📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
1. **時系列推移**:
– 総合WEIスコアは全体として上昇傾向を示しています。特に7月7日以降、高いスコアを記録しています。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も同様に、初期の低下後、徐々に安定して高い値を保持する傾向があります。
– 経済的余裕や健康状態は安定しており、心理的ストレス、自由度と自治のスコアも後半になるほど改善しています。
2. **異常値**:
– 7月上旬において、いくつかの異常値が検出され、特に7月5日に低スコア（0.65-0.70）が多発しています。これは何らかの社会的または経済的イベントに関連している可能性があります。
– 7月7日以降、一部のスコアが急上昇しています（例えば、社会WEIで0.93-0.94）。これは重要な政策発表や社会基盤の改善など、プラスの影響があったことを示唆しているかもしれません。
3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**:
– トレンドは全般的に上昇していますが、特に7月7日を境に急激な増加が見られます。
– 季節的なパターンは明確ではないため、短期間のデータでは特定しづらいですが、全体的に改善傾向があります。
– 残差成分は少ないため、トレンドの透明性が高いといえます。
4. **項目間の相関**:
– 個人的要素と社会的要素の間に中程度の相関が認められます。特に、個人の経済状態と健康状態は、社会的構造、例えば、インフラや公平性と連動している可能性があります。
– 社会制度が個人の幸福度にプラスの影響を与えていることが示唆されています。
5. **データ分布（箱ひげ図）**:
– 箱ひげ図では、個々のWEIスコアは主に中間以上の範囲に集中しており、外れ値は少なく、分散が小さいことが確認できます。
– これは、データの大部分が全体的に良好な状態を示していることを意味します。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PC1の寄与率が非常に高く（76%）、多くの変動が主に一つの要素によって説明できることを示しています。これは、経済的要素や社会の安定性の影響が大きいことを示している可能性があります。
– PC2の寄与は少ないものの、残りの小さな変動を補完しています。
総じて、WEIスコアは2025年7月の期間を通じて安定的に向上しています。異常値は限られた期間に集中しており、特に7月上旬の低迷期を過ぎると、再び安定した高いスコアを維持しています。このデータは個人および社会の要因が相互に影響し合い、社会全体の向上に繋がっていることを示唆しています。政策の良好な実施や社会的イベントがWEIスコアに影響を及ぼしていると考えられます。
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:
以下がグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は初期間で安定しており、ほぼ横ばいです。スコアは約0.8から0.9の間にあります。
– 予測（ピンク色のライン）は、初期段階での上昇を見せ、後に1.0付近で横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数少ない外れ値が見られ、特に初期に集中していますが、全体的に実績は予測範囲内に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、黒い縁取りのある点が異常値とされています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を示しています。
– ピンク色のラインはランダムフォレスト回帰による予測のトレンドを指しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が良い整合性を見せており、予測が実績の動きに合わせた形で推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には高い相関があると考えられます。予測は実績の動向をほぼ反映しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体として、実績は予測と一致しており、生活カテゴリの安定性を示しています。この安定したスコアは、ビジネスや政策決定において、生活関連の計画立案の信頼性を高めることが期待されます。外れ値を管理下に置くことで、さらなる安定性を図ることが可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、期間の前半においてWEIスコアが緩やかに上昇し、その後はほぼ横ばいに落ち着いているように見えます。
– 最後の予測部分では、「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」の手法を用いた3つの予測が表示されています。「ランダムフォレスト回帰」のスコアが最も高く、「線形回帰」がその次、「決定木回帰」が横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントにまるがつけられており、それが外れ値を示しています。これらの外れ値は他のデータポイントから逸脱している可能性があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– グラフ内で青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、予測手法による将来の予測が示されています。
– 灰色の枠は予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）を示しており、この範囲内で変動が予想されることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測された3つの異なるモデルは、それぞれ異なる傾向を示し、「ランダムフォレスト回帰」が最も楽観的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータは、全体として安定した傾向を保持しているものの、個々の観測にばらつきが見られます。
6. **人間の直感と影響に関する洞察**
– トレンドの分析から、WEIスコアは概ね安定しているものの、若干の上昇が観察されます。
