📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析概要
#### 時系列推移
1. **全体のトレンド**:
– 全体的なWEIスコアは時間とともに上昇傾向にあることが確認できます。特に初期の7月1日から中期の7月10日頃にかけてスコアの上昇が顕著です。
2. **顕著な変動期間**:
– 7月6日と7月7日におけるスコアの急上昇（例：総合WEIスコアが0.85、0.9に上昇）があり、その後、安定した高水準を維持しています。
#### 異常値分析
– 指摘された異常値について、スコアが適度に変動しているため、データサンプルが多様な環境や要因にさらされている可能性があります。例えば、7月始めの異常値（総合WEIが0.66から始まり急激に0.775まで上昇）は、経済的な変動、社会的な改善、または政策変更などが影響したと推測されます。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **長期的トレンド**: WEIは全体的に上昇傾向であり、日々の変動があるものの、トレンド自体は増加しています。これは一般的な社会状況や個人の健康、経済の改善を反映している可能性があります。
– **季節的なパターン**: 短期間（数日のサイクル）での周期的な変動は限定的ですが、週末など特定の日時に関連した変動がある可能性が認められます。
– **残差成分**: 一部の短期間の急激な変動（スコアの急上昇または急降下）は、個別の出来事やイベント（季節性要因を超えた予測できない出来事）によるものと見られます。
#### 項目間の相関
– 経済的余裕や持続可能性および社会基盤は高い相関が見られ、生活の質向上における経済的安定性の重要性を示唆しています。個人・社会の両平均スコアにおいても高い関連が見られ、これらのエリア間での影響の強さを反映しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図の利用で、個々のデータのばらつきが見られ、いくつかのポイントでのアウトライヤー（異常値）も指摘されますが、全体としては大きな安定性を示しています。これは、全体的なデータセットがバランスが取れており、全体的な評価に安定した傾向があることを示唆しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によると、第一主成分（PC1）は0.77の寄与率であり、これはデータの大部分の変動を説明しています。この主成分はおそらく、個人の健康、経済的余裕、社会インフラストラクチャといった大きな要素に関係しており、全体のWEIスコアに主要な影響を与えています。
### 総合評価
全体的に見て、WEIスコアは増加傾向にあり、各要素が相互に影響を与えつつ社会的および個人的な生活の質を向上させていることがわかります。異常値に示される日々のスコア変動は、短期的な外部要因の影響を反映しつつも、長期的トレンドとしては改善の兆しを示しています。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**：
– 初期にはデータポイントが集中しており、一定の範囲に収まっている様子が見られます。その後は大きく間隔が空いて、評価日が進むと共に異なる地点に集約しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 初期の期間には外れ値が存在する可能性があります。特に、実績と予測が重なって表示されているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青色のプロットが実績データを表し、赤色の×が予測データです。
– 黒い円は異常値を示します。
– 緑のプロットは前年のデータを示しています。
– 予測手法による異なるカラー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）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 異なる予測モデルが用いられており、それぞれの予測は若干異なる動きを示しています。しかし、どのモデルも初期の実績に対する異なるアプローチを提案しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 初期段階での実績と予測値は比較的一貫しており、後半では一致していないように見えます。
– 各モデルは異なるパターンを示していますが、前年度の実績と新たな実績の類似パターンを示しているかどうかは明確ではありません。
6. **直感的な洞察と影響**：
– 時間の経過に伴いデータが変動することから、生活カテゴリ全体においての行動や条件が変化した可能性があります。
– 予測モデルの異なる結果は、新しいトレンドや変化を示すための多様なアプローチを提供していると考えられます。
– ビジネスや社会においては、この変化が何に起因するかを把握することが重要であり、今後の戦略や対応策に影響を与えるかもしれません。
総じて、このような点を詳細に分析することで、今後の行動指針や新たな分析アプローチを考えるための基礎情報として活用できます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ（青のプロット）**は2025年7月から2025年10月初旬までほぼ横ばいで推移しており、その後の動向は不明。
– **前年度のデータ（緑のプロット）**は2026年6月頃から観察でき、徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにいくつかの異常値が観察されますが、それ以降は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青丸は実績のWEIスコアを示し、その結果が大部分で0.7～0.9の範囲に収まっています。
– 紫、青、緑、ピンクの線が予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による推測を示しています。いずれも実績データを元にしたモデルであることが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは主に初期実績データに基づいて推測しており、異なる手法なのに傾向が似ています。
– 前年度データの上昇は、これまでのモデルに組み込まれていない可能性があり、実際のトレンド形成には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**:
