📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総括分析
データセットに基づく分析では、提供されたWEIスコアの中で、時系列的な上昇傾向が確認できますが、異常値および変動もあり、これに注意を払う必要があります。以下に具体的な分析を示します。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 総合WEIスコアは、一貫した上昇傾向が見られます。しかし、日々の変動も激しく、特定の期間には急激な増減が観察されます。7月1日から7月12日までの間には、全体的にスコアが上昇しています。
– **顕著な変動期間**: 特に7月6日から7月9日にかけて、スコアの急上昇があり、他の日付と比較してスコアが高い傾向が確認されます。
### 異常値
– **異常値の検出**: 例えば7月5日のスコア（0.69375）や7月6日のスコア（0.77）は比較的低く、これは異常な変化として特定されています。逆に7月9日のスコア（0.891）は高スコアとして異常値になっています。
– **考えられる要因**: 異常値の背景には、政策変更、社会的イベント、個人の生活満足度に影響する大きな要因（例：経済的、健康関連ニュースなど）の影響が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期的トレンド**: WEIスコアにおいては、全般的にプラスの傾向が見られますが、個別のステップでの変動や異常値による影響も大きいです。
– **季節的パターン**: 短期間のデータでは明確な季節性が観察されにくいですが、急上昇している7月の最初の週半ばには継続的な改善が伺えます。
– **残差**: WEIの計測で、特に予測困難なノイズが含まれている可能性を示唆しており、詳細なイベント分析が必要です。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップは提供されていませんが、異なるWEI項目がどのように統計的に関連しているかを知ることで、政策や介入の影響を受けやすい点を特定できます。
### データ分布と外れ値
– **箱ひげ図からの洞察**: 測定値のばらつきが異常値による影響を受けていると思われます。外れ値には特定のイベントや状況が影響している可能性があり、これは政策立案の際に検討するべきです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の高い寄与率 (0.77)**: 総合WEIスコアは主にPC1によって説明され、これは多くの変数がある程度共通の要素に強く依存していることを示唆しています。ただし、PC2の低い寄与率 (0.08) は、その他の変数が別の要因にも影響されている可能性を示しています。
全体として、提供された短期間のデータでは、身近な（個人レベルでの）感情や社会環境の変化がWEIに高く影響する可能性が検討されるべきです。この分析は、他の社会統計と組み合わせることで、より広範な政策立案や社会改善のためのインサイトを提供できます。
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:
グラフについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（青点）は比較的高いWEIスコアの範囲にあり、比較的安定しています。
– その後、予測データ（紫色の線）は若干上昇傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰で顕著です。
– 後半の比較年データ（緑点）は、やや低めのスコア帯に移動しています。
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（黒い円で囲まれたデータポイント）が見られますが、過度な急激な変動はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値（青）は過去の実際のデータを示し、予測（赤×）はAIによる将来の見積もりを示します。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測がこの範囲内に収まる確率が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間にはある程度の連続性がありますが、予測の幅が広く、不確かさがあることがわかります。
– 緑の比較年データは過去のトレンドであり、実績や予測に対する比較基準を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの序盤は比較的密集していますが、予測データに移る際にいくつかの異なる回帰モデルによる変動が現れています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 予測の不確かさが強調されていますが、特定のモデルが異なる結果を示すことから、将来の行動計画にはリスクを伴う可能性があります。
– 比較年のデータと実績データを考慮することで、過去の実績に基づいた慎重な計画を立てることが重要です。
– ビジネスや社会においては、モデルの予測精度によって意思決定が影響を受けやすく、それに応じたリスク管理が必要です。
全体として、このグラフは過去の実績と予測に基づいて計画を立てる際の不確実性を示しており、複数のモデルを比較することで、より良い意思決定をサポートするデータを提供しています。
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:**
– グラフには、複数の時系列データがプロットされています。特に、紫とピンクの線は推測される予測トレンドを示していますが、データのプロットがかなり短期間で期間が空いているため、明確な長期トレンドはつかみにくいです。
– しかし、期間の後半における過去データを示す緑のプロットからは、一定した高いスコアが続いており、ある種の安定を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータセットにおいて異常値（黒の円）が見られますが、それらは他のデータと比べて大きく逸脱しているため、注目すべきポイントです。
– これらの異常値は、データの信頼性や分析の精度に影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色のプロットは実績を示しており、灰色の範囲は予測の不確かさを示します。