– 外れ値が示す特異な状況は、日常生活での変動や予期せぬイベントの影響を示している可能性があります。
– 予測結果は、モデルの選択が異なる予測結果につながることを示し、ビジネスや個人の意思決定においてどのモデルを信頼するかの判断材料となり得ます。
全体として、このグラフはWEIスコアの短期的な安定性を示しており、予測は慎重に解釈する必要があります。外れ値や予測範囲も考慮しながら、適切な戦略を考えることが重要です。
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:
このグラフは、社会WEI平均スコアの30日間にわたる時系列の散布図を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、0.8から1.0の間で安定しているように見え、期間中の大きな上昇や下降は見られません。
– 将来の予測値（ピンク色の線）は若干の上昇を見せていますが、全体的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、いくつかのデータポイントで確認できます。これらの外れ値は、通常の範囲から逸脱しており、何らかの異常な要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績データが現在の状況を示し、灰色の領域が予測の不確かさの範囲を表しています。この範囲内に収まっていることから、実績データは比較的一貫しています。
– ピンク色のライン（ランダムフォレスト回帰）は予測の一つであり、他のモデル（線形回帰、決定木回帰）も並行して示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが提供され、それぞれわずかに異なる予測を示しています。しかし、全体的に予測が大きく乖離しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しており、非常に強い相関を持っているとは言い難いですが、予測モデルの中における関連性は見て取れます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的に、WEIスコアが比較的一貫して高いことは、良好な社会的状態を示唆しているといえるでしょう。予測が安定していることから、今後もこの傾向が続くことが期待されます。
– ビジネスにおいては、この安定性は計画や戦略の立案において積極的な要因となるかもしれません。しかし、外れ値の存在は特定のリスク要因を示している可能性があり、注意が必要です。
この分析結果を基に、さらなるデータ収集や外れ値が生じた原因の特定を進めることが推奨されます。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕を示すWEI（経済的余裕指数）の30日間における時系列散布図です。それぞれの視覚的特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. トレンド:
– 実績（青のプロット）は全体として横ばいの傾向があります。ただし若干の変動が見られます。
– 予測（紫の線）は、線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰すべてで、ほぼ一定か緩やかな上昇傾向を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 黒い円で囲まれた外れ値が存在しており、特に最初の10日間で数値が低いものが目立ちます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 実績（青）は実際のWEIスコアを示し、予測（X）は予測されたスコアです。
– 灰色の帯は、予測の不確かさ範囲を示していますが、多くの実績データがこの範囲内に収まっています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と各種予測手法（線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には、似たようなスコア傾向が見られますが、予測の不確かさが存在します。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは0.7から0.9付近に集中しており、全体としては安定していることを示唆しています。
6. 直感的な感想とビジネス・社会への影響:
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、経済的余裕が全般的に安定しているが、特定の日には不安定な要素があるということです。
– ビジネス的には、外れ値の日の原因を調査し、リスクを低減するための対策を講じることが重要です。
– 社会的には、個人の経済的安定性を高めるための政策提言ができるかもしれません。外れ値や急激な変動への対処が必要です。
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:
以下はグラフの分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青色の点）は全体として平坦なトレンドを持っており、0.8付近で横ばいです。
– 予測曲線は異なる手法（三本の直線）が示されています。直線回帰予測は安定的、決定木回帰も平行に進み、大きな変動は見られませんが、ランダムフォレスト回帰はやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方にいくつかの外れ値（黒円で囲まれた点）が見受けられますが、後半では減少しています。これはデータの収束や安定性の向上を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際の健康状態のスコアを表しており、特定の日における健康状態の変動を示しています。
– 黒い円は外れ値を示しており、特定の異常な健康状態を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内での予測が標準的とされます。
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は全体として高い一致を示していますが、ランダムフォレストによる予測は若干の上昇トレンドを示しており、より敏感な変化を予測しようとしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは密接に一致していることから、高い相関があると考えられます。