– 初期の実績データと予測モデルとの間での相関は高いと考えられます。モデルの精度が高いほど、実績データに近い表示がされるはずです。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 初期の安定した実績が将来の予測に対する信頼感を与えますが、前年度の急激な変化が新たなトレンドを示唆する場合もあります。
– 社会やビジネスへの影響としては、予測と実績の差異を常に評価し、予測モデルを修正していく必要性があります。これにより、予測の精度を高め、潜在的な変動に対応する柔軟性を維持できます。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 現在のデータ（実績）は約1年間にわたり比較的高いWEIスコアを維持していますが、一定期間の後にデータが途切れ、その後に再びデータが表示されています。この間に何らかの変動があった可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階に異常値として示されたデータポイントがあります。これが統計的に異常値であることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータを示し、一定の範囲内に密に分布しています。
– 次の期間に予測データが複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されています。これらの手法は異なる予測範囲を示し、手法ごとの予測の違いが見て取れます。
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比較されており、実績の安定した高スコアに対して予測データがどのように変動するかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定のスコアで安定しているため、データ分布は一貫しています。しかし、予測手法により将来のデータに変動が見込まれます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績データが安定した高スコアを示していることから、一部の生活カテゴリーにおける社会的パフォーマンスが良好であることが示唆されます。
– 予測データが複数の手法で示されているため、今後の変動や不確実性に備えた柔軟な計画が重要です。ビジネスにおいては、予測に基づいて戦略を調整し、社会的要素に影響を与える要因を事前に特定することで、より良い意思決定が可能となるでしょう。
全体として、グラフは現在の安定性と将来の不確実性を示しており、社会に対する影響を考慮した予測が重要であることを示唆しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフには、時間の経過に伴い異なる期間にデータがプロットされています。最初の数値データは横ばいに見え、後半に急激な上昇が見られます。これは新たな経済的余裕や支出が発生した可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始時にいくつかの異常値（黒い円で表示）が見られます。これは、突発的な経済変動や予期せぬ支出の発生を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）**: 青い点が過去の実際のデータを表しており、一貫した水準を示しています。
– **予測（予測AI）**: 赤い×は予測値を示し、その大半は実績と大きく異なっていません。
– **予測の幅**: 灰色の範囲が予測の信頼性を示します。最初の期間に幅が広がっており、予測の信頼性が低いことを示唆しています。
– **予測手法ごとの線**: 線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）のモデルが、未来のWEIスコアを予測するために用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測モデル間で比較すると、一部のモデルは実績を過小評価または過大評価しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は開始時に集中しており、終了付近での分岐は予測の不確実性を拾い上げています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– このグラフを見る限り、最初は経済的に安定していると考えられますが、途中で大きな変動が予測されています。これにより、将来的な経済やビジネス計画において、予測の信頼性をどう考慮するかが重要です。変動の要因を特定し、さらに精緻な予測を行うことで、適切な経済対策を考慮できるでしょう。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、データポイントが密集しており、全体的なスコアは0.8から0.85の間にあるように見えます。しかし、期間を通して大きな変動が見られず、トレンドは横ばいです。
– 終盤においては点が変化し、別の密集度が確認できますが、それに至るまでのトレンドはほとんど平坦です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で異常値が認識され、特に決定的な上昇または下降の外れ値は見られません。
– また、スコアが極端に低下するか、上昇するような急激な変動は見当たりません。
3. **各要素の意味**:
– **青のドット**: 実績のデータポイントで、これが実際の健康状態を示しています。
– **その他の線（紫、ピンク、青緑）**: さまざまな予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示しています。これらは特定のトレンドを示しているわけではないですが、終盤に予測値が再度集約されています。
– **灰色領域**: 予測の不確かさ範囲を表しており、±3σで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は比較的安定しており、実績データとそこまでのズレはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測値が非常に近接しているため、モデルの精度は高いと推測できます。
