📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析の概要**
1. **時系列推移**
– **総合WEIの推移**: データ全体のトレンドを観察すると、最初の数日（7月1日～5日）でスコアが低中程度（0.66～0.79）の値で変動していますが、7月6日以降は徐々に上昇し、安定して高い状態（0.85～0.90）に向かっています。7月7日からは特に高いスコアを示しており、その傾向が続いています。
– **個人WEI平均および社会WEI平均**: 同様の傾向が見られ、個人と社会の平均が最初は低めにスタートし、徐々に回復して7月中旬には高いスコアを維持しています。
2. **異常値**
– **異常値の検出**: いくつかの時点でのスコアが平均的な動向と大きく乖離していることがわかります。特に、7月1日の総合WEIの0.66や、社会WEI平均の0.69など、突然の低下が見られる点が異常です。この背景には、特定の社会的イベントや政策の変更など外部要因が考えられます。
3. **STL分解の結果**
– **長期的なトレンド**: データ全体として浮上する長期的な上昇トレンドが観察されます。これは、継続的な改善が行われていることを示唆している可能性があります。
– **季節的なパターン**: 個別の曜日や時間帯に特定の上下変動が見られないため、季節性はあまり顕著ではないかも知れません。
– **残差成分**: 残差に大きな変動はなく、主要な変動要因は長期的なトレンドに裏打ちされていることが示唆されます。
4. **項目間の相関**
– **相関ヒートマップの分析**: 社会基盤、共生と多様性、社会の持続可能性等が比較的高い相関を見せており、複数の社会的要因が相互に関連して影響を与えていることが示されています。これらの項目は相互的に影響し合い、連鎖的な改善や悪化を招く可能性があります。
5. **データ分布と外れ値**
– **箱ひげ図の観察**: 全体として中央値付近にスコアが集中しているものの、いくつかのチャートでは外れ値が存在し、それが唐突なスコアの変動として現れています。
6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **主要構成要素の寄与率**: PC1がデータの77%の変動を説明しており、PC1が各WEIスコアの変動の主な要因であることが示されています。PC2が8%の変動を説明していることから、PC1に比べてPC2の影響は限定的であることが伺えます。
**総括**
このデータセットは、顧客の幸福度や社会的環境の評価に関する複数の要素を反映しており、徐々に改善するトレンドが観察されています。特定の社会的要因は互いに関連性を持って影響しており、それが総合的な社会評価のベースになりつつあります。一部の異常値や外れ値は、システムの精度改善のための見直しの必要性を示唆しています。このトレンドが続くことで、全体的な社会ウエルビーイングが高まっている様子が推察されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、全体的に0.8付近で横ばいのトレンドを示しています。急激な上昇や下降は見られません。
– 予測データは、回帰モデルによって異なりますが、特にランダムフォレスト回帰（ピンク線）は微増を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒丸で囲まれた点がありますが、これらは数値的に実績値から大きなずれを示していることがうかがえ、予測の不確かさを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青のプロットは実際の測定値を示しています。
– 赤いバツ印が予測値であり、実際の測定値との差を評価することができます。
– 灰色の範囲は予測値の不確かさを示しており、予測モデルの信頼性が視覚的にわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の関係性が示されています。それぞれのモデルが異なる将来のトレンドを予測していますが、予測の幅が狭いことから、実績に対する短期間の予測は比較的精度が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布は0.8付近に集中しており、決まった範囲内での変動が特徴的です。相関関係に関しては、特に急激な変動がないため、実績と予測の相関は高く維持されていると推測されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、短期間での大きな変動がなく、一定の安定性が保たれていることです。これは、ビジネスにおいては予測可能性が高まり、戦略的な計画が立てやすくなる利点があります。
– 社会的には、生活関連の指数が安定していることは、消費者の信頼感や経済活動の安定化につながる可能性があります。
この分析により、予測と実績の乖離を最小限にし、将来的な計画策定に役立つインサイトを得ることができます。
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（実績AI）**: 初期にはやや成長の傾向が見られますが、7月7日以降は比較的安定しています。
– **予測（回帰手法や決定木回帰）**: 直線的で安定した予測を示しています。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**: これも安定した水平線を描いています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータにはいくつかのデータポイントが異常値として囲まれています。これは初期の変動が大きいことを示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青の実績プロット**: 実際のWEIスコアの時系列変化を示しています。
– **異常値の表示（黒い円）**: データセット内で特異であると識別された点を示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測の幅を示しており、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
