📊 データ分析（GPT-4.1による）
このWEIスコアデータから、いくつかの重要な傾向や特異点を指摘します。
### 1. 時系列推移とトレンド
**総合WEI**は全期間を通じて0.65から0.9の範囲で推移しています。初期には若干の上昇を見せましたが、7月6日以降、スコアはほぼ安定して高め（0.80以上）で推移しています。これは、プラスの方向への長期的なトレンドを示唆しているかもしれません。
### 2. 異常値の分析
異常値として指定されたスコアのほとんどは、月初や特定のトリガーイベント（日付）を中心に出現しています。特に7月1日からの初期数値のばらつき（0.66、0.78）は、データ収集の初期設定や外部要因の影響による非代表的な値である可能性があります。7月8日以降の0.9に値する異常値は、急激な改善を示唆し、サステナビリティなど特定の項目が改善された可能性を示唆しています。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
具体的な季節性はこの短期間では見出しにくいですが、残差成分の分析によって特定のランダムなイベントがスコアに影響を与えた可能性があります。全体的な上昇傾向が確認できるものの、その中で一部の日程における著しい変動は、特定の政策変更や社会イベントの影響と考えられます。
### 4. 項目間の相関
組み合わせたデータの**相関ヒートマップ**が示唆する関連では、「経済的余裕」と「健康状態」が他の項目に対して中程度以上の相関を示しています。これは、個人の幸福度に大きく貢献していることを示しています。その他の項目も相互に影響し合っていることを考慮すると、全体の幸福度は複合的な要因の結果であると結論づけられます。
### 5. データ分布と外れ値
不均一なデータ分布が見受けられ、特に「自由度と自治」や「社会的公平性」などの項目でばらつきや外れ値が確認されています。これらの項目の特定の政策または社会的イベントによる影響を受ける可能性が示唆されます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析によれば、第一主成分（PC1）が全体の76%の変動を説明しています。これは、データ全体が主に単一の方向性での変化を示していることを示唆し、この方向が多くのWEI項目に影響を与えている可能性があります。
この分析からは、個人と社会のスコアの両方が一定の改善を見せていることが読み取れますが、特に後半に向けて一部項目において正の影響が顕著になっています。政策の実施や社会的介入が背景にある可能性が示唆され、精密な政策評価が求められるところです。また、個別項目での対策が全体スコアの改善に続くため、関連要因を踏まえた統合的なアプローチが推奨されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは初期の段階でやや上昇した後、比較的横ばいの状態で安定しています。
– 予測ではランダムフォレスト回帰がわずかに上昇するトレンドを示しています。他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには若干のばらつきが見られますが、大きな外れ値はありません。
– 異常値としてマークされたデータポイントは存在せず、データは概ね予測範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– ブルーの点は実績データを示しており、黒の縁取りは異常値ではないことを示しています。
– 予測モデルの不確かさ範囲（グレーの範囲）が示され、予測と実績がこの範囲内で一致していることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績のスコアは全般的に一致しており、大きな乖離は見受けられません。
– ランダムフォレスト回帰の予測が軽微に上昇していますが、線形回帰や決定木回帰と大きな差はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データポイントの密度は高く、安定した分布です。極端な値や急激な変動はありません。
– 予測モデルの結果も継続的にこの安定状態を反映しています。
6. **直感及び社会・ビジネスへの影響**:
– この安定した状況は、社会やビジネスの生活カテゴリーにおけるリスクが低いことを示しています。大きなサプライズはなく、予測の精度も高いと考えられます。
– WEIスコアが横ばい状態を保つことは、生活における安定的な状態を示しており、政策決定やビジネス戦略において安心できる材料です。予測モデルが信頼できることから、将来的な動向に対しても備えやすい環境が整っています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコア（青いプロット）は、全体的に安定しており、0.7から0.8の範囲で横ばい状態です。
– 一方、予測データ（線）は、特に線形回帰のモデルに基づく予測では、今後スコアが上昇する傾向が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中に外れ値（黒い円で囲まれたプロット）がいくつか見られますが、その数は少なく、データ全体に大きな影響を及ぼしていません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い実績データのプロットが大半を占め、Modelの予測と比較するための基礎データとなっています。
– 灰色の影は、予測の不確かさ範囲を示しており、特に未来の領域に入ると、不確実性が高くなることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（ピンク）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（紫）の3つの予測モデルが使われています。
– これらのモデルは、異なる予測結果を示しており、特にランダムフォレスト回帰は他に比べて変化が少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは堅持されており、0.7から0.8の範囲内に密集しています。
6. **直感的な印象と影響**
– データの安定性から直感的には生活カテゴリにおける評価が一定していると感じられますが、予測される上昇傾向は改善の兆しを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、特に予測AIが示す上昇傾向を活用することで、業務効率化やパフォーマンス向上が期待できます。モデル間での異なる予測の違いを理解し、適切な施策を選ぶことが重要です。
