📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータ分析では、提供されたWEIスコアデータ及び詳細項目についての分析を行います。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 360日間にわたるデータは、7月初旬から7月中旬にかけて提供されています。この期間において、全体的なトレンドは上昇しています。特に7月6日から9日にかけてはスコアが高く安定。また、7月7日、8日には特に高いスコア（0.9）が記録されています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均および社会WEI平均も総合WEIのトレンドに追随する形で推移しており、社会的要因が全体の成績に強い影響を与えている可能性があります。
### 2. 異常値
– 指摘されている異常値は、どちらかといえば総合WEIの極端な変動に関連しているようです。7月1日から5日は変動が大きく、7月6日以降は安定的な傾向を示しています。これは、何らかの外部ショックが初旬期間に発生し、その影響が徐々に収束していると考えられます。
– 異常値が個人WEIと社会WEIにも現れており、特に社会的基盤や個人の健康状態に関する項目でその傾向が強く現れています。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 安定的な成長を示唆するトレンドがあり、特に後半にかけて社会的要因が向上。
– **季節性**: データ期間が短いため季節性の詳細な評価は難しいが、毎日の変動パターンには周期的なものが見られます。
– **残差**: 残っている不規則な変動はおそらく外部要因に起因するものと考えられる。
### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕、健康、自治権、ストレス管理といった個人の項目は、社会基盤や公平性といった社会的項目と中程度以上の相関を持っています。これは、個人の幸福と社会構造が強く依存していることを示唆しています。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図から、個々のWEIスコアは比較的狭い範囲内でばらつきが見られ、多くの項目で中央値が0.75を超えており、底堅さが感じられます。外れ値は主に初旬に検出されています。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析（PCA）の結果によると、主要な変動要因は主成分1（PC1）が77%の寄与率を持ち、データ全体の主要な変動を支配しています。これは、社会的要因がWEIの主要なドライバーであると考えられます。主成分2（PC2）は8%の寄与率で、かなり少ない影響力です。
### その他の考察
– 環境や社会インフラの整備が、個人のストレスレベルを下げ、健康状態および全体の幸福度を向上させている可能性があります。
– 公平性および持続可能性に関する改善は社会WEIの押し上げ要因であったと示唆されます。
今後、より詳細な時間枠での分析や個々の項目別の分析を加えることで、さらなる洞察が得られる可能性があります。全体的に、7月初旬での過渡期を乗り越え安定した結果が観測された事は、環境改善や政策効果の現れとも考えられます。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 時系列の冒頭において、実績データが高い水準で始まり、その後横ばいの傾向が見られます。
– 予想されたデータは、グラフ中ほどで急激な上昇、さらに少し下降するパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内にいくつかの異常値が識別されていますが、全体の流れに大きな影響を与えているようには見えません。
– 急激な変動は予測データに見られ、異なる予測モデルによりその予想範囲は異なります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青色の点で示されており、ただ、予測データは赤い×印で示されています。
– 異常値は黒い円で強調されており、予測モデルごとの違いは色とラインの違いで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データは相互に大きく異なります。特に一部の期間では予測が大幅に外れている可能性が示唆されます。
– 比較対象として示された前年の実績データは、2026年後半にのみ存在し、若干低めのスコアとなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年の時系列データは緑色で示され、実績データと類似した分布を示していますが、全体としてやや低めのスコアが多いようです。
– 予測モデルごとの予測範囲の違いが明示されていますが、各モデルの予測にはばらつきがあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの動きが安定しているため、ビジネスや社会的施策において、特に初期の高スコアを活用した戦略が有効であると考えられます。
– 急激な変動が予測データに見られるため、異なるモデルの予測がどの程度の信頼性を持つかを慎重に評価することが重要です。
このような分析から、実績データの安定性を考慮しつつ、予測データによる戦略の見直しが必要かもしれません。予測が合わない場合の社会的インパクトを考慮した対応策が求められるでしょう。
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:
このグラフに基づき、以下の視点から分析を行います。
1. **トレンド**:
– データは2つの異なる期間に分かれています。2025年7月から2025年9月までの間は、実績値が高い安定した状態を示しています。その後、2026年6月から7月までの期間には前年の比較値があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにいくつかの異常値が含まれており、異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 現在のデータ（青のプロット）は異常値（黒の円）を含む高いスコアを示しています。
– 予測データには複数の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられていますが、実績値との差異が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータと前年のデータの間に時間的なギャップが存在しますが、両者の間には大きな変動があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルと実績との間には異なる傾向があるように見え、特に回帰モデルの予測は実績値とは異なるパターンを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアはポジティブなパフォーマンスを示す可能性がありますが、異常値の存在は品質や安定性の問題を示唆しているかもしれません。