– 初期段階のデータは集中しているものの、時間が経過するにつれ、予測と実績がやや分離し、最終的には再集約しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 健康状態が安定している場合には、大きな変動が見られず安心感があります。モデルの予測が実績データと一致していることも、既存の健康状態の維持に信頼性を与えています。
– ビジネスや社会的には、このデータは安定した健康状態の保全に関するポリシーや、モデルに基づく健康管理プログラムの作成に役立つ可能性があります。
全体として、このグラフは健康状態の安定性と予測モデルの有用性を示しています。データの一貫性があり、急激な変動が少ないため、健康管理や対策の立て方において非常に有益です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は約1か月間しか表示されておらず、その間はほぼ一定の値を示しています。
– その後、予測データが示されており、時間の経過とともに若干の変動がありますが、概ね安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された異常値が初期に2つ存在していますが、それ以外はほとんど外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のデータを示しており、非常に短い期間ですが一定です。
– 赤いXは予測データを示し、異なる予測手法（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が含まれています。
– 緑色の小さなプロットは前年の同時期のデータで、同様の範囲に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年のデータは、生の数値に大きな違いがないことを示唆していますが、予測値は若干の上下の変動を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは時間とともに著しい相関や周期性を示していません。全体として高い安定したWEIスコアを維持しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 安定したストレススコアは、生活環境が大きく変わっていないか、比較的ストレスの少ない期間であることを示唆しています。
– ビジネスへの影響としては、従業員のストレス管理がうまくいっている可能性がありますが、継続して監視し、予防的なメンタルヘルス支援を充実させることが重要です。
– 社会的にも、個人のメンタルヘルスが比較的良好に保たれている状況を示唆しています。これは、健康推進や企業の福利厚生プログラムが有効である可能性を示します。
この分析をもとに、ストレス管理のさらなる向上や予防策の計画が考慮されるべきでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**のデータは初期に非常に集中し、以降は急激な変動があり、スコアは横ばいの状態です。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**の各手法は、初期の期間に大きく上昇し、その後安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の評価日に、いくつかの**異常値**（黒丸）が見受けられます。これは、突然の環境変化やデータの異常を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青丸**（実績）は、現在の自由度と自治のスコアを示しています。
– **赤いX**は予測値を示していますが、散布図に見当たらないため、将来の予測の不確実性が高いことを示唆しているかもしれません。
– **緑の丸**は前年のデータを表しており、過去と現在の比較のために有用です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は、実績データが示す変動に対して異なる適合性を示しており、特に初期の急激な上昇への対応で差が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期にはスコアが高いですが、時間が経つにつれて安定し、比較的一定の範囲内に留まっています。これは、一時的な出来事が自由度や自治に大きな影響を与えた可能性を示します。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、初期の大きな変動が人々の生活に一時的だが大きな影響を及ぼした可能性があることを示唆しています。これが何らかの実質的な政策変更や社会的な出来事に関連している可能性があります。
– ビジネスや社会に対する影響としては、政策立案者は初期の変動要因を特定し、持続的な自由度と自治の向上のための戦略を再考する必要があるかもしれません。
この分析が役立つことを願っています。必要に応じて、さらなる詳細なデータも検討することができれば、より深い洞察が可能です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには二つの明確な時間帯があります。最初の期間（2025年7月～9月）は多くのデータポイントが集中しており、その後は空白の期間を経て、2026年5月から再びデータが表示されています。
– 最初の期間では微小なスコアの変動が見られますが、全体としては比較的一貫しています。
– 後半の期間はいくつかのスコアは若干の変動を見せるものの、全体的には横ばい状態と見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のグループでは、目立った外れ値は見受けられません。
– 後半のグループでもほとんどのスコアは安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値（青）は最初の期間に多く見られ、繰り返し観測されています。
– 線や決定木、ランダムフォレスト回帰による予測値（紫、青緑、ピンク）が示され、予測のばらつきが確認できます。
– 前年（薄緑）のデータは後半の時期に集中しており、前年と比較したすべてのスコアが描かれています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、データセット全体を通してほぼ一貫しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に強い相関関係がありますが、予測値のばらつきは比較的小さいです。