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:
以下にこのグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青の散布図）は、0.6から1.0の間に分布し、特に大きな上昇や下降の明確なトレンドは見られません。概ね横ばいに近い状況です。
– 予測のライン（緑、ピンク、水色）は、時系列の中で一定の割合を保ちつつ、軽微な変動が見られます。特にピンクのランダムフォレスト回帰のラインは徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い丸で示されており、数か所に見られます。特に、0.75以下のスコアに集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIのスコアを示し、全体的に安定しています。
– 赤いXは予測AIの値を示し、実績に対して予測値が概ね一致していることを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を表しており、予測の安定性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全般的に一致していますが、ランダムフォレスト回帰がわずかに高い値を示し始めているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値が比較的一貫しているため、モデルは比較的良好に実績を再現していると考えられます。
6. **社会やビジネスへの影響**
– この安定したWEIスコアは、社会的な状況やライフスタイルの継続的な良好さを示唆します。
– ビジネスでは、予測の信頼性が高いため、大きなリスクを心配せずにある程度の安定性が見込めるでしょう。
全体的に、このグラフからは、予測モデリングが安定した結果を提供していることが読み取れ、モデルに対する比較的高い信頼があることが感じられます。
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**
– グラフの冒頭では、WEIスコアは主に0.7から0.8の範囲で横ばい状態を示しています。
– 最後の数日間で、異なる予測方法が提案したトレンドでは異なる傾向が見られますが、ランダムフォレスト回帰による予測は上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されるポイントがいくつかありますが、全体的なパターンには大きな影響を与えていないようです。多くのデータポイントは0.7から0.8の範囲に密集しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、多くの場合、このデータは予測の不確実性を示す灰色の範囲内に存在しています。
– 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）はそれぞれ異なる予測曲線を示し、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルと異なる方向を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる予測方向を示しており、実績データとの乖離や一致の程度が異なります。ランダムフォレスト回帰が最も上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密集度を見ると、短期間での急激な変動は少なく、比較的一定の範囲で安定しています。各予測モデルは異なる傾向を示し、相互に相関が見られません。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– このグラフから、WEIスコアはある程度の安定性を持ちつつ、プラスの成長の可能性を秘めていると感じられます。特にランダムフォレスト予測が楽観的な見通しを示しており、経済的余裕の増加が期待されるかもしれません。
– ビジネス的には、経済的余裕の改善（ランダムフォレスト予測に基づく上昇）が消費者行動に積極的な影響を与え、マーケティングや営業の戦略を前向きに調整する必要があるかもしれません。
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:
### 視覚的特徴と分析:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はほぼ一定で、横ばいのトレンドが見られます。
– 予測線（紫、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる動きを示していますが、特にランダムフォレスト回帰では、右側で上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ブラックサークルで示された部分に外れ値がありますが、そのほか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**:
– 実績（青）は現在までのWEIスコアです。
– 予測の不確かさ（灰色帯）は、モデルの予測には範囲に幅があることを示しています。
– 予測の複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が描かれ、それぞれ異なる予測シナリオを提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測のベースラインとして機能しており、各予測手法がこのデータを基に未来の動向を推測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのバラツキは少なく、集中しています。
– 異常値は数値的に極端にずれているわけではなさそうです。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 実績の横ばいな状態は、個人の健康状態が安定していることを示唆しています。
– 予測の結果が広範に異なるため、モデル選択の重要性が強調されます。特にランダムフォレスト回帰による上昇は、ポジティブな変化が期待できると、一般の人々が感じるでしょう。
– ビジネスにおいては、予測結果を基にした健康増進や保険商品の設計に活かせる可能性があります。社会的には、個人の健康管理や医療プランニングの方向性を導く参考にできるでしょう。