– **実績と予測の差異**: 実績の初期段階ではより高い変動が観察されますが、予測はより安定したトレンドを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期には変動が激しいですが、続いて安定したサイクルに移行しています。予測は一貫して安定を示しており、良好なモデルフィットを暗示します。
### 6. 直感的印象とビジネス・社会への影響
– **直感的印象**: 序盤の不安定さを経て安定したパフォーマンスを見せるパターンは、多くの場合、改善への努力が成功していることを示唆します。
– **ビジネスへの影響**: 初期の不安定さが業務や提供するサービスに影響を与えていた可能性がありますが、現在の安定は改善された管理や予測モデルの適用によってもたらされたものかもしれません。
この時系列散布図は、パフォーマンスの予測と実績の比較を通じて、データ主導の意思決定を支える有用なツールであることを示しています。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は、全体的に0.6から0.8の範囲で推移しています。大きな上昇や下降の傾向は見られませんが、高い範囲内で安定していることがわかります。
– 予測データ（予測AI）は、予測期間の中盤からプラスのトレンドを示しています。特にランダムフォレスト回帰の予測ラインがわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 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が、それらは密集したクラスタの中に含まれており、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、実際の観測値を表しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、30日間の期間での予測値の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には多少のずれがありますが、全体的に類似した範囲内で推移しています。予測モデルの中ではランダムフォレスト回帰が最も高い予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的安定しており、特定の時期における大きな変動は観察されません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じる直感は、この安定性に対する安心感です。突発的なイベントや変動が観察されないことで、社会やビジネスの安定性を示唆しています。
– ビジネスへの影響として、安定したWEIスコアは持続的な戦略が有効であることを示唆しており、リスク管理や長期的な計画に役立ちます。
この分析は、視覚的な情報をもとにしたものであり、詳細な統計分析やデータの背景情報によってさらなる洞察が得られる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**
– 最初の期間（約1週間）は横ばいで、WEIスコアが0.7から0.9の間で推移しています。その後、グラフの右側に現れる予測データでは、ゆるやかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには数点の外れ値がありますが、全体としては大きな変動はみられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、初期の安定した状態を示しています。
– 紫の線は予測（ランダムフォレスト回帰）を示し、これは将来の経済的余裕の増加を示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、中期的な予測の信頼性を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現実のデータと予測データが重なって表示されているため、予測の信頼性を比較することが可能となっています。予測の線は実績値の傾向を追っており、ある程度の信頼性があると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは比較的狭い範囲でまとまっており、高い密度を示しています。
6. **直感的な人間の感覚や社会への影響**
– グラフの平坦な初期データと、予測の上昇傾向を見れば、中期的に個人の経済的余裕が改善する可能性があると感じるでしょう。これは個人の消費傾向や貯蓄行動に影響を与えるかもしれません。
– ビジネス的には、顧客の購買力向上を見越したマーケティング戦略の策定が考えられます。
全体として、グラフは明確な予測とそれに基づくプランの必要性を示しており、未来の戦略立案において重要な手がかりとなるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績（青のドット）が7月1日から7月14日まで横ばいですが、その後データがありません。
– 予測値は日付が進むにつれて、特に線形回帰モデル（紫線）では上昇しています。ランダムフォレスト（ピンク）と決定木（緑）は安定した水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月8日頃から外れ値が検出されています。これらは他のデータポイントと比較して異常に低い値を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のドットは実際の健康状態を示しており、黒の輪郭があるものは外れ値として識別されています。
– 線形回帰（紫）、決定木（緑）、ランダムフォレスト（ピンク）の予測はそれぞれ異なるモデリング手法に基づいた予測値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの結果を見ると、線形回帰は少しずつ増加する傾向にありますが、他のモデルは一定の水準を維持しています。このことは、線形回帰がトレンドをより重視している可能性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値間には大きな変動はなく、おおむね0.8付近を中心とした分布です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々は自身の健康状態が大きく変動しないことを希望するため、実績値の安定性は安心感を与えるでしょう。