– 線形回帰と決定木回帰の予測はかなり一致しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値は全体的に高い相関性を示しますが、スコアが比較的一貫しているため、大きな変動はありません。
– 各モデルによる予測は、実績値を基準にして適切に設定されているように感じられます。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への洞察**:
– グラフは、社会的なWEI（公平性・公正さ）のスコアが基本的には安定していることを示しており、それは均質性のある社会環境を反映している可能性があります。
– 特異な変動がないため、このスコアが管理されているか、または外部の要因による大きな影響を受けていないことを示唆します。
– ビジネスや社会においては、この安定感は持続可能な開発や政策の基礎として機能する可能性がありますが、もっとダイナミックな動きが求められる場合には、現在の状況を改善するための新しいアプローチが求められる可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフの初期段階で、青色の実績は1に近い高い場所で密集している。
– その後の緑色のデータ（前年）は若干低下している様子が見て取れる。その後、再び上昇または高止まりしている可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側に黒色の外れ値マーカーが見られるが、スコア自体は大きな変動は示していないように見える。
3. **各プロットの意味:**
– 紫、青、水色、ピンクの線で表された予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、時系列データの予測を示している。全体として横ばいで、安定した状況を仮定していることがわかる。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測は初期の実績値（青色）と比較して他の予測方法でも大きくは変わらず、一貫性があると言える。
– 緑色の昨年のデータも同様に示されており、現状に大きな変化が見られない。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的にスコアが高く、狭い範囲内での変動に収まっている。急激な上昇または下降がないため、安定性が確認できる。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響:**
– 市民の幸福感や自治体の持続可能性が高いと理解される。これが長期的に続くことで、信頼性の高いデータとしてさらに用いられる可能性がある。
– 予測が全て高いスコアを示しているため、持続可能な社会が維持されるとの安心感を与える。
– ビジネスにおいては、この安定性を基に新たな施策や製品展開の計画が立てやすい状況である。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間初期（2025年7月-10月）**: 実績値（青色）は高い位置にあり、0.8から1.0の範囲に集中しています。予測値もこれに対応して高い値を示しています。
– **期間後半（2026年5月-7月）**: 前年の比較データ（緑色）が表示されていますが、同様に高い位置に集中しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い円で示された外れ値が期間初期に存在し、他のデータ点よりも明らかに異なる位置にあります。
– **急激な変動**: 具体的な変動は見られませんが、予測モデル間での微妙な差異が見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色（実績AI）**: 実際の計測値を示しており、高い数値を維持しています。
– **緑色（前年比較AI）**: 前年データが正常に維持されていることを示します。
– **灰色のしわ範囲**: 予測の不確かさの範囲で、AIモデルの予測精度を示します。
– **ピンク、紫、水色（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のモデルがそれぞれ異なる傾向を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルは異なる手法で評価されていますが、全体的に同様の高い予測を指しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の相関が非常に高く、予測が正確であることを示しています。
– スコアの分布が狭い範囲に集中しており、安定した社会基盤が維持されていることが伺えます。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **直感的洞察**: 社会基盤が安定しており、教育機会も十分に提供されている可能性が高い。
– **ビジネスや社会への影響**: 継続的に高い社会WEIスコアは、社会が成熟しており、教育やインフラへの投資が功を奏していることを示唆。これにより、住民の生活満足度が向上し、ビジネス活動も活発になる可能性がある。
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**
– グラフは360日間をカバーしていますが、データは初期と後期の2つのクラスターに分かれています。
– 初期のデータ（青色の点）はおおむね横ばいで安定しています。
– 後期のデータ（緑色の点）も横ばいですが、やや密度が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青いデータ点にはいくつかの異常値が見られ、それが黒い丸で示されています。
– これらの異常値は他のデータ点と比較して極端に高いか低い値を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによる観測を示しています。
– 緑の点は前年のデータで、比較のために提供されています。
– 予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で表示されており、将来の予測が異なるモデルでどう異なるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年データの間には一貫性があるように見えますが、予測データ（紫、赤）のほうは初期の実績と異なるトレンドを示しています。