– 各種予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が相互に比較されており、それぞれ異なる手法での予測精度が目視議可能です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と予測値の間に見られる違いから、異なるアルゴリズムの性能を評価することができます。
– 緑のプロットは過去のデータですが、現在の予測モデルとのギャップや一致を評価する基準として用いることができます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 明確な周期性や相互の強い相関は見られませんが、予測範囲内で安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間がこのグラフから感じるのは、データのリライアビリティと予測精度の重要性です。過去のデータが高いスコアを維持していることから、将来的にも高いパフォーマンスを期待することが自然な感覚です。
– ビジネスや社会への影響としては、予測精度の高いモデルを活用することで、戦略的意思決定の精度向上に寄与する可能性があります。
このグラフを利用してさらなる分析を行うことで、予測モデルの精度改善や異常値発生の要因解析に繋げられるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは360日間のデータを表示しています。最初の部分（左側）には実績データ（青）があり、横ばい状態を示しています。
– 予測（紫色の線）により、将来のWEIスコアが変動すると予測されていますが、全体としては大幅な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右側の緑色のプロットは前年データで、一部が実績データから外れている「異常値」として捉えられているようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロット：実績データ。
– 赤い×印: 予測データの位置。
– 黒い円：異常値を示しますが、非常に少数です。
– 黄色の範囲：予測の不確かさを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ、予測データ、異常値、前年の比較が一緒にプロットされています。これらは、未来の動向を予測すると同時に過去の異常を検証する役割を持つと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に集中していますが、前年のデータとの間には明確な相関は見られません。
6. **直感的な洞察、および影響**:
– このグラフから、人々は現在の安定したパフォーマンスを認識しつつ、未来の予測に興味を持ちそうです。予測による不確かさがあるため、計画や意思決定には慎重になるでしょう。
– 社会やビジネスへの影響として、今後の予測や過去の異常を考慮した戦略的な意思決定が求められる可能性があります。特に、異常値の原因を特定し、将来の不確実性を軽減するための方策が重要です。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– 左側に実績データの多くのプロットが集まり、右側に前年データが集まっています。全体的に横ばいに近い状態が維持されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいては、特に顕著な外れ値は見受けられませんが、右端に異常値があり、前年データと比較するとわずかに高い位置にあります。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実績データを示し、緑色は前年データを示しています。
– 紫色とピンク色のラインが予測を表しており、異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による未来のWEIスコアの予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは異なる期間で集まっており、前年のWEIスコアは全体的に現実のデータよりもやや高い位置に集まっています。また、予測データはさまざまな回帰モデルによるもので、安定した範囲の予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データの分布は比較的狭い範囲に収まっています。それに対して予測データはやや高めの位置を示しており、WEIの成長が見込まれている可能性があります。
6. **直感的に感じられることや社会への影響**
– 実績データが非常に密に左に集中しているため、最近の経済的余裕（WEI）が安定ないしは低迷していることを示唆しています。
– 将来に向けた予測では上昇の可能性が示唆されており、これはポジティブな経済状況の改善、自由に使える所得の増加などの社会的影響を指し示すかもしれません。このような情報は政策立案者や企業の将来的な戦略に役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフは大きく3つの時期に分かれています。最初の期間（2025年7月-2025年10月頃）はWEIスコアがおおよそ0.8付近で安定しており、その後予測モデルによって最も高い0.9を超える期間があります。最終的には2026年にかけてスコアが向上し、0.8から上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の頃、異常値としてマークされている点がいくつかあります。これらは他のデータポイントから外れているため異常とされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各データポイントは異なる種類の分析によって作成されています。実績（青の点線）は過去のパフォーマンスを示しており、予測（赤の×）は将来的な予測値です。異常値は円で囲まれた黒い点です。
– 予測手法（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ごとに異なる線や色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法ごとに線形、決定木、ランダムフォレストの回帰線がそれぞれ示されており、特にランダムフォレスト回帰が一番上に位置しており、最も高い予測値を出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、予測期間に徐々に上昇する傾向があります。特に予測手法が示す上昇の傾きと実績の関係性は、健康状態の改善が期待されていることを示唆しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 初期のデータでは安定していたが、金県では予測が示すように健康状態の改善が期待されています。予測が的中すれば、個人の健康状態の向上に寄与し、社会的に健康促進の施策が効果を発揮している可能性が考えられます。特に、異常値の改善は、対策が実効的であることを示すかもしれません。