– 外れ値が示される日には、生活習慣や特定の出来事の影響があった可能性がありますので、特に注意が必要です。
– 予測モデルの中でも、線形回帰が上昇トレンドを示しているため、今後の健康状態の改善が期待できるかもしれませんが、実際のデータに基づくさらなる確認が必要です。
この情報は、個人の健康管理や医療サービスの提供において、早期の対策や行動変容を促すための有用なインサイトを提供するでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）はランダムな変動がありますが、全体としては大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰）は安定しており、緩やかに横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの外れ値が示されており、これらは一時的なストレスの増加や減少を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、実際の心理的ストレスレベルを表しています。
– 赤いバツ印は予測されたストレスレベル。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、モデルの信頼区間です。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が比較されています。決定木回帰とランダムフォレスト回帰は類似したパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲で分布しており、極端な偏りはないようです。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**:
– 実績データと予測データの関係から、実際のストレス管理がうまくいっているか、予測モデルの精度を改善する必要があるかの判断材料になります。
– 特定の時期でのストレスの上昇が確認される場合、そこに介入する必要があるかもしれません。企業や組織は、従業員のストレス管理のために適切な時期にリソースを配分する戦略を考慮することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は、初期にやや不安定ながらも徐々に平均0.7から0.8の範囲で安定していることが読み取れます。
– 予測ライン（線形回帰やランダムフォレスト回帰など）は一貫して高い値を示し、予測が現実に比べて楽観的である可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値とされるデータポイントがいくつかありますが、それらは全体のデータに極端な影響を与えているわけではありません。
– 特に急激な変動は見られず、WEIスコアは概ね安定した推移を示しています。
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ており、実際のWEIスコアであると考えられます。
– 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）はそれぞれのモデルの予測値を示しており、特にランダムフォレスト回帰の予測値が最も高い結果を予測しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各予測手法の間に大きな差異がありますが、実績データ自体はそれほど変動が見られず、モデル性能により差が発生している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にWEIスコアは0.6から0.9の間で分布し、極端に低い値や高い値はあまり観察されません。
– 多くのデータが0.7以上で横ばい傾向にあります。
6. **直感的及び社会的影響の洞察**:
– 多くの人々が個人の自由度や自治の増加を実感している可能性がありますが、予測モデルの精度に対して疑念を生むかもしれません。
– ビジネスや社会においては、予測が過度に楽観的であり、実際のデータに基づいた慎重な計画が重要になる可能性があります。
– 政策決定者や実務家にとって、実際のデータと予測値との差異を理解し、改善の余地を見いだすことが求められるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期の10日間は、実績のスコアが広範囲で変動しています。その後、スコアはほぼ横ばいで徐々に安定している様子が見られます。
– 多くの予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はスコアが次第に安定していく傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に外れ値が散見されます。これらが社会の公平性・公正さにおける異常事態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**:
– 青い点は実績のデータを示しており、予測モデルと比べることで予測精度を判断できます。
– 外れ値は黒い縁取りの円で示され、統計的には3σを超えるデータであることを意味しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域で示され、信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの変動を予測するために、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）が使われています。
– 線形回帰と決定木回帰は似た予測結果を示していますが、ランダムフォレスト回帰は異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 晩期にかけて相関がある程度見られます。特に不確実性の範囲が狭くなっていることから、予測モデルの精度が高まっていると言えます。
6. **人間が直感的に感じる印象と社会への影響**:
– 初期段階の実績スコアの不安定さは、社会の中で公平性や公正さが揺れている可能性を示唆します。
– 後半に安定している傾向は、改善策が検討されている、または効果を発揮している可能性を表しています。