– 予測が実績に一致していないことは、さらなるモデル改善が必要であることを示唆しています。ビジネスにおいて、正確な予測が可能であれば、戦略的な意思決定に寄与することが可能です。
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**
– **2025年7月から2025年9月**にかけて、実績のWEIスコア（青色）が安定して推移しているが、予測（赤の×）から外れる時期が見受けられます。
– その後の**2026年のデータ**（緑色）は、前年の2025年とやや異なる軌跡をたどっていますが、全体として高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットからは明確な外れ値は観察されません。
– 緑色の一部のプロットは他のプロットに比べてスコアがやや低いため、これが外れ値として考えられ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**は実績値を示し、2025年の初期には0.8付近で安定しています。
– **緑のプロット**は前年の比較データであり、過去のデータと比較した際の変動を示しています。
– **ライン**は異なるアルゴリズムによる予測を示し、それぞれの予測がどの程度信頼できるか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**
– 異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、性能に一定のばらつきがあり、特に2025年の実績値とのギャップが可視化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期実績（青色）と前年（緑色）のデータは類似した値を持ち、直感的にはWEIのスコアが最近の改善を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– WEIスコアが全体として高く、生活における安定を示唆しています。
– グラフからは予測モデルによる改善の可能性と課題が明確になります。実データの分析に基づく予測の精度を高めることで、生活の質を充実させる施策に繋がる可能性があります。
### 結論
このグラフから、社会的な要因に対するアプローチや政策がほぼ安定している様子がうかがえます。予測モデルの改善によって、さらなる安定や予測精度の向上が期待されます。
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**:
– 実績（青い点）では、期間の初期に相当なスコア変動が見られ、主に0.8付近で推移しています。その後、データが間を置き、緑の点で再び高いスコアが得られています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰（ピンク、紫線）による予測は、時期を追うごとに改善する予測を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには一部の外れ値（黒丸）が認められますが、それが後のデータには見られません。
– 短期間での変動が多く、急激な動きのある点が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータポイントを示し、徐々に安定していく傾向があります。
– ピンクと紫の線は、時間とともに変化する予測を示し、それぞれ異なる回帰手法に基づいています。
– 緑の点が示す前年度データは、現在の予測と比較できる基準を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実施データと予測データが同一のタイムライン上にあり、共に推移しているため、相関の可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の変動は多少の相関を示しつつ、後期のデータでは安定傾向を示しています。
– 時系列の変動パターンから、予測モデルが各々異なる特性を掴んでいることが見受けられます。
6. **直感的感想と影響**:
– このグラフからは、始めは不安定ながらも時間とともに改善する経済的余裕の状況を示唆しています。
– ビジネスへの影響としては、期間の後半における安定した経済状況が、企業の財務計画や個人の消費意欲向上に寄与する可能性があります。
– 個人の資産管理や金融計画の策定において、より安心感が増すようなデータとして活用できるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **全体的なトレンド**: グラフのデータは時間軸に対して横ばいの傾向を示しています。初期にはいくつかのデータポイントがありますが、後半は主に予測データに置き換わっています。
– **周期性**: 周期性は明確には見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータに異常値としてマークされたポイントがありますが、全体のスコア分布に大きく影響しないようです。
– **急激な変動**: 評価期間の後半は予測データが大半を占めており、大きな変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青い点が実績のデータを示しており、初期部分に集まっています。
– **予測データ**: 赤い「X」と他の色のラインで複数の回帰手法の予測が示されていますが、実績データから大きく外れている部分は少ないです。
### 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は、同じスケールを使っているものの、時間の流れで次第に予測に移行しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績と予測の近接性**: 実績データは予測された範囲内に大半が収まり、予測との相関が比較的高いと考えられます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: 健康状態のWEIスコアが安定しており、大きく変わらないことから、健康維持が上手くいっていると感じるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）が時間経過とともに一貫していることから、将来的な健康状態の予測においても信頼性があると判断でき、健康管理や予防策の策定に貢献できそうです。
このような情報は、個人の健康管理やヘルスケア関連のビジネスにおいて重要な指標となり得ます。