– 現行の健康状態は比較的一定の範囲（0.8付近）に収まっているため、安定した健康状態を表しています。
6. **直感的な感じや社会的・ビジネスへの影響**:
– このグラフから感じる直感的な印象は、対象の健康状態が全体として安定していることです。予測モデルも精度が高く、将来の健康状態の予測に対する自信を持つことができます。
– ビジネスや社会への影響では、健康維持の戦略立案において、このデータは現状の維持を目指すか、あるいは予測に基づいてより健康を向上させる努力をする基盤となるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 初期の数日間は、WEIスコアに上昇傾向が見られますが、その後、横ばいの傾向に変わっています。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれもWEIスコアの安定した状態を指し示しています。特に、線形回帰と決定木回帰は水平方向を示していますが、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかの初期データポイントで見受けられ、初期のデータの変動が大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績データは、過去30日間の個人WEIスコアの実際の計測を表しています。
– 赤の「予測」ポイントは、予測モデルによる推定値を示しています。
– グレーの帯域は予測不確かさの範囲を示しており、これは予測モデルの信頼性を示す指標です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは、実績データに対して十分な一致を示しており、予測は比較的一貫して行われています。
– 複数の予測モデルが使用されているため、予測の堅牢性と信頼性が高まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の変動後、データは安定した傾向を示しており、モデルの予測も安定しています。
– 実績データと予測データの間には高い相関関係があると見なされます。
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**
– 初期のストレスの高まりが観察されますが、その後の安定は心理的なバランスの回復を示している可能性があります。
– ストレスレベルが一定していることは、個人の精神的健康の維持に寄与するでしょう。
– ビジネス面では、安定したストレス管理は生産性の向上につながる可能性があります。
この分析から、個人のストレス管理や健康プログラムの改善に役立つ情報を得ることができるかもしれません。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青いプロット）は7月初めから徐々に増加傾向を示していますが、その後、一定の範囲（0.6から0.9の間）で一定しています。
– 予測値（紫色の曲線）は、全体的に横ばいで安定しており、予測手法に関わらず、WIスコアが1.0近くになることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績値は、他のプロットから離れており、外れ値（黒い円）として示されています。これらはデータ精度や突発的なイベントの影響を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実際のデータを示し、紫と水色の線は予測モデルの異なるアプローチによる予測結果を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、その範囲は比較的狭いことから、予測の信頼性が比較的高いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）は、一貫して1.0に近づく安定した予測を提供しており、これにより異なる予測手法間での高い一致が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の傾向は全体的に似ており、これによりモデルの予測精度が高いことが示されています。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、自由度と自治が向上していると感じるでしょう。これは社会的または個人の幸福度が高まっている可能性を示唆します。
– ビジネスや政策決定においては、実績が予測に沿って安定していることから、持続可能な成長または安定化戦略が有効であるという証拠とみなされます。
まとめると、このグラフは、個人のWEIスコアに関して予測と実績が一致しており、全般的な安定性と将来の見通しがポジティブであることを示唆しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 実績（青色のプロット）は、最初の期間においてばらつきがあり、全体としての上昇または下降の明確なトレンドは見られません。
– 予測データ（ピンク、青、緑の線）は概ね安定しており、期間を通じて一定の値を保っています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データの中にいくつかの外れ値が存在していることが指摘されています（黒いリングで示される）。これらの値は他のデータポイントと大きく異なっており、特異なイベントやデータ収集時の異常が考えられます。
### 3. 各プロットや要素
– 青いプロットは実績データを示し、実際の公平性や公正さのスコアを表しています。
– ピンク、青、緑のラインはそれぞれ異なる回帰モデルによる予測値を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、一部の実績データがこの範囲から外れている点に注意が必要です。
### 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の間には若干の乖離が見られます。これはモデルの予測精度に影響を及ぼす可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データには多少の散らばりが見られ、緩やかな分布を示しています。
– 各モデルの予測ラインは安定しており、実績データに直接的に一致していないことがわかります。
### 6. 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
– 実績のばらつきや外れ値は、社会における公平性や公正さの評価が一定でないことを示唆します。これらの変動は政策決定における課題を浮き彫りにする可能性があります。