– ビジネスや社会においては、公平性・公正さに関する施策の進捗や効果を評価するための貴重なインサイトを提供します。このようなデータは、政策決定や改善策の導入に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）はおおむね横ばいで、スコアは0.8から0.9の間に収まっています。
– 予測データ（線グラフ）は、決定木回帰予測とランダムフォレスト回帰予測が共にほぼ安定しており、0.9を超えるスコアを示しています。線形回帰予測はわずかに異なるが、同様に安定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示される外れ値は、データセット内にいくつか確認されます。これらは他のデータポイントから明らかに異なる値を持っています。
– 実績データに急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、赤いバツ印は予測AIの予測データです。
– 黒い丸は外れ値を示し、それらの周辺でどのような影響があったのかに注意を向けるべきです。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示し、予測がどれだけ信頼できるかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データはおおむね一致しており、予測は実績より少し高めの値を示しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全て一貫したトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的均一に分布していますが、一部外れ値として識別されるデータが存在します。
– 予測と実績の間には堅実な正の相関が見られます。
6. **人間の直感と社会への影響**
– 持続的で自治的なスコアが安定して高いことは、社会の健全性と持続可能性が一定程度保障されていることを示唆しています。
– 多くの外れ値が発見される場合は、特定の出来事や政策の変更がその期間に影響を及ぼしている可能性を示唆します。ビジネスや社会的戦略を策定する際にはこの情報を考慮に入れるとよいでしょう。
この視覚的なデータから、持続可能性や自治の改善が続く可能性があり、社会的健康の促進や政策施策の指標として有効に活用できそうです。予測の信頼性が高いため、ビジネスや政策立案における意思決定に用いることができるでしょう。
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:
このグラフに基づいて、以下のような分析と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**
– 実績AI（実績値）のデータは、0.8から1.0の範囲を推移しており、全体的には一定の範囲内で小さな変動が見られます。
– 予測値（赤の線）のトレンドが不明瞭ですが、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）の予測は全体的に同じような水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として丸で囲まれたデータが一部ありますが、大きな影響を与えているかどうかは不明です。
– 全体としては急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績（実績AI）を示し、X印は予測値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値（赤の線）と実績AIの動きは、ある程度並行しています。
– 予測手法間で大きな乖離は見られませんが、それぞれの手法はやや異なる予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は概ね高いスコアを保ち、ばらつきは小さいです。
– 予測とは緩やかな相関関係があると考えられます。
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**
– 高いWEIスコアは、社会基盤や教育機会がある程度充実していることを示唆しています。
– 予測と実績値が似た動きで高スコアを維持しているため、当面の政策や改善点は効果的に機能していると考えられる可能性があります。
– 外れ値が少ないことから、全体的に安定していると評価でき、今後もこの傾向を維持する対策が有効かもしれません。
このグラフは、予測と実績を比較することにより、政策や施策の評価に役立ちます。ビジネスにおいても、予測されたスコアを基にした戦略立案が可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の1週間はWEIスコアが上昇傾向にありますが、その後、横ばい状態に移行しています。
– 横ばいの後、若干の下降を示して再び横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で外れ値が複数見られます。特に7月初旬のスコアは大きく変動していることが見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を示しており、この30日間で観測された実際のスコアです。
– グラフ上で黒い縁取りが施されているプロットは外れ値を示し、パフォーマンスのばらつきを示しています。
– 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）の予測ラインが描かれていますが、実績の動きとは異なる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**:
– 実績データと予測データの間には正確な一致がないことが示唆されています。予測モデルは実績の変動を捉え切れていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの初期のばらつきが大きい一方で、後半は安定しており、特に予測モデルとの相関は見られません。
6. **直感的洞察と影響**:
– 初期のスコアの変動は、外部要因や内部指標の計測誤差などが影響している可能性があります。この変動が減少したことは、システムの安定性や外部環境の改善を示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、実績の安定化による信頼性の向上が期待できる一方、予測の精度向上が課題として挙げられます。適切な予測による計画立案の改善が求められます。