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
### 1. トレンド
– **実績データ**: 初期の時点でのデータは概ね横ばいで、心理的ストレスのスコアが0.8付近で安定しています。この期間には特定のトレンドが見られません。
– **予測データ**: 予測手法に応じたトレンドがありますが、特に大きな変動幅を示す予測手法（ランダムフォレスト回帰など）があることがわかります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データには幾つかの異常値が観察されており、これにより個人の心理的ストレスに一時的な変動があった可能性が示唆されます。
– 実績データに比べると予測データには急激な変動は見られないようです。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点**: 実際の実績AIによるデータです。
– **赤い×印**: 予測された値で、異なるAIモデルによる予測の結果を示します。
– **緑の円**: 昨年のデータとの比較を示し、季節的な要因や年間での視点を提供している可能性があります。
– **異常値のマーク**: 予測の枠から外れる値を示しており、具体的な理由（出来事や日常の変化）を調査する価値があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測手法から生成されたデータは、実績データと重なっておらず、各モデルの特徴的な予測パターンを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測の範囲は狭いため、データのばらつきは少なく、各予測モデルの信頼性が比較されうることを示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人々はこのグラフから、日常のストレスが比較的安定している一方で、異常な出来事が時折ストレスレベルを上昇させる可能性に気付きます。
– ビジネスや社会の観点から、異常値の発生原因を特定し低減することで、個人の心理的ストレスを管理しやすくなると考えられます。
– 各予測手法が示す将来のストレス傾向を理解することで、対策や予防策の開発に効果的です。
この分析により、ストレス管理に関する戦略の立案や個々のライフスタイルの改善に対する示唆が得られます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時系列におけるWEIスコアの変動は、全体的に2025年中は横ばいですが、2026年に入ると急激な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の中頃にいくつかの外れ値（異常値）が見られ、これが全体のトレンドから逸脱しています。
– 2026年の開始時にも予測モデルに基づく急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示し、これらは比較的安定しています。
– 赤の×印は予測値で、詳細モデルによる予測が描かれています。
– 緑のプロットは前年の値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年の値は最初のうちは近似していますが、2026年に入ると大きく乖離しています。
– 各予測モデルの結果も時系列によって異なり、用途によって異なる戦略を採られるべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年の値は初期において相関がありますが、後者は急激な上昇を示し、実績値の上昇に先駆けています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 2025年の安定性と2026年の上昇は、ライフスタイルや環境の変化、あるいは政策の影響を受けた可能性があります。
– WEIスコアの上昇は、個人の自由度や自治の向上を意味し、これが社会全体に前向きな影響を与える可能性があります。企業はこのトレンドに合わせた戦略を採用することで市場に順応できるでしょう。
全体として、2026年以降の急激な上昇が強く印象づけられ、これに対する期待や準備が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには二つの明確な期間があります。一つは2025年7月から2025年9月までの期間で、もう一つは2026年5月以降の期間です。これらの期間には、データポイントが密集しています。
– 2025年7月から9月の期間では比較的小さい範囲で横ばいを示しています。一方、2026年5月以降のデータはやや上方に移動していますが、多くのデータが密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各時期におけるデータの広がりが狭く、外れ値や急激な変動は観測されていないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績AIによる実績値を示しています。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」を示し、過去のデータとの比較に使用されます。
– 紫、ピンク、灰色の線はそれぞれ異なる手法による予測を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 丸印は異常値を示していますが、特定のデータポイント用ではなく、全体の変動範囲の参考として機能しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と前年データ（緑）がほぼ重なっており、過去のデータと似た傾向が見られます。予測線（紫、ピンク）もそれに一致する形で描かれており、過去のデータを用いた未来予測が基本的に一貫していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体として高い公平性・公正さのスコアに集中しています。評価期間全体を通じて、スコアは概ね0.8から1.0の範囲に入っています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEI（公平性・公正さ）スコアが高いことは、社会的な公平性や公正さが改善または維持されていることを示しています。