このように、多角的な視点からグラフを捉えることで、意思決定や行動を促すヒントが得られます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025-07-01 から 2025-07-08）にかけて、WEIスコアが上昇しています。それ以降は比較的横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには、いくつか外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られますが、全体のトレンドに大きく影響を与えているわけではありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、全体的に0.7から0.8の間で密集しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域で示されていますが、実績の殆どがこの範囲に収まっています。
– 予測モデルによる異なる回帰曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されていますが、ランダムフォレスト回帰の線が未来においては他のモデルより高い値を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績のデータは比較的一致していますが、長期間で見るとランダムフォレスト回帰の予測が高めに出ています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は0.7から0.8付近で高く、集中していることがわかります。この範囲内で安定しているように見えます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– このグラフからは、個人のWEI（心理的ストレス）のスコアは比較的安定していることが示唆されます。外れ値があるものの、全体的に変動は小さいです。
– ビジネスや社会への影響として、心理的ストレスが安定している状態は業務効率や健康管理においてポジティブな兆候といえます。ただし、外れ値が生じた原因を探り、適切な対応を行うことも重要です。
– 将来的な予測値が高めに出ている部分に注意を払うことが必要かもしれません。適切なストレス管理が求められる状況もあり得ます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の10日間はスコアがやや低く、ばらつきもあるが、その後少し改善して一定の高い水準で横ばいになる。
– 予測線（特に線形回帰と決定木回帰）は一貫して横ばい、ランダムフォレスト回帰は少し上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りの大きなマーカーで示される外れ値が観測されており、特に初期の方に集中。
– スコアが急に下がっている箇所も見受けられる。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、ばらつきが見られる。
– 予測の不確かさ範囲は、特に初期に広がりがある。
– 予測モデルごとに異なる色のラインがあり、予測精度の違いを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間には乖離があるが、それほど大きくない。
– 予測モデル間のスコアの差は小さいが、ランダムフォレスト回帰の方がやや高い予測をしている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図の実績スコアには一定の範囲内のばらつきがあるが、大きな偏りはない。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 個人の自由度と自治に関するスコアは、初期の混乱から安定へと向かう傾向。
– 困難な時期を経て、予測モデルによって今後の改善が期待される。
– ビジネスや政策立案者にとって、自由度と自治の安定化は重要であり、予測に基づいて計画を立てることが可能。
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
– **実績データ**（青い点）は、最初の約10日間でランダムな変動を示していますが、徐々に0.8に近づき、横ばいの傾向を見せています。
– **予測ライン**（緑、赤、紫）は、実績データと比較してほぼ一定の値を維持しています。特に、線形回帰と決定木回帰は一定ですが、ランダムフォレスト回帰は若干の上昇を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 開始日の近くで、いくつかのデータは0.6以下に落ち込んでおり、これらは外れ値として注目されます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**は実際のWEIスコアを示し、社会の公平性や公正さに関するデータを実績ベースで表しています。
– **黒い丸**は、外れ値を示しています。
– **塗りつぶした灰色の領域**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
– 実績データと各予測モデルの比較から、実績が予測の不確かさ範囲内に収まっていることが多いです。このことは、モデルが現実に近い予測を提供していることを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 相関については、実績データが最終的に横ばいになることを考えると、モデルの予測と現実のデータは相関関係が強いと考えられます。
### 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
– 初期の外れ値や変動から、社会の公平性・公正さの評価が日によって変動する可能性があることを示唆します。これは、社会的な出来事や政策の変更が短期的に大きな影響を与える場合があることを反映しているかもしれません。
– ビジネスや政策立案者にとっては、外れ値を引き起こす要因を特定し、その変動を抑制することで、より安定した公平性・公正さを実現する方法を探すことが重要です。また、ランダムフォレストの傾向（微増）は、ポジティブな変化の可能性を示すかもしれません。
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:
このグラフは、「生活カテゴリ 社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコアの30日間の推移を示しています。以下にグラフ分析と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績データは、最初は0.8付近で安定していますが、期間中にわずかに上昇し、1.0に近づく動きを見せています。
– 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）のラインは一貫して高いスコアを予測しており、スコアの上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか認識されていますが、大きなスコアの変動は見られません。このことは全般的に安定した状態を保っていることを示しています。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれた点は外れ値です。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）が提供されており、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの間には類似したトレンドが見られますが、予測モデルはより楽観的な見通しを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 対象期間内では全般的に高いスコアを示し、持続可能性と自治性のスコアは安定していると言えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるであろうことは、データの安定性と持続可能性の向上です。また、予測スコアが高いことから、将来的により良い状態が期待できる状況です。
– ビジネスや社会においては、この上昇傾向は社会的自治や持続可能性の改善につながるポジティブな兆候とされるでしょう。政策立案者や企業は、この状況をさらに強化し、支援する戦略を検討することが可能です。
全体的に、社会にとって良好な傾向が確認され、今後の施策改善への指針となるデータと言えるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績のスコア（青い点）はおおむね横ばいで一定の範囲内に収まっています。
– 予測線は、線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばい、ランダムフォレスト回帰はやや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているデータポイントが数個あり、これらは他と比較して異常に高いか低いスコアを示しています。
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、黒い円は外れ値を示しています。
– 色分けされた線は異なる予測モデルの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**
– 実績と予測の間で大きな乖離は見られません。一部の予測モデル（ランダムフォレスト）は将来的な上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布は比較的狭い範囲に集中しており、予測モデルもこの範囲内での変動を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフ全体としては安定した状態を示しており、急激な変動が見られないことから、社会基盤・教育機会が安定していることが示唆されます。
– 一部のモデルが示唆する上昇傾向がこのまま継続するならば、今後の社会インフラや教育機会の増加が期待されます。ビジネスや政策決定においては、この安定性を背景にした戦略的な計画が立てら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**:
– 初期（7月1日から7月15日まで）の実績データ（青い点）は、一時的に減少してから安定しています。
– 7月15日以降の実績は安定しており、ほぼ横ばいで推移しています。
– 予測（予測AI）は、線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰のいずれも大きな変動はなく、7月15日以降の安定を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に一部のデータ（黒い丸で囲まれた青い点）で外れ値が観察されますが、その後は外れ値はなく、データは安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、黒い丸は外れ値を示しています。
– 予測モデルの不確かさ（灰色の範囲）は、7月15日以降に小さくなり、予測が信頼できることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルは似たような傾向を示しており、それぞれの予測が同じ安定した未来の状態を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期にデータのばらつきが見られますが、日付の進行に伴いばらつきが小さくなり、集中しています。
– WEIスコアの分布は、時間とともに安定しています。
6. **人間が直感的に感じ取ることとビジネスや社会への影響**:
– 安定性が確認されているため、社会における共生・多様性・自由の保障が確立されていると感じられます。
– 初期の不安定性は改善されており、政策や取り組みの結果として成功した例と捉えられるでしょう。
– ビジネスでは、この安定が持続可能な環境の基盤として考えられ、新しい施策や投資の安定要因となり得ます。
全体として、プロジェクトや施策は正しい方向に進んでいると判断できるため、さらなる施策の展開や新規投資がしやすい状況です。この安定は、持続可能な社会の構築に寄与するでしょう。
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:
### グラフから得られる洞察
1. **トレンド**
– 各時刻における活動スコアは、色の変化によって視覚的に表現されています。日付が進むにつれて、活動スコアは全体的に緑から黄色に近づいています。これは、活動量が増えていることを示唆しています。