このグラフは、今後の健康状態の改善を予測するツールとして価値があり、個人や社会に対して健康に関するポジティブなインパクトを与える可能性を秘めています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、実績データ（青）と予測データ（赤）が示されています。実績データは初期の短期間で示されており、その後は橙色の予測データが続きます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫）は、途中で急上昇していることがわかります。他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）と比較して異なる動きをしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データの中に異常値が数点含まれていますが、全体の傾向に大きな影響はないようです。
– ランダムフォレスト回帰の予測値が異常に高くなっていますが、他の予測手法とは大きく異なります。これはモデルの過学習や異常な入力データに起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のデータポイントは実績値で、過去の心理的ストレスレベルを示しています。
– 緑色の点は前年の比較データで、時間の比較が可能です。
– グレーの影は予測範囲（xAI/3σ）を示し、予測の不確実性を視覚的に表しています。
4. **データの関係性**
– 実績データと予測データの重複部分はあまり見られません。予測値が主に未来のデータを担当しています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測は比較的一貫しており、ランダムフォレストの予測とは異なる結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年の比較データには、密度の高い部分がある一方で、外れ値も存在します。
– 予測手法によってスコア範囲や分布が大きく異なることがわかります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 初期の実績データが比較的安定しているため、過去のストレスレベルは一定であると感じられます。
– しかし、ランダムフォレストの予測が大きく変化するため、未来のストレスレベルが不安定になる可能性があると直感的に感じられます。
– ビジネスや社会的に、心理的ストレスの急上昇は人材管理やメンタルヘルスサポートの重要性を示唆します。
このグラフからは、心理的ストレスレベルが安定している時期と、予測に不確実性がある未来の両方に焦点を当てることが重要であることが示されています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフには全体的なトレンドがあまり見られません。データは初期に集中しており、スコアは比較的高い位置で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされた黒い円が散布図に存在しています。この異常値は、予測された範囲（灰色の帯）から外れており、特異な事象によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績データを示しています。
– 赤い×印: 予測データ。いくつかの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、異なる予測方法による精度の違いが可視化されています。
– 緑の点: 前年のデータを示し、前年との比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法のラインと実績データを比較することで、予測モデルの精度や傾向を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が多少確認されていますが、分布自体は大部分が均一に高いスコア（0.7以上）であることが目立ちます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データは一定の範囲内に留まっており、生活の自由度と自治に関しては安定的な傾向が見て取れます。
– ただし、異常値が存在するため、特定の期間または条件下で自由度に影響を与える要因がある可能性があります。
– ビジネスや社会的には、予測の正確性を高めることで、生活の質や政策決定に役立てることが期待されます。各予測手法の比較により、最適なモデル選択が可能です。
### 結論
このグラフは、現在の生活における自由度と自治の安定性を示していますが、異常値からは特定の影響要因を掘り下げる必要があります。予測モデルの性能差を考慮した上で、より正確な政策立案や生活改善のためのデータ活用が求められます。
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:
以下は、グラフの分析による洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフの左側にある「実績AI」「予測AI」のデータポイントは、ほぼ0.6から1.0の範囲で水平に分布しています。
– 「昨年（比較AI）」のデータポイントは2025年7月から評価開始のようで、その後のデータが少ないため、トレンドの評価は難しいですが、見たところ安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値は見当たりません。
– 「実績AI」と「予測（線形回帰）」の間に予測からの乖離が見られますが、全体的にデータは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青いプロットは「実績AI」のデータを示し、安定した分布を持っています。
– 赤いマーカーは「予測AI」を示し、予測モデルごとに色分けされています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）。