– 予測によってこれらの高いスコアが維持される見込みが示されていることは、政策立案者や企業にとって有望な指標です。社会的な公正さの維持は長期的な社会的安定に寄与するものであり、ビジネスにおける持続可能性や競争力を強化します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期と後期にデータポイントが集まっていることから、中間の期間はデータが欠如しているように見えます。
– 初期には実績（青）が約0.8から0.9、次に1.0へと上昇している一方、後期には前年度のデータ（緑）は0.8に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の異常値として1.0付近にデータポイントが存在しますが、それ以外には大きな外れ値や急変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の点**: 実績値を示しており、0.8から1.0の間で変動している。
– **赤色の×印**: 予測値を示しているが、詳細な時期が示されていない。
– **緑色の点**: 前年度のデータで、0.8付近に多く集まっている。
– **線の色**（紫、ピンクなど）: 様々な予測手法の結果を示しているが、具体的な影響や範囲については明確ではない。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値（青）と前年度のデータ（緑）は異なる時期に集中しているため、これらの相関関係を明確に把握することは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはやや上昇傾向が見られる一方、前年度データは0.8付近で安定しています。
– 総じて密度は高くなく、明らかな周期性や強い相関は見られません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 持続可能性と自治性のスコアが重要な社会的指標であると仮定すると、実績の上昇は良い兆候です。
– 前年度データの安定性は、持続的な改善の余地を示唆しています。
– 予測手法の結果が多様であることから、将来のスコアの変動については複数のシナリオが考えられるため、ビジネスや政策決定には慎重なアプローチが必要です。
全体として、このグラフは持続可能性と自治性に関するスコアがある程度の期間で改善しつつあるが、一貫性のない予測が示唆するように、不確実性が存在することを示しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階では青の実績（実績AI）データが集中的に表示され、期間の後半では緑色の前年データのみが表示されています。青の実績データは細かい上下の動きが見られ、時系列に対してそれほど大きな変動はなく、概ね安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のデータに丸で示された外れ値がいくつか見られますが、大きな急激な変動はありません。全体としてWEIスコアが比較的一定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績を示しており、緑の点は前年の状況を示しています。ピンク色の線や点は様々な予測モデルによる予測を示しています。異常値は黒い丸で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青）と前年（緑）の間に視覚的関係性は少ないですが、モデルによる予測（ピンクのライン）が実績データと関連する動きを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は0.8から1の範囲に集中しており、スコアが高く評価されていることが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが安定しており、前年のデータとの比較からも極端な変化が少ないことから、社会基盤や教育機会がある程度成熟していることが推測されます。モデル予測の一致度が高い場合、今後の施策も指針に沿ったものとなる可能性があります。このグラフが示すデータの安定性は社会やビジネスにおいても信頼性の高い情報源と見なされ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**
– 現在のデータには、主に左側に密集した実績データ（青）があり、右側に前年の比較データ（緑）が見られる。これにより、時間の経過とともに、実際のデータと過去のデータが比較されていることが示唆される。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円で囲まれた点）がいくつか観察される。これらは通常のデータから外れた値を示しており、特に注目すべきデータと捉えられる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績データを示し、緑の点は前年のデータを表す。ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示している。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、未来のデータについての信頼区間を提供する。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年の比較データがあり、それぞれの動向が比較されている。予測線はこれらの動向をもとにして将来の可能性を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは特定の時期に集中しており、予測と実際の間にある程度の一致が存在すると見られる。ただし、異常値が一部に存在するため、全体的な傾向の解釈には注意が必要。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 和平、共生、多様性、自由の保障という観点から見ると、今後のスコア動向は社会の安定性や多様性に関する社会政策の効果を示唆している可能性がある。このグラフは、政策立案者やソーシャルインフルエンサーに、現在の取り組みの効果を評価し、さらに改善すべき領域について考察するための基盤を提供する。
このグラフは特に、実績データと予測データとの比較ができるため、未来の政策決定や社会的な取り組みの方向性を考える上で重要なツールとなる。
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:
このヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯で明確な周期性があります。全体的に、時刻帯によって色の変化が見られ、日ごとに一定のパターンを示しています。