– 特に、19時付近は7月5日を境にスコアが急激に上昇し、7月7日以降にはさらに一定の高値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日の16時から19時付近では、急激なスコアの上昇が見られます。この箇所は、通常と異なる活動パターンが考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は活動スコアの低さを示し、明るい色への変化は高い活動スコアを示しています。
– ヒートマップ上の色の変化により、活動の変化を直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 16時から19時の時間帯におけるスコアの変化は、他の時間帯よりも顕著です。このことは、特に夕方の時間帯に活動が集中している可能性を意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の時間帯（特に16時-19時）のスコアが高いことから、生活の中でこの時間帯が活動のピークにあたることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 夕方に活動が集中していることが、スタッフやリソースの配置を最適化するための重要な手がかりになるかもしれません。例えば、店舗やサービス業では夕方の時間帯に備えることが利益向上に繋がる可能性があります。
– 社会的には、夕方に人々が活発に活動する傾向があることから、公共交通機関やイベントの開催時間を調整することで利便性を高めることが可能です。
このように、ヒートマップを活用することで、視覚的に重要なビジネスや社会のインサイトを得ることができます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体的に、7月1日から7月15日にかけて、ヒートマップの色が青から緑、そして黄色へ変化していることから、全体的に上昇トレンドが見られます。
– 特に7月5日を境に、色の変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日には特に濃い紫色が見られ、これは急激に低下したポイントを示している可能性があります。
– この日は他の日と比較して異常値として目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が高低を示しています。濃い紫は低いスコア、黄色は高いスコアを表しています。
– 時間軸や日付と結びついて、特定の時間帯における変化を観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯での変化がうまく視覚化されており、特定の日付の特定の時間帯での特徴的なパターンを観察可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは日が進むごとに概ね向上していることから、時間帯と日付間のプラスの相関が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– ヒートマップから、個々の時間帯における生活スコアの向上トレンドが見られるため、一定の改善が進んでいることが直感的に理解できます。
– 7月5日の急激な低下は、特定のイベントや要因が影響した可能性があるため、要因分析が必要です。
– ビジネスや社会においては、特定の時期にどのような活動が人々の生活スコアに影響を及ぼしているのか理解することで、戦略的な対応が可能になります。
全体として、このヒートマップは、特定の期間における個人の行動や生活の質の変化を視覚的に捉えるための非常に有効なツールです。
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:
**ヒートマップ分析**
1. **トレンド**
– 上部の時間帯（7時、8時）では、比較的一貫したスコアの変化が見られ、色の変化が少ないことから安定したパターンが感じられます。
– 16時から19時の時間帯では、開始日にかけてスコアが徐々に上がるトレンドが見られます。
– 19時の変化は急激で、特に7月5日に青紫の低いスコアから緑系へ大幅な上昇があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日の16時から19時にかけての変化は顕著で、急激な上昇が見えます。これは重要な変動ポイントとして注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの変化を示しています。色が暗いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いです。
– 各ボックスは特定の時間帯と日付を示しており、時間の経過に伴うスコアの変化を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 7時から19時にかけての時間帯で、全体的に不規則な変動が見えますが、共通のパターンとしては昼過ぎ以降のスコア上昇があります。
– データの変動が特定の曜日に関連しているかは、このグラフからはわかりませんが、日付の範囲と変動パターンから関連性を探る必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部時間帯で特に夜に向けてスコアが上がる傾向が見られ、これが社会活動の活発化に関連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その影響**
– ヒートマップから、特定の時間帯における社会活動の活発さや低迷が視覚的に分かりやすく示されています。
– 急激な変動ポイント（例: 7月5日）は、社会イベントや外部要因（天候や祝祭など）による影響が測られている可能性があります。
– ビジネスや社会にとって、特に夕方以降のスコア上昇は、顧客の活動時間や労働時間を考慮する上での価値ある情報となります。
このヒートマップから得られる洞察は、期間中の特定の時間での活動のピークや変動要因を特定することに役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **相関トレンド**:
– ヒートマップで視覚化されているのは、各WEI（Well-being Index）項目の間の相関関係です。
– 「総合WEI」と他の個別項目（個人・社会の各WEI項目）との相関が非常に高い（>0.75）ことが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は観察されませんが、一部の項目間で相関が低く（<0.6）、他の多くの項目間の高い相関と比較して目立つ部分があります。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」間の相関（0.49）が相対的に低いです。