– 異常値アイコンや予測の不確かさ範囲（灰色の陰影）が、データの信頼性や予測の精度を補完しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各予測モデルのラインは、実績データとほぼ並行して走りますが、現実のスコアより若干高めのスコアを示唆する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として高いWEIスコアが観察され、その分布は平らです。
– 予測と実績との間には大きな相関関係が見られ、予測モデルは概ね現実の延長線上にあります。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアが高い位置で安定していることは、社会的公平性がある程度確保されていることを示唆します。
– 予測モデルが現実のスコアに近いことは、AIモデルの予測能力に対する信頼感を高め、人々や政策決定者にも影響を与える可能性があります。
– グラフの安定性は、社会的政策の持続可能性や効果的な施策の実施を意味す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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは二つの主要な期間に分かれています。初期の数ヶ月間はスコアが1.0に近い位置に密集していますが、その後緑色の点で表されたデータはスコア0.8付近で安定しています。このことは、初期のデータと後半のデータで異なる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された「異常値」が初期にいくつか見受けられます。これは、特定の出来事やデータエラーが存在する可能性を示しています。
– また、初期には「予測（線形回帰）」が大きく変動しており、その後のデータは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を示しており、グレーの背景は予測の不確かさ範囲を表しています。
– 緑の点は前年データを示しており、データの継続性や変動の比較に役立ちます。
– 「予測」ラインは使用されたアルゴリズムごとに異なる色で示されており、それぞれの予測精度を視覚的に評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績」データと「前年」データを比較すると、後半では安定した関係が見られ、前年に比べて若干の増加が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データと後半データでの分布の違いは、システムや環境の変化、あるいは予測精度の向上を示す可能性があります。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、初期に不安定だった社会WEIのスコアが改善または安定に向かっている可能性を示唆しています。
– 企業や団体は、WEIを指標に持続可能性に向けた取り組みを効果的に進めている、または改善の兆しがあると捉えるかもしれません。
– 持続可能性の向上は、長期的な社会的安定や環境の改善にも繋がり、政策的な影響も考えられます。
このグラフは、予測データと実績データを組み合わせることで、今後の持続可能性や自治性の評価に貢献する情報を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 概ね横ばいの傾向が見られます。左側には実績のデータが集中しており、右側にも昨年のデータが集まっています。新しい予測データが少しだけ異なるトレンドを示しているようにも見えますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分には外れ値とみられるデータ（黒い縁取りの大きなプロット）がいくつか見られます。これらは他のデータポイントよりも明らかに離れています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示しており、密集しています。
– 緑色のプロットは前年のデータで、現在の実績データと同様の範囲に分布しています。
– ピンクや紫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）による予測ですが、予測間で大きな差異がないように見えます。
– グラフの左側に予測の不確かさ範囲が薄いグレーで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータはトレンドが一致しており、予測データも同様のトレンドに従っています。これは、短期間での予期しない変動が少なく、比較的安定したシステムである可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータと予測データの間に強い相関がある可能性があります。ただし、外れ値には注意が必要です。外れ値があることで、全体の視点を歪める可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人々は、社会基盤や教育機会が安定していると感じる可能性があります。この安定性は、ビジネスや政策決定において安心感を与えるでしょう。一方、外れ値が考慮される場合、それが何を意味するのかを理解し、改善することが重要です。政府や教育機関がこのデータを活用することで、資源配分や政策の最適化が可能になるでしょう。ることで、資源配分や政策の最適化が可能になるでしょう。
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:
分析を進めます。
1. **トレンド**:
– グラフの前半（2025年）は、WEIスコアは横ばいからやや上昇しています。後半（2026年）は、データポイントが緑の色で示されており、傾向が一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データにはわずかな変動がありますが、顕著な外れ値は見られません。一方、異常値が強調されています。この異常値は特定のイベントやデータエラーを示している可能性があります。
3. **各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、緑のプロットは前年のデータを示しています。
– ピンクと紫のラインは、ランダムフォレスト回帰や決定木回帰予測を示しているようです。
– 灰色の範囲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**:
– 実績データと前年データは似た傾向があります。予測モデルは、過去のデータと比較して安定した範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に大きな乖離は見られません。全体的に予想された範囲内での変動です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアが安定していることは、社会において持続可能な多様性と共生が進展していることを示唆しています。外れ値や予測の範囲が示す不確実性は、新たな政策の導入や社会的イベントに関連する可能性があります。
このグラフから、現在の社会の多様性と自由の保障の状況が比較的安定しているが、特定のイベントによって変動する可能性があることが分かります。これは政策立案者や社会的指導者にとって重要なインサイトとなるでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各時間帯における色の変化に注目すると、全体的に一定の色の変化が見られます。これは、WEIスコアが時間帯ごとに異なるパターンを持っていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に16時の時間帯において濃い青色から紫色への急激な変化があります。これは一時的な異常や特別なイベントが影響した可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの強さを表しています。濃い青色や紫色は低スコア、黄色や緑色は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯での色の変化を比較すると、ある時間帯では高スコアであり、別の時間帯では低スコアであるパターンが見られ、時間帯ごとの動向の違いが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間帯ごとに異なる分布を持っているようで、それが生活習慣や活動パターンに関係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**:
– 色の変化から、朝や夜の時間帯に重要なライフイベントや活動が集中的に行われている可能性が考えられます。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯に集中したマーケティングやサービス展開を行うことで、生活スタイルに合わせた戦略が構築できるかもしれません。
このヒートマップは、時間帯ごとの生活パターンや行動の変化を視覚的に明示しており、データに基づいた戦略策定に有用なツールとなり得ます。
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平均スコアを時間軸に沿って視覚化したものです。以下にいくつかの視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 全体的に、時間が進むにつれて、色が濃い紫から緑、黄色へと変化しています。これはWEIスコアが一般的に上昇していることを示しています。
– 各時間帯におけるスコアの変化も異なり、特に16時から19時の間でスコアの変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に16時の時間帯で、スコアが青から紫に急激に変わる部分が見られます。ここで何らかの急激な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、紫は低スコア、黄色は高スコアを意味します。
– 日付が横軸、時間帯が縦軸となっており、特定の時間帯におけるスコアの日々の変化が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに異なるパターンが見られるため、各時間帯が独立したパターンを持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯においては時間が経つにつれてスコアが一貫して上がる傾向があり、一定の相関が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、8時と16時から19時の時間帯に特に注目すべき変動があると感じられます。これは生活習慣や一日の活動といった要素がスコアに影響している可能性を示唆します。
– 社会的には、これらの時間帯における行動やルーチンの見直しが、個人の生活の質やウェルビーイングに関与する可能性があります。
このヒートマップは、個人の活動や生活習慣の変化を洞察するための有用なツールとなるでしょう。
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:
このヒートマップは、特定の期間にわたる社会のWEI平均スコアを示しています。以下に考えられる視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– このグラフには周期的な変化が見られ、日ごとの色の変化で異なるスコアの変動を示しています。
– 日ごとの比較では大きな上昇や下降のパターンは明確には見られないが、一部の期間で色が濃くなる（スコアが低い）傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に期間の初め（2025-07-01～2025-07-03）と終わり（2025-07-06～2025-07-12）で濃い紫と緑色が交互に表れ、急激なスコアの変動が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示し、薄い黄色が高スコア、濃い紫が低スコアを示しています。
– 時刻別の色もスコアの変動を示し、特定の時間帯にスコアが集中して高かったり低かったりすることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間（7, 8, 15, 16, 19, 23時）ごとのデータの変動が見えます。特定の時間においてスコアが高い、あるいは低い時間帯が存在するようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として均一な分布ではなく、特定の時間帯において大きく変動しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 社会活動の特定の時間帯で変動が大きいことから、特定のイベントやライフスタイルの変化が影響している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、消費者行動や社会的関心の変動がわかるため、マーケティングや戦略計画に利用できるかもしれません。