– 例えば、7時台と19時台では、時間が進むにつれて色が明るくなっています。これは、基準とした指標が改善していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時台の最初の数日間に非常に濃い色（低い値）が見られますが、急激に色が明るくなっています。これは異常値や急激な変化を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、指定された期間内でのWEIスコアの相対的な強さを示しています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表現しています。
– 棒の形状が均一であるため、棒自体の長さではなく、主に色によって情報が伝えられます。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアが他の日と比較して同様のパターン、特に朝と夜の時間帯において見られます。これはライフスタイルのリズムや行動パターンに関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯におけるパターンは、ライフスタイルや社会的な活動のリズムを反映していると考えられ、特に朝と夜の変化は、活動の開始と終了を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから、人々は特定の時間帯における活動の増減を直感的に感じ取ることができます。たとえば、仕事の開始と終了を示すかもしれないトレンドは、企業の運営時間や消費スタイルの分析に利用できます。
– 時間帯ごとのスコアの変動が多様なライフスタイルや社会的な活動パターンを反映している可能性があり、これがマーケティングや政策形成に影響を及ぼす可能性があります。
このような洞察をもとに、ビジネスや社会活動の最適化、および個人のライフスタイルの改善に役立てることができます。
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平均スコアを表しており、時間帯ごとのデータが示されています。以下に、グラフの視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 全体的に16時から23時のスコアが高く、特に明るい緑や黄色で表示されているエリアが目立ちます。
– 午後の時間帯にかけてスコアが上昇する傾向が見られ、夜間の23時にピークとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値は見受けられませんが、7月5日の16時に暗い色で示されており、他よりもスコアが低いことが示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 色はスコアの高さを示し、緑から黄色の色調が高スコア、紫に近い色調が低スコアを意味します。
– 密度の違いは視覚的には示されていませんが、配色によって時間帯ごとの活動性や効率を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる日付間で時間のスコア変動があり、全体的には午後から夜にかけて一貫して高めのスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼から夕方、夜にかけてスコアが高くなる傾向が見られ、人々がこの時間に最もアクティブ、または効率的に活動している可能性を示しています。
6. **人間の直感と影響**
– 一般的に見て、人々は夕方や夜に活動性が高まることが多いため、このパターンは直感的です。
– ビジネスへの影響としては、午後から夜間の活動を最適化することで効率を高める戦略を取るアイデアに繋がるかもしれません。
このヒートマップを活用することで、最適な活動時間や効率的なスケジュールの作成に役立てることができます。
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:
このヒートマップを分析すると以下の洞察が得られます。
1. トレンド:
– 全体的には周期性が見られ、特定の日に特定の時間帯でスコアが変動しています。
– 明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、色の変化から一定の周期性が予測されます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 時間帯「19時」と「23時」が異なる色を示しており、特異な時間帯での変動を示唆しています。
– 特に「19時」の濃い色（低スコア）と対照的に、「8～16時」の高スコアの黄色いセグメントが目立ちます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の変化は、各時間帯のWEI平均スコアの変動を示しています。高スコアは黄色、低スコアは紫色に近づきます。
– この色のグラデーションは、ある時間帯での生活や社会の活動の変化を表している可能性があります。
4. 複数の時系列データ:
– 日付ごとに時間帯のデータが積み重なっており、日々の変動を確認できます。この積み重ねにより、特定の時間帯が一定の傾向を示すのかを分析できます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 時間帯ごとの色のパターンが繰り返され、その分布から人々のルーチンや社会活動のパターンが読み取れます。
– 「8～16時」の明るい色が多くなり、これが社会的に活発な時間であることを示す可能性があります。
6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響:
– スコアの高い明るい時間帯は、社会的活動が活発な時間帯である可能性があります。逆に、スコアの低い時間帯では休息や個人的活動がより多いと考えられます。
– ビジネスや政策決定において、活動が活発な時間帯をターゲットにすることで、効率的な戦略を策定できる可能性があります。
このヒートマップを活用することで、時間帯による社会的活動の傾向や変動を直感的に把握し、戦略的な洞察を得ることができます。
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:
この相関ヒートマップには、生活カテゴリーにおけるWEI項目の相関関係が視覚化されています。以下にその特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 明示的な時系列データを直接示しているわけではないが、項目間の相関の強さを確認することで、長期的な関係の安定性や一貫性を類推することができます。例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」との間には非常に高い相関（0.93）があり、これはこの関係が一貫して強いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が-に近い項目はなく、全体的に強い相関が多いですが、相関が低い箇所として、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」の0.47が挙げられます。これにより、他の項目と比較して不安定な関係があることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを表し、濃い赤色ほど相関が強く、濃い青色ほど相関が弱いことを示しています。左上から右下にかけて、自己相関であるため常に1（深紅）となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体は示されていませんが、相互に関連する可能性のある項目群（高い相関を示す項目）を通じて複数の指標をまとめて改善することが可能かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は他の多くの項目と強い正の相関を持っており（例: 社会WEI平均0.98）、それが包括的な指標としての信頼性を感じさせます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と中程度の相関を示しており、独特な指標であることが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 強い相関が見られる項目が多いことから、特定の項目の改善が類似の指標にも良い影響を及ぼす可能性があります。例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の0.96の相関は、個人の幸福感と社会的公平性が連動していることを示唆し、政策策定の際に参考にされるかもしれません。
– 教育機会と心理的ストレスの関連性（0.79）から、教育の充実が精神的健康にも寄与する可能性があります。
このようなマップは、指標間の関係を明らかにし、全体的な生活の質向上に寄与するための戦略的アプローチの策定に役立ちます。
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:
この箱ひげ図は、生活カテゴリの様々なWEIタイプにおけるスコアの分布を示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプにおけるトレンドを直接示すものではありませんが、各カテゴリーの中央値比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプには外れ値が見られます。特に「個人WEI（心的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」のように、外れ値が頻出しているカテゴリーは注目です。
– 「個人WEI（認知柔軟性）」には外れ値が少なく、安定した分布であることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲が広いほど、データの分散が大きいことを示します。
– 色の変化はカテゴリーの違いを視覚化していますが、特別な意味を持っているわけではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプ間の相関を箱ひげ図単体から読み取るのは難しいですが、相対評価が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各箱ひげの分布の広がりと中央値の位置を比較することで、どの要素が一貫性を持っているか、ばらつきが大きいかを判断できます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」が最も安定しており、生活満足度に重要な要因である可能性を示しています。
– 外れ値の多い「個人WEI（心的ストレス）」は、ストレス管理が社会的課題であることを暗示するかもしれません。
– 多様なWEIタイプを横断した分布比較は、政策立案や個々の生活戦略に必要なバランス感覚を示唆しています。
各データセットの広がりや外れ値は、人々の生活における異なる側面がどのように変動するかや、社会全体として注目すべき領域を示すものと考えられます。
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）を用いたWEI構成要素の可視化を示しています。以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
### 1. トレンド
– この散布図は時系列データを示しているわけではないため、時間的なトレンド（上昇、下降、周期性など）は直接的には見られません。ただし、データがクラスタリングしているかどうかを識別できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 右上に存在するプロット（0.3, 0.15あたり）は他のデータポイントから離れており、外れ値の可能性があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 横軸（第1主成分）は、データ全体の変動の約77%を説明します。これは、データの主要な傾向を把握するために最も重要な軸です。
– 縦軸（第2主成分）は、変動の約8%を説明しています。全体の分散にはあまり寄与しないものの、第1主成分に加えてデータの特徴を補足します。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 時系列データではなく、データポイント間の関係性が現れています。第1主成分軸に沿っての分布が目立つため、多くのデータが主にこの軸に依存していることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 第1主成分に沿った長い分布が見られるため、変動の大部分がこの軸で捉えられています。
– データは立体的に広がりはありますが、特定のクラスターを形成している可能性も考えられます。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響
– 主成分分析を介して明らかになる構成要素は、例えば消費者の行動パターンや社会的なトレンドの理解に役立つかもしれません。ビジネスでは、この分析を通じて、主要なトレンドを把握し、取り組むべき重点分野を明確にするための材料として使うことができます。
– 外れ値の存在は、特異な動態や新たなチャンスを示す可能性があります。
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。