– 予測モデルが実績をかなり平均化した形で捉えているため、モデルの適合性や調整の必要性が考えられます。より現実的な政策提言には、データのばらつきや外れ値も考慮する必要があります。
全体として、このグラフは社会における公平性・公正さの評価の変動を示し、政策や施策の効果を評価するためのロバストな分析が必要であることを示しています。
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**:
– 初期段階では、WEIスコアにおいて0.8から1.0の間で比較的安定した横ばいの傾向が見られます。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、7月下旬以降にやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットに異常値（外れ値）が存在することが示されていますが、全体の傾向に影響を与えるほどではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、観測されたWEIスコアを示しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、予測スコアの変動範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がそれぞれ将来のWEIスコアを予測しており、全体としてゆるやかな上昇トレンドを示しています。これにより、持続可能性と自治性が若干上向いていることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ内での変動は少なく、安定していることが確認できます。
– 予測と実績の間にはまだ乖離が見えますが、これはモデルの予測パフォーマンスに依存します。
6. **直感的な認識と影響**:
– グラフは、WEIスコアが現状維持またはやや改善する傾向にあることを示しており、安定した社会やビジネスの持続可能性を暗示しています。
– 異常値の存在や予測スコアの変動範囲が示すように、精度の向上やリスク管理の意義を再確認する必要があるかもしれません。
### 結論:
このグラフは、WEI（持続可能性と自治性）のスコアが安定しており、若干の改善の兆しが見られることを示しています。安定した社会を維持するために、予測モデルのさらなる強化や異常値の精査が求められます。
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**
– 実績データ（青色の点）は0.8から1.0の間で変動しており、全体的に横ばいの傾向を示しています。
– 予測データ（ピンク色の線）は徐々に上昇しており、0.9の水準まで上がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として識別されたデータはありませんが、全体のデータが0.85から1.0の間に密集しています。
– 大きな変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点（実績）がプロットされている間にグレーの帯（予測の不確かさ範囲）が存在し、信頼性の高い予測が行われていることを示しています。
– 異常値は黒い円で示されていますが、特に目立った異常値は見当たりません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が近似的に一致しており、予測の一貫性がみられます。
– 実績データが予測よりも若干低めで安定しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには高い相関があり、予測モデルが実績データをうまく捉えていると考えられます。
6. **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**
– 実績と予測の乖離が大きくないため、モデルが実際のデータの傾向を正確に追随していると直感的に感じるでしょう。
– 社会基盤や教育機会における安定した推移が示唆され、短期間での大きな課題はないと感じられます。
– 長期的には、予測モデルが示す徐々に上昇する傾向を活かし、さらなる改善のための戦略を立てることが期待されます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期段階でWEIスコアは緩やかに上昇し、その後0.8付近で安定しています。
– 予測値はランダムフォレスト回帰を元にしており、未来に向けて横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階において、いくつかのデータポイントが0.6付近で外れ値として認識されています。
– 外れ値は灰色の範囲に集まっており、特定の要因で大きくスコアが変動した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値を示し、黒の円で囲まれたものが外れ値です。
– ピンク色のラインはランダムフォレスト回帰による予測で、今後の安定性を仮定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の回帰手法（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、全ての手法で似た傾向が示されています。これは、データの安定性を補強しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは統計的に安定しており、特に0.8付近での密度が高いです。これは、多くの条件で共生・多様性・自由の保障がなされていることを意味します。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 人々はこのデータから、共生や多様性が一定の水準を保っていることに安心感を覚えるでしょう。
– 予測が依然として安定していることから、社会の政策や取り組みが効果的である可能性が高いと評価できます。この安定性は、政策立案者にとって重要な指標となるでしょう。
全体として、この時系列散布図は社会における多様性の保障が現状維持を示しており、特に急激な変動がないことから、安定した社会環境が続くことを示唆しています。
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:
以下は、この時系列ヒートマップからの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時間とともに異なる色で示されており、色の変化がトレンドを示しています。
– 初期（7月1日から数日間）は、濃い青や紫が多く、時間が進むにつれて緑や黄色が増えていることから、WEIスコアの上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に一部の時間帯で濃い紫色が見られ、急激な低下を示している可能性があります。
– 他の日と比較してこの日の特定の時間帯には注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を表しており、紫色が最も低く、黄色が最も高いスコアを示しています。
– 各時間帯ごとに色が分かれているため、時間帯別のWEIスコアの変動を視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変化を見ると、夕方から夜にかけてスコアが高くなる傾向があります。
– 時間の進行に伴い、全体的に色が明るくなることから、スコアが上昇していると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、日中は濃い色で、夕方以降にかけて明るくなる傾向があり、生活パターンが影響している可能性があります。
– 特定の日や時間帯における集中した変動が見られないと言えますが、7月5日の一部は例外です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが日々の生活パターンにどのように影響しているかを理解することができます。夜間のスコアが高いことは、夜間活動が活発である可能性を示唆しています。
– このデータを利用することで、特定の時間帯をターゲットとしたマーケティングやサービス提供の改善が可能かもしれません。
このヒートマップは、生活パターンの分析や時間帯による活動の傾向を視覚的に把握するのに有用です。
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:
### 分析と洞察:
1. **トレンド:**
– 時間帯ごとのWEI平均スコアには顕著な上昇トレンドがあります。初めは暗い色が多く、日毎に明るい色へと移行しています。
– 午前8時と午後19時あたりで大きな変化が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の7月1日から4日にかけては低いスコア（暗い色）が目立ちますが、7月5日以降は急激に明るくなり高いスコアに移行しています。
3. **各プロットや要素:**
– 色の明暗（ヒートマップのスケール）で、WEIスコアの高さを示しています。明るいほどスコアが高く、充実度が高いと考えられます。
– 横のラインで異なる時間帯のパターンを見ることができ、日毎のスコア変動が一目でわかります。
4. **データ間の関係性:**
– 異なる時間帯でスコアが異なることが観察され、特に午後からのスコア上昇が特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– スコアは時間帯と日を追うごとに全体的に向上する傾向があります。
– 明確な周期性は観察できず、特に日中のスコアはほぼ均一な上昇を見せています。
6. **直感的な印象と影響:**
– 人間の生活リズムにおいて、午前と夜間の活動が特に向上している様子が読み取れます。これはライフスタイル改善や新しい日課の導入を示唆しているかもしれません。
– 社会的な観点では、特定の時間帯での充実度向上は、仕事の効率化や生活の質向上に影響を与える可能性があります。
全体を通して、個人の生活リズムの改善を示唆しており、特定の時間帯で特に活発であることがわかります。人々が活動のピークを迎える時間帯に焦点を当てた施策が有効です。
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:
以下に、グラフを分析した結果を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、色の変化が一定の周期性を持っていることを示しています。例えば、7月5日から7月9日にかけて色が変化しており、その後、再び似たパターンが続いています。
– 一貫している時間帯（例えば、7時から15時）はある程度の横ばいで変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日の夜遅くから7月5日の日中にかけて、急激な色の変化があります。これは、何らかの急激な社会的な変化を示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、スコアの高さを示しています。黄色は高いスコアを示し、紫色は低いスコアを示します。
– スコアは、時間帯と日付に基づいて変化しています。これは、日常生活や社会活動が特定の時間帯に集中していることを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯での色の変化が、日によって異なる傾向があります。特定の時間に統一した変動は見られず、ランダム性が見えますが、全体的にはある程度の周期性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは全体的に均一に分布していますが、一部の時間帯では高いスコアが多く観察されます。これは、人々が特定の時間帯により積極的に活動していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– この30日間のデータは、人々の活動のピーク時間や低調な時間を示しており、社会活動のリズムを反映しています。このパターンは、働き方改革やライフスタイルの最適化に寄与する可能性があります。
– また、外れ値の出現は、その期間の特定のイベントや状況が人々の行動に影響を与えた可能性を示しています。これを理解することで、今後の社会政策や企業における戦略立案への反映が考えられます。
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:
このヒートマップは、生活の様々なウェルビーイング指数（WEI）の項目間の相関関係を30日間で示しています。以下はこのヒートマップから得られる主要な洞察です。
1. **トレンド**