3. **各要素の示す意味**:
- 色の濃淡は相関の強さを示します。濃赤は強い正の相関、濃青は負の相関、薄色は相関が弱いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
- 時系列データそのものはヒートマップで直接表現されていませんが、30日間の観察期間に基づいて算出された相関を示しています。
- 様々なWEI項目が相互にどのように関連しているか（例えば、社会的公平性のWEIが総合WEIに与える影響など）が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
- 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」間の相関（0.90）が非常に高く、個人の幸福感と社会的側面の間に強い関係があることが示唆されます。
- また、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」の相関も非常に高い（0.91）ことから、多様性や自由が総合的な幸福感に寄与している可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
- 人々は幸福感を感じる要素が必ずしも個人の経済的余裕だけでなく、社会的要因（公平性や教育機会など）にも強く影響されることを理解する可能性があります。
- ビジネスや政策において、ウェルビーイングの向上を目指す活動は、個別の要因のみならず、社会環境全体にわたる改善を視野に入れることが重要です。
- 特に、心理的ストレスの軽減や自由度と自治の向上は、他の分野にも波及的に影響を与える可能性があるため、重点的な取り組みが求められます。
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:
この箱ひげ図の分析を以下の観点から行います。
1. **トレンド**
– 期間が30日と短く、時系列データではなくカテゴリ別の分布を示しているため、特定のトレンドは読み取れません。ただし、カテゴリごとの分布の違いによって、ある程度の一貫性や変動の有無を観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済合格）」や「社会WEI（公平・公正さ）」で多くの外れ値が確認できます。このことは、データにおいて極端な値が存在し、何らかの異常な状況が起こった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の色はカテゴリを区別するためのものであり、WEIスコアの比較を可能にしています。また、箱の高さはデータのばらつきを表し、上下のひげは最小値と最大値、中央の線は中央値を示しています。
– 広い箱、高いひげのカテゴリは、データが広範に分散していることを示しており、安定性に欠ける可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– この図は時系列データというよりはカテゴリ比較を示しているため、時系列間の関係性については明示的な情報はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリ毎に異なる特徴を示しているため、全体的な相関関係は明確ではありません。しかし、分布の広さや中央値の位置から、いくつかのカテゴリ間で類似点や差異を見出せるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じるであろうことやビジネス・社会への影響**
– 例えば「個人WEI（心理的ストレス）」の箱が他と比べて小さく、特別な変動が少ないことは、安定した心理的状況を示していると直感的に感じるかもしれません。
– 外れ値が多く見られるカテゴリや分布が広がっているカテゴリは、そこに潜在する課題や改善の余地があると判断されるかもしれません。
– ビジネスや政策立案において、特定の指標の改善が求められる可能性があります。
総じて、このグラフからは、生活カテゴリにおける様々な要素の安定性や課題を視覚的に直感的に捉えることができると言えるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
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**
– 「Trend」プロットから、全体的に緩やかな上昇傾向が見られます。これはカテゴリ内のスコアが時間とともに向上していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Observed」プロットにおいて、7月4日に急激な下降があります。この日を外れ値として特定できます。
– その後、急激に回復していますが、この変動の原因は特定のイベントや出来事に関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「Observed」は実際の計測値を示します。
– 「Trend」はデータの長期的な傾向を示します。
– 「Seasonal」は周期的なパターンを示しており、7月4日以前と以後で周期的な変動が確認できます。
– 「Residual」は観測値からトレンドと季節成分を除いた残差で、データの予測不能な部分を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「Observed」の短期的な変動は、「Seasonal」と対応している部分があります。特に7月4日の大きな変動は「Seasonal」と密接に関連しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「Seasonal」の変動は一貫しており、一定のリズムで増減しています。これは周期性が存在することを示しますが、トレンドの上昇と合わさって観測されています。
6. **直感的に感じることと影響**
– 人間が直感的に感じるのは、スコアの全体的な上昇と周期的な変動です。
– 7月4日の急激なスコアの下落は、特定の市場状況や社会的イベントが影響した可能性があります。
– ビジネスや社会において、この上昇トレンドは生活カテゴリーにおけるポジティブな成長または改善を示唆しており、さらなる投資や関与の機会を広げる可能性があります。
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:
このグラフは、生活カテゴリーにおける個人のWEI（ウェルビーイング・インデックス）平均スコアのSTL（季節・トレンド・残差）分解を示しています。以下に各コンポーネントについての分析を示します。
1. **トレンド**
– トレンドは緩やかに上昇しています。これは、期間全体を通して個人のウェルビーイングが徐々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**
– 観測値のデータ（Observed）には、特に2025年7月5日に大きく下振れしています。この日は何らかの外部要因、例えばネガティブな出来事やストレス要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **Observed**は総合的なスコアを示し、トレンド、季節変動、残差の全てを含んでいます。
– **Trend**は長期的な変化を表し、徐々に改善しています。
– **Seasonal**には周期的な変動が見られます。特定の周期的なパターンが人々のウェルビーイングに影響している可能性があります。
– **Residual**には小さな変動がありますが、大きな異常変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各コンポーネントが共に動くことで全体の観測値が形成されています。トレンドと季節成分が主要な動きを規定しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの上昇と季節成分の変動は、観測値の動きと強い関連を持っています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、人々のウェルビーイングが全体として向上しつつ、特定の時期に大きなストレスを受けた可能性があると考えられます。
– ビジネスでは、ウェルビーイングが向上すれば生産性や満足度が向上する可能性があり、それに伴うメリットを意識することが重要です。
– 社会的には、周期的な低迷が観測される場合、その理由を分析し対応策を講じることが求められます。
このように、データに基づく洞察を活用することで、より良い生活や業務運営を行うための基盤を整えることが可能です。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおける社会WEI平均スコアを30日間にわたってSTL分解したものです。以下に各要素について分析します。
1. **トレンド**
– 「Trend」グラフを見ると、全体的に緩やかな上昇傾向があります。これにより、長期的に見るとWEIスコアが改善していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Observed」グラフでは、2025年7月4日に一時的な急落が見られます。しかし、その後すぐに回復しているため、短期間の外れ値であると言えます。
3. **各プロットや要素**
– 「Observed」は実際に観測されたデータを示しています。
– 「Trend」は長期的な傾向を示し、ここでは上昇トレンド。
– 「Seasonal」は周期的な変動を示し、上昇と下降を繰り返しています。
– 「Residual」は観測値からトレンドと季節成分を除いた誤差を示します。ここでは小さな変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「Trend」と「Seasonal」が「Observed」に対して補完的に作用しています。「Observed」の急落は「Seasonal」の急な谷による影響が大きいと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関は具体的に示されていませんが、全体としてトレンドの上向き方向と季節成分の周期的な変化が相互作用しています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 観測されたトレンドと周期的な変動から、社会的な状況が徐々に改善している一方で、周期的な要因が短期間にわたって影響を及ぼしていることを示唆しています。
– 急落があるにもかかわらず回復の兆しが見えるため、ビジネスや政策においても短期的な変動に迅速に対応できる柔軟性が求められるでしょう。
全体として、社会的な活動におけるポジティブな傾向がみられる一方で、季節要因による短期的な変動も適切に管理される必要があると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– PCAの散布図では、明確な上昇や下降のトレンドは観察されませんが、データは第1主成分軸上でバラついています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第2主成分（縦軸）の値が0.1以上のプロットは少数で、他の点から離れているため、外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は、おそらく30日間の違う時点でのデータの組み合わせを示し、第1主成分がより重要で、データの76%の分散を説明しています。
– 第2主成分はわずか9%の分散を説明しており、追加の変動要因を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データ間では明確なクラスターは形成されていないため、特定のパターンや周期性もありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 密集しているプロットは主に第1主成分の正のゾーンにあり、ここに大部分のデータが集中しています。
– 両主成分の間には強い直線的相関関係は見られない。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– グラフ上で明確なクラスターが見られないことから、データは均一な分布をしている可能性があります。これにより、多様な要素が生活に影響していることが示唆されます。
– 外れ値を詳細に分析することで、生活の中で特定の日や出来事が他と異なる影響を与えた可能性があり、ビジネス戦略や社会的取り組みの見直しに役立つかもしれません。
このようなPCAの結果は、元のデータを簡素化し、重要なパターンや異常を把握するための有力な手段です。このグラフから得られた知見は、さらなるデータ分析や意思決定の基礎を提供します。
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。