このような視覚的特徴は、社会のダイナミクスと人々の活動時間に関する興味深い洞察を提供します。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– このヒートマップは、時間的なトレンドを示すものではないが、360日間における各項目間の相関関係を示している。色合い（赤から青まで）は相関係数の強さと方向を表し、赤は高い正の相関、青は負の相関を示す。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関行列はデータの変動を直接示さないが、非常に高い相関係数（たとえば、1に近い）や逆に低い相関係数は注視すべきポイントであり、「個人WEI（心理的ストレス）」と他の項目との相関が特に注目に値する。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 各セルの色は相関係数を示し、赤は強い正の相関、青は負の相関を示す。たとえば、「個人WEI平均」と「総合WEI」は非常に高い相関（0.97）を持っており、個人のウェルビーイング指数が総合的な指数に大きく寄与していることがわかる。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– ヒートマップは時系列データを直接示していないが、各要素間の相関関係からそれらの相互作用の傾向が見える。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は全体的に他の指数とも高い相関を持ち、社会的要素が他の要素に影響を与えていることが示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間の相関は相対的に低い（0.49）、これは経済的要素と持続可能性が別個の要因として影響する可能性を示している。
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**
– このヒートマップから直感的に感じるのは、個人および社会のウェルビーイングが緊密に関連しているということです。特に、情報が相互に影響し合うことで、全体的な幸福感や社会の持続可能性に大きな影響を与える可能性があります。ビジネスや政策は、これらの相関を考慮し、個人と社会の両方を重視したアプローチを取ることで、持続可能な成長を促進することができるでしょう。
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:
### グラフ分析の専門家としての洞察
#### 1. トレンド
– 各カテゴリのWEIスコアは比較的に安定しており、明確な上昇または下降トレンドは見られません。ただし、カテゴリによって中央値や範囲が異なります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのカテゴリで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では、下方向の外れ値が多く見受けられます。
#### 3. 各プロットや要素
– 各箱は各WEIのスコア分布を示しており、中央の線が中央値を示しています。
– 箱の長さは四分位範囲を示し、上端と下端はそれぞれ第3四分位数と第1四分位数です。
– 色はカテゴリごとに異なり、識別しやすくするためのものでしょう。
#### 4. 複数の時系列データがある場合
– 各WEIスコアタイプは異なる側面を評価しており、直接の時系列データはありませんが、カテゴリー間の分布の比較が可能です。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」のように、中央値が低く、広範な四分位範囲を持つカテゴリは、一部の人がこれらの項目で相対的に厳しい状況にある可能性を示しています。
### 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **生活の質の評価**: 各カテゴリのWEIスコアは、生活の異なる側面での人々の経験や感受性を数値化するものであり、政策の決定や社会福祉の向上に寄与する可能性があります。
– **不平等の認識**: 外れ値が多いカテゴリは、不平等や特定の問題領域の存在を示唆しており、そこに対する社会的介入が必要かもしれません。
– **政策の焦点**: 分布がばらついているカテゴリ（例：「個人WEI（経済状態）」）は、改善が求められる分野として重点的な対策を講じる必要性を提示しています。
このグラフは、生活の様々な側面を反映し、社会全体がどのように感じているのかの洞察を提供し、政策の立案やコミュニティの支援に役立つでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）の結果を見ると、データポイントが第1主成分に沿って広がっており、第1主成分がデータの変動を主に説明していることがわかります。特定の方向への明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右上に1つ、左下にもいくつかの外れ値が見られます。これらは他のデータポイントから離れた位置にあり、特異な傾向や影響を強く受けている要因を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントの分布が散らばっているため、データ全体として多様性があることが示唆されています。色や密度の情報がないため、他の要素（例: 色分けされたクラス）が含まれていないと仮定します。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– このグラフには具体的な時系列情報は直接示されていませんが、異なるデータの相互関係や潜在的なパターンを把握するためにPCAが活用されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に強い相関は見られません。データ全体が第1主成分により強く影響を受けています。
6. **人間の直感としての洞察と影響**:
– PCAの結果を用いることで、生活カテゴリー内での要素が何で説明されるかについての理解が深まります。この洞察はビジネスや社会政策の調整に役立ち、特に外れ値として現れる領域では新たな機会やリスクを洗い出すのに有用です。例えば、外れ値が新たな市場ニーズやプロダクトの可能性を示している可能性があります。
データは広範囲にわたり、潜在的な解釈や分析の余地が多くありますが、主成分分析を活用することで、生活に関連するデータがどの要因で構成されているかを効果的に理解できます。
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。