– 特定の期間の傾向を示すものではないため、トレンドの確認は難しいですが、相関の強さが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップは通常、外れ値や急激な変動を見るものではなく、恒常的な相関を確認するためのものです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色が赤に近いほど相関が強く、青に近づくほど相関が弱くなります。濃い赤は高い正の相関（1に近い）、青は負の相関または低い相関（0または負の値）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の項目間での相関関係を確認できます。例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は高い正の相関（0.98）を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ほとんどの項目は正の相関を持っています。特に、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に強い正の相関（0.91）が見られます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」はその他の個人や社会WEIと中程度または低い正の相関を持っています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 高い相関のある項目は同時に向上する傾向があるため、ある分野の改善が他の分野にも波及効果をもたらす可能性があると考えられます。
– ビジネスや政策立案者は、特に強く相関する項目に注力することで、効率的に生活の質の向上を目指せるかもしれません。
このヒートマップは、生活の質を構成する要素がどのように関連し合っているかを理解するのに役立ちます。強い正の相関は、ある要素が改善されると他の要素にも良い影響を及ぼす可能性があることを示唆しています。
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、複数の「WEIタイプ」についての30日間のスコア分布を示しています。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**:
– 特定の「WEIタイプ」においては顕著な上昇や下降のトレンドは見られませんが、全体的に安定したスコアの分布が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の「WEIタイプ」には外れ値が存在します。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（生態系・多様性・自由の保護）」において外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中の線は中央値を示しています。たとえば、「社会WEI（公平性・公正さ）」は比較的中央値が高い位置にあります。
– 箱の範囲は第1四分位数から第3四分位数までであり、分布の中間50%を示しています。
– 箱ひげ図の長さはデータの散らばりを示し、長いひげはばらつきが大き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**:
– 各「WEIタイプ」は独立しているため、直接的な時系列の関係は見られませんが、社会的要因が異なる複数のカテゴリに影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの中央値が概ね0.7から0.9の間に位置しており、比較的一貫性のある良好な生活状況を示しています。
– データの分散はカテゴリによって異なっており、特に「個人WEI（心理的ストレス）」でばらつきが小さいことがわかります。
6. **人間が直感的に感じること**:
– 全体的に「WEIスコア」が高いことから、生活の質が良好であると感じるでしょう。
– 箱ひげ図を見れば、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（生態系・多様性・自由の保護）」において改善が必要な分野があるかもしれないと感じるかもしれません。
ビジネスや社会への影響に関しては、改善や注目が必要な領域を見つけ出すことができ、それが政策や戦略的決定に寄与する可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットは一定の上昇傾向を示しており、30日間で一貫して上昇しています。これは生活カテゴリにおけるWEIスコアが全体的に改善していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測されたデータには、期間の中盤で急な減少が見られます。これは基本的なトレンドと異なる動きで、何らかの一時的な要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– Seasonal（季節成分）のプロットでは、周期的な変動が観察されます。この変動は一時的なもので、観測されたスコアに影響を与えています。
– 再残差（Residual）のプロットはゼロを中心にランダムな変動を示しており、一定のパターンはありません。これはモデルがうまく適合していることを示します。
4. **複数の時系列データがある場合の関係**:
– トレンド、季節成分、残差が組み合わさって、観測されたデータとして現れています。トレンドの上昇が全体的なスコアの上昇に寄与し、季節成分が一時的な変動を引き起こしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測データとトレンドの間には強い正の相関があります。季節成分はトレンドとは独立したパターンを示しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 全体的な改善傾向が見られることから、生活の質が向上していると考えられます。しかし、季節成分による一時的な変動もあるため、短期的には安定しないことも見受けられます。ビジネスや政策の決定においては、このようなトレンドと変動を考慮して、持続的な成長を目指す施策が有効になるでしょう。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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
– **トレンド（Trend）**
– 上昇トレンドが見られます。グラフ下部のトレンド線は一貫して右肩上がりになっています。これは、個人のWEI平均スコアが時間とともに改善していることを示唆しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **観測データ（Observed）**