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**
– ヒートマップ全体にわたる色の変化から、時間帯ごとに強度が異なることがわかります。特に、時間帯によって何らかの周期性がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付や時間帯において、特異な色（かなり暗い色や明るい色）が目立ちます。例として、7月4日の16時には目立つ暗い色があり、これは通常とは異なる低いWEIスコアを示していると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの強さを示しています。色の分布から特定の時間帯における活動の集中度が判別できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯や日ごとに色の強度や分布が連鎖的に変化する場合があります。例えば、16時と19時近辺での色の変化パターンに関連があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同一時間帯における連続する濃淡の変化は、経時的な影響や連続性のあるイベントを示唆しているかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– ヒートマップの色の変化から、人々の活動や関心の変化を視覚的に捉えることが可能です。例えば、ある時間帯が他の時間帯より顕著な色を示すことは、その時間に特定の活動が活発になることを示しています。ビジネスにおいては、ピーク時間帯をターゲットに広告やプロモーションを行うことが効果的かもしれません。
このように、ヒートマップは時系列データの視覚的な解析に優れ、人々や組織の活動の把握に役立ちます。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **上昇・下降**: グラフの色の変化を観察すると、ある時間帯では徐々に明るい色（黄色や黄緑）に移行しており、これはその時間帯のWEIスコアが上昇していることを示しています。
– **周期性**: 時間軸に沿った同じ時間帯（特定の日付が連続する）で似た色のパターンが見られる可能性があり、これは日常の生活パターンや習慣を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 深い青から鮮やかな緑への急激な色の変化がいくつか見られる箇所があり、これらは一日の中でも特定のイベントや活動の変化を示す可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **色**: 色の濃淡はWEIスコアの高低を示し、青系が低いスコア、黄緑や黄色が高いスコアを表しています。
– **密度**: 特定時間帯だけに色が存在することは、その時間帯がデータ収集のフォーカスであるか、活動が活発であることを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各時間帯の色の変化から、日中と夜間で異なる動きがあることが推測され、これは個人のエネルギーレベルや活動のリズムを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯が他の日に比べて大幅に異なる場合は、何らかの特異イベントが原因である可能性があります。例えば、青から緑に変わる急変は特定の日付と関連付けることができます。
### 6. 直感的な感覚とビジネス・社会への影響
– **個人のパフォーマンス管理**: 特定の時間帯に高いパフォーマンスを示している時間帯が見られれば、その時間を集中作業や重要なタスクに充てると良いでしょう。
– **健康生活の指標**: 規則的な周期性が見られる場合、これは健康的な生活習慣を示唆する一方、大きな変動が多い場合はライフスタイルの改善が必要かもしれません。
全体として、このヒートマップは個人の生活リズムやエネルギーレベルの変動を視覚化するための有用なツールとなっており、これを活用してより効率的な生活や仕事の計画を立てることが可能です。
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:
このヒートマップは、特定の時間帯における社会WEI（平均スコア）の変動を30日間にわたって示しています。以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯で色の変化が見られることから、全体的なスコアに周期的な変動がある可能性があります。
– 色合いの変化から、特定の時間帯（例: 8時、19時）で色が明るくなっている部分と暗くなっている部分が交互に現れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日の日付が特に紫色で、他の日と比較して極端に低いスコアを示しており、外れ値として注目できます。
– 7月9日から7月11日にかけて、急激に色が明るく変わっており、スコアの急上昇を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例えば15時、19時）の時系列データは似たような色合いを持ち、これら時間帯のスコアが関連して変動している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとの色の連続性から、スコアに一定の相関関係があると考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– スコアが低い日や時間帯、特に7月4日に明らかな低下が見られます。これが社会活動や生活の質に影響を与える可能性があります。
– 組織やビジネスにとって、このスコアの変動は働き手のパフォーマンスや消費行動に関連しており、マーケティングや労働環境改善のための指標となるでしょう。
全体的に、このデータは生活や社会活動の特定の側面を示しており、時間帯や日ごとの変化から多くの情報を引き出すことが可能です。
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:
この相関ヒートマップから得られる洞察を以下のようにまとめられます。
1. **トレンド**:
– グラフは30日間における各WEI項目間の相関を示しており、時系列データではないため、トレンドというよりは相関関係に焦点を当てています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定のペアで低い相関が見られ、それが「外れ値」として識別される可能性があります。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の相関は0.47と比較的低く、他と異なる特徴を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色は相関の度合いを示し、赤が強い正の相関（近いほど1）、青は負または弱い相関（0に近づくほど）を示しています。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.97、非常に強い相関があります。
4. **関係性**:
– 多くの項目間で0.8以上の相関が観察され、特に「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI平均」は0.81の高い相関を示しています。これは個人の健康状態が全体的な幸福度評価に強く影響する可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との間には0.96という非常に強い相関が見られ、社会的公正さが多様性と大いに関連していることが伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこのヒートマップから、特に個人と社会の要素が密接に連携していることを直感的に感じ取れるでしょう。ビジネスや政策において、個人の心理的および経済的要因が社会全体の幸福度や多様性にどのような影響を及ぼすかを考慮する必要があります。
– 組織や政府は、これらの強い相関を理解し、個人と社会の幸福度を最大化するために、どの領域に投資すべきかを戦略的に検討することが求められます。
このように、このヒートマップは生活の質に影響するさまざまな要因間の複雑な相互作用を視覚的に示しており、包括的な政策やビジネス戦略の土台となり得ます。
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:
以下に、提供された箱ひげ図に基づく分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、WEIスコアの大部分が0.7〜0.9の範囲に収まっており、極端な上昇や下降の傾向は見られません。
– 一部のカテゴリでは中央値が他に比べて高いですが、極端な変化は検出できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値が観察され、特に「個人WEI（心理的ストレス）」「個人WEI（持続可能性と自活）」で低いスコアの外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の違いはおそらくカテゴリのグループを表現していると考えられます。
– 各箱ひげ図の中央値、四分位範囲、ヒゲの長さから、それぞれのWEIタイプのばらつきと平均的なパフォーマンスが分かります。
4. **時系列データの関係性**:
– グラフは異なるWEIタイプの分布を一度に示しているため、時系列の推移というよりは比較基準として理解されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコア全般に明確な相関関係は示されていませんが、カテゴリ間の中央値のバラつきから、特定のカテゴリが全体的に高いまたは低い傾向を持つことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこのグラフを見て、特に心理的ストレスや持続可能性のスコアで不安定さがあることを直感的に感じることができます。
– ビジネスや社会の観点からは、これらのカテゴリに注目し、改善の取り組みを通じて生活の質を向上させることが考えられるかもしれません。
この分析を基に、各WEIタイプの改善や維持、さらには具体的な社会政策に結び付けることが可能です。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおけるWEI（Weekly Economic Index）構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に、特筆すべきポイントを挙げます。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇または下降のトレンドは見受けられませんが、第1主成分の正方向に多くのデータ点が集中しています。これは第1主成分がウェイトの大部分を占めていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分で0.15付近に位置するデータ点は外れ値として目立ちます。これは異常なイベントや特殊な状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 散布図のプロットは各観測データを表し、第1主成分と第2主成分のスコアを示しています。色や密度の変化はないため、グループ間の明確なセグメンテーションは見当たりません。
4. **複数の時系列データ**:
– 期間が短いため、時系列としての動的な関係性は特に顕著ではありません。しかし、主成分の分布により、複数の変数からの影響が可視化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の方が大きな寄与率（0.77）を持っているため、他の変数よりも重要な構造を捉えている可能性があります。第2主成分はその補完的な特徴を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析により、特定の要因が生活における週次経済指標に強く影響していることが示唆されます。この視点から、特定の政策やイベントが市民生活に具体的な影響を与えていると解釈できるでしょう。外れ値については、急激に影響を与えうる特異なイベント（政治的決定、自然災害など）を検討することが必要です。
このグラフを通じて、特定の要素が経済指標に与える影響を理解し、対策を講じることができるため、特に政策立案やマーケティングにおいて価値があると考えられます。
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。