方改革や集中すべき時間帯の見直しに対して有意な情報を提供する可能性がある。
全体としての洞察は、特に朝・夜の活動にフォーカスを置き、データを活かしたスケジュール調整が有効であることを示唆しています。
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:
以下のポイントについて、提供されたヒートマップから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 全体的には、時間とともに色の変化が見られるが、一貫した上昇や下降トレンドは特に顕著ではない。サイクルやパターンは、短期間では観察困難。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯や日に、緑や黄色が目立つ部分があり、それが高いスコアを示しています。逆に、時間帯によって濃い色（低スコア）の部分がある。
3. **要素の意味**
– 色のグラデーションはスコアの高さを示し、黄色に近いほど高スコアを、青や紫に近いほど低スコアを示す。
– 時間帯（行）と日付（列）の交差によって、各時間帯の日ごとのスコアを視覚的に示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯に集中的にスコアが変動している。同じ時間帯への集中した高スコア、低スコアが異なる日に現れているが、時間帯自体の関係は明確でない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 目立った周期性や相関が明確ではないが、8時や16時に視覚的な変動がやや見られる。可能性として、これらの時間帯が社会活動に関連している可能性がある。
6. **直感的な洞察**
– 色の明るさに依存して、人間はある時間帯の生活活動の活発さを感じ取ることが可能。特に、朝や夕方の時間帯が目立つ。
– ビジネスや社会への影響として、特定時間帯で高スコアが見られる場合、それを狙った広告やサービス展開が有効かもしれない。特に、生活に密接したサービスは、時間帯に合わせて柔軟に対応することが求められる可能性がある。
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:
このヒートマップは、異なるWEI（Well-being Index）の項目間の相関関係を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– このグラフは相関を示すものであり、トレンドの把握は直接的ではありませんが、各項目の相関性が視覚的に確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値というより、相関の強さの分布に注目すると、特定の項目間で非常に強い相関が見られる一方、それほどでもない組み合わせも存在しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色は相関の強さを表し、赤に近い色は正の強い相関（1に近い）、青に近い色は負の相関（-1に近い）です。
– 総合WEIとその他の項目は全般的に強い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個々のWEI項目が総合的なWEIにどのように寄与しているかの相関を見ることで、各項目の重要性や影響力を類推できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと個人WEI平均、社会WEI平均は非常に高い相関があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は相関が低く、意外性があります。
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に関する洞察**:
– 強い相関を持つ項目間のつながりは、ある項目の改善が他の項目にもポジティブな影響を及ぼす可能性を示唆しています。
– 特に、心理的ストレスや健康状態の改善が社会的な公正や自治性に与える影響を考慮することで、個人および組織がどのように支援を構築するかを検討できます。
このグラフは、社会全体の幸福度向上に向けた各項目の役割や、改善が求められる分野を直感的に示しています。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEIタイプのスコア分布を示しています。このグラフから以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコア分布に一貫したトレンドは見られませんが、いくつかのカテゴリは高い中央値を持ち、他はより広範な分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリに外れ値が存在しますが、特に「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（共生、公共性、公正さ）」で多く観察されます。これらは一部のデータが顕著に他と異なることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の長さはスコアのばらつきを示しており、箱が短いほどデータが集中しています。中央値の線や全体の色は、視覚的に簡潔に異なるカテゴリを比較するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列ではなく、異なるカテゴリの分布比較であるため、時間に関する関係性を直接示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの中央値や四分位範囲から、スコアの全体的な傾向や広がりを把握できます。多くのカテゴリで中央値が0.8以上を示しており、全体的に高いWEIスコアが観察されます。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響**:
– 高い中央値と多くの外れ値の存在は、個人や社会のある種の不均一性や分散を示唆しています。特に「経済状態」や「公共性」のカテゴリにおいて、社会的な格差や公平性の問題が認識される可能性があります。
– ビジネスや社会的政策においては、これらの情報を元に、改善が必要な領域を特定し、より均等な社会を目指すための措置を考えることが重要です。
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:
このグラフは、生活カテゴリーのデータを主成分分析（PCA）により可視化したものです。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフ全体には明確な上昇または下降のトレンドは見られません。それぞれの点はバラバラに分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第2主成分で0.15付近に位置する点は他の点から外れており、外れ値として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は生活カテゴリーのWEI構成要素を表しており、PCAの第1主成分と第2主成分で示されています。第1主成分は0.77の寄与率があり、第2主成分は0.08です。つまり、第1主成分がデータの変動を大きく説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 期間が30日間であるにもかかわらず、特定の時系列パターンは見受けられません。各点が特定の日付を示しているのか、それともユニークなデータポイントを示しているのかは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関関係は見られません。全体的な点の分布は無相関に近いかもしれません。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 人間の直感として、この分布は特定のパターンやトレンドよりも、個々のデータポイントの独立性を示唆しています。生活カテゴリーに関する様々な要素が相互に異なる影響を持ち、複数の要因が分散している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響については、特に外れ値となるデータポイントがどの要素を示しているのかを分析することで、異常な行動やパフォーマンスを特定できるかもしれません。この特異点の原因を調査することにより、新たな機会や潜在的な問題を発見できる可能性があります。
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。