– およそ2025-07-05付近に急激な低下があります。これが外れ値として注目されます。その後、急速に回復しています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **季節要素（Seasonal）**
– 季節性の変動が存在し、周期的に上昇と下降を繰り返しています。特に、7月5日前後に急激な変動が見られることから、この時期に特有のイベントや要因がある可能性があります。
– **残差（Residual）**
– 残差は小さく、極めて安定しています。これはモデルの予測が観測値をうまく捉えていることを示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– トレンド、季節、残差のすべてがObservedに貢献しています。これにより、観測データの変動が理解されます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドと季節性が観測値に高い影響を与えていることが分かります。季節性の変動は比較的小さく、トレンドが主要な要因です。
#### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– **直感的印象**
– 全体的に向上しているスコアに対し、短期的な変動にも迅速に対応できている感があります。
– **ビジネスや社会への影響**
– 上昇トレンドは個人の生活や行動が改善されていることを示しており、製品やサービスの需要増加を示唆しているかもしれません。
– 外れ値の急激な変動は、計画や対策の重要性を示し、迅速な対応能力が求められる場合があることを教えてくれます。
このグラフからは、WEI平均スコアがポジティブに推移している様子が見て取れ、ビジネスや政策策定に貴重なインサイトを提供します。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のSTL分解グラフについて分析します。
1. **トレンド**
– 二番目の「Trend」プロットは、30日間にわたって一貫した上昇傾向を示しています。これは、全体的な社会WEI平均スコアが着実に改善していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の「Observed」プロットでは、初期に急激な下落がありますが、その後は回復しています。これは一時的な外部要因による可能性があります。
– 「Seasonal」プロットでも変動が見られ、周期的な動きが確認できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 「Observed」プロットは、総合的な動きを示します。
– 「Trend」は長期的な方向性を示し、持続的な成長を表しています。
– 「Seasonal」は短期的な周期性を示し、特定のパターンがある可能性を示しています。
– 「Residual」はトレンドと季節要因以外の変動を示し、現在は安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「Observed」データは、基本的に「Trend」と「Seasonal」の合成で形成されており、それらと密接に関連しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドとシーズナル成分の相関が高く、周期性の影響が強く見られます。残差はほぼ固定しており、それ以外の予期しない変動が少ないことが示されています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 全体として社会の環境が改善しつつあることを示唆しています。周期性を考慮すると、社会の特定の時期やイベントがスコアに影響を及ぼしている可能性が考えられます。
– ビジネスにおいては、周期性の理解が商品の供給、需要予測に役立ちます。また、トレンドの改善は社会発展や政策の効果を示す指標として利用可能です。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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この主成分分析（PCA）のグラフからいくつかの視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（x軸）が第2主成分（y軸）と比較して寄与率が高いことから、多くの情報が第1主成分に圧縮されています。
– 特定の明確な上昇や下降のトレンドは見られず、データは全体的に分散しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部に位置するプロットや、x軸やy軸から大きく離れているプロットが外れ値と考えられ、特に右上のプロットが目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– プロットはデータポイントであり、それぞれが30日間の生活カテゴリに関連する異なる属性を表しています。
– 色と密度は一定であり、プロット数が集中的に存在する領域は、生活カテゴリの平均的な特性を示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**:
– PCAは次元縮約手法であり、時系列間の相関を直接表さないが、第1主成分が他の成分に比べて多くの情報を持つことを考慮すると、これが主要な時系列変動を捕捉しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– x軸とy軸のプロット分布から、関連性が低いことが示唆されます。直線的な関連性は明確ではなく、全体的に散在しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、複数の属性や要因が生活カテゴリーに影響を与えていることを示唆しています。
– ビジネスや社会の観点からは、データが示す多様性を利用して、特定のサブカテゴリや特異な行動を抽出し、ターゲットを絞った意思決定に役立てることができます。
– 外れ値の分析を通じて、特に成功または失敗が分かれる事例を特定し、改善や最適化の機会とすることが可能です。
このような分析を通じて、データの背後にある潜在的なパターンやトレンドを明らかに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。