– 回帰モデルの予測は全体的なトレンドを維持していますが、個々の外れ値については異なる扱いをしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は初期と後期で大きく変わっており、初期はオープンで、後期は密集しています。
– 回帰予測の区間（グレーの範囲）の中で、二つの明確なクラスタリングが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期のデータが不安定なのに対し、後期のデータはより安定していて、改善されたプロセスや政策の結果かもしれません。
– 予測データの多様性は、将来の不確実性を示しており、特に異常値への注意が必要です。
– 社会生活において、これらの指標は共生や自由の保障における進展または課題を示すものであり、政策立案や社会構築に影響を与える可能性があります。
この分析に基づき、データの背景や文脈についてのさらなる調査が、より深い洞察を得るのに有効です。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは横方向（日付）に並んでおり、色の変化がトレンドを示しています。
– 色は紫から緑、黄へと変化しており、時間とともにWEIスコアが上昇していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-05付近で紫色が見られ、これは他の日付と比較して低いスコアを示しています。
– 急激な変動は特に2025-07-04から2025-07-06の間に見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さと色相がスコアの高さを示しています。
– 明るい黄色が最も高いスコアを、濃い紫が最も低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアの変化は異なる傾向を示しており、特に午後8時台と午後4時以降にスコアが上がる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化から、午後の時間帯で一定のパターン（上昇トレンド）が見られます。
– 日による変動はあるものの、全体としては上昇傾向にあります。
6. **直感的に感じることや社会への影響**:
– このヒートマップは、指定された日付の特定の時間帯に活動が増加している可能性を示しています。
– ビジネスにおいて、特定の時間帯にリソースを集中させることが戦略的に優位であることを示唆しています。
– 社会全体としても、この時間帯に注目した活動やマーケティング戦略が有効である可能性があります。
全体として、生活カテゴリーにおける総合WEIスコアは、特定の日付や時間帯における活動や関心の高まりを明確に示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 時間軸に沿って、時間ごとのスコアの変化を観察できます。
– 7月1日から12日にかけて、全体的にスコアが上昇しているのが見られます。特に朝から昼過ぎにかけてスコアが高い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の昼間には、急激にスコアが低下しています。これは視覚的に濃い紫色として現れています。
– このような急な変動は、特定の日の特異なイベントや行動を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変化を示しています。青から緑、黄色へとスコアが高くなっています。
– 高スコアは、一日の中で重要な活動が行われている時間帯を示しているのかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日時をまたいで特定の時間帯（例えば午前中や夕方）でスコアが高いことが一貫しているため、生活パターンがあることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い時間帯が特定の時間に集中しているため、規則的な生活リズムが推測されます。
– より詳細なデータがあれば、曜日ごとのパターンも分析可能です。
6. **直感的および社会的・ビジネスへの影響**:
– 人々はこのデータから、生活リズムの改善やパフォーマンス向上を得られる時間帯を見つけ出せるかもしれません。
– 企業は従業員の生産性が高い時間帯を理解することで、労働時間の最適化やストレス管理などの施策を実施できる可能性があります。
このヒートマップは、時間帯ごとの活動レベルやパフォーマンスの評価に有用であり、個人の習慣改善にも役立つ情報を提供しています。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化を見る限り、全体としてWEIスコアは時期によって上昇と下降を繰り返しているように見えます。
– 特に、色が黄色から緑に変わることでスコアが上昇傾向にある日が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つのが、濃い紫色のプロットで、これは急激なスコアの低下を示していると考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。濃紫色が最低スコアを、黄色が最高スコアを示唆しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、特定の時間帯にスコアが変化していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データには異なる時間帯が含まれており、時間帯によってスコアが異なることが示されています。
– 同じ時間帯でも、日にちによって大きく色が変わっている箇所があり、これは短期的な変動があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中から夕方にかけてのスコアが比較的高くなっていることが確認できます。逆に、夜間にスコアが低下する傾向がみられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 日中に活動が活発化するような社会状況を反映している可能性があります。
– 企業活動や労働環境において、特定の時間帯にフォーカスを当てることで効率化のポイントが見いだせるかもしれません。
– 社会的なイベントや何らかの要因による異常値も、対策を講じる参考になるでしょう。
このヒートマップは、時間帯と日付の各タイルを通じて社会の活動レベルの変化を視覚的に示しており、特定のパターンや異常を分析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:
このヒートマップの解析を行います。
1. **トレンド**
– 黒や赤に近い濃い色（1に近い値）は強い正の相関を表し、白や青色（0.5に近い値）は弱い相関を示します。全体的に多くの項目間で高い相関が示されており、特に「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」は非常に密接に関連しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関マップでは一貫性が優れていますが、「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの指標との間では相関が比較的低くなっていることが注目されます。これは異なる動きを示す具体的な要素があることを意味します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 高い相関を持つ項目は一緒に変動する傾向が強く、戦略立案の際の焦点となります。赤いセルが多いことから、生活の各要素が相互に影響し合っていることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI（経済的余裕）」を除いて、多くのデータが高い相関を示しており、バラバラな要素がほとんどないことから、生活の要素間に強い関連性があることが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」の間に高い相関が見られます。心理的ストレスが生活の他の要素に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察や影響**
– 生活の質に関するさまざまな要素が密接に絡み合っていることを示唆しています。この結果は、個人や社会のどちらにとっても、生活の多角的な改善が必要であると感じさせます。ビジネスや政策面では、特に経済的な要素以外の面も総合的に見ることが効果的であるでしょう。
このヒートマップは、生活の質向上に向けた重要なインサイトを提供し、どの要素が他に強く影響を及ぼすかを理解するのに役立ちます。
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**
– 全体的に、WEIスコアは時間の経過に伴って大きな上下の動きは見られません。各WEIタイプのスコアが大きく横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ、特に「総合WEI」や「個人WEI（経済的余裕）」、「個人WEI（自由度と自治）」には外れ値が見られます。これらは特定の時期やグループで異常値が発生したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– ボックスの高さは四分位範囲（IQR）を示し、スコアのばらつきを表しています。特に広い四分位範囲のカテゴリは、スコアの分散が大きいことを示します。
– 各ボックスの中央値が示されており、これにより各カテゴリの中心的な傾向を見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリ間で大きな相関は見られませんが、全体的に各WEIスコアが類似した範囲内にあるため、一定の関連性がある可能性があります。
5. **分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（自由度と自治）」などのカテゴリは、中央値が比較的高いため、ポジティブな暮らしの条件を過去360日間において一定程度維持している可能性があります。
6. **直感的な感じと社会的影響**
– 多くのカテゴリで多様な外れ値が見られることから、人々の経験が多様であることがわかります。この多様性は個人や社会の福祉に影響を与える可能性があります。
– ビジネスや政策形成においては、特に外れ値が何によって生じたのかを理解することで、どの領域において改善が可能かを見極める手助けとなるでしょう。
これらのポイントを踏まえ、今後のWEIスコアの観察や分析を通じて有効な改善策を導き出すことが必要です。
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、主成分分析（PCA）によって生活に関するデータを視覚化したものであり、360日間のデータを第1および第2主成分にマッピングしています。それぞれの軸の寄与率を見ると、第1主成分が総変動の77%を、第2主成分が8%を説明しています。このことから、第1主成分がデータの大部分を説明する主要な軸です。
### 分析
1. **トレンド**
– グラフ全体としては特定の方向性（上昇、下降など）は見られず、データは比較的ランダムに散布されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が0.3近く、第2主成分が0.15の位置に外れたデータポイントがあります。これは、他のデータから大きく外れており、特別な要因が原因である可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– プロットは個別のデータポイントを示しており、各点は異なる日や異なるカテゴリ要素を表している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフでは具体的な時系列情報は視覚化されていませんが、第1主成分と第2主成分間の広がりから、多様なパターンや関係性があることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確なクラスタや相関は見られませんが、データは主に第1主成分の正の方向と負の方向に広がっています。これは、データセットに多様な要素が含まれていることを示しています。
6. **社会やビジネスへの影響についての洞察**
– このPCAの結果を元に、生活関連のデータがどの要素によって大きく影響を受けているのか、主要な要因を特定することで、特定の生活改善策を考える際に役立つでしょう。
– 外れ値については、異常な行動や外部要因（例：経済イベント、社会的変化など）が影響した可能性が考えられ、さらに詳細な分析が望まれます。
このように、PCAの視覚化を通して、多次元のデータを理解しやすくし、潜在的なパターンや重要な要素を特定することができます。
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。