📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI:** 0.60台から0.90台へ上昇傾向が見られます。7月初旬にかけては比較的安定していたものの、7月5日を境に明らかにスコアが向上しています。
– **個人WEI平均:** 総合WEIに近い動きで、特に7月6日以降、安定的に80台を維持しています。
– **社会WEI平均:** こちらも類似した傾向を示し、特に後半での安定的な高スコアが見られます。
#### 異常値の検出と背景の推測
– **異常値:** 7月1日や7月6日などの日において異常値とされるスコアがあります。特に7月6日は、社会的イベントや政府施策による影響などが考えられます（例: 社会基盤の強化や経済政策）。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド:** 総じて上向きのトレンドが続いており、個人・社会指標ともに安定的に高スコアを維持しています。
– **季節性:** 短期間における顕著な季節性は見られませんが、特定の曜日や月初・月末での変動は観察されるかもしれません。
– **残差:** 説明困難な一部変動は、短期間の社会的イベントや予測不可能な要因によるものかもしれません。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ:** 個人と社会の各項目間の高い相関が示唆されています。特に、経済的余裕や公平性などは個人の幸福と強く関連しています。
#### データ分布
– **総合WEI:** 箱ひげ図での観察から、中央値は安定しており、特段の外れ値は確認されません。このことはデータが比較的スムーズに移行していることを示しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1:** 76%の寄与率を持つ主要な構成要素は、おそらく健康、経済的余裕、社会基盤等の基本的な生活条件に影響を受けていると推測されます。
– **PC2:** 9%の寄与率で、これらはおそらく、持続可能性や多様性のような長期的な社会的視点に関連しています。
#### 結論
全体的に、データは積極的なトレンドを示しています。7月6日以降における急改善の要因をさらに詳しく調べることで、社会政策や経済対策に関する貴重なインサイトが抽出できるかもしれません。主要な構成要素が全体のWEIスコアに及ぼす影響を理解することで、政策立案の基礎が得られることでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 左側のデータは、2025年7月から9月にかけてのものと思われ、右側は2026年7月のデータです。この期間の中央部にデータがないため、トレンドの一貫性は乏しい。
– 各データポイント群は比較的横ばいで、はっきりしたトレンドは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータには異常値が見られ、それが強調されている（黒い丸）。
– 右側の2026年のデータは、比較的集約されており、外れ値は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は「実績」、赤い「×」は「予測」、特に2025年には予測データを示す点が見られる。
– グレーの範囲が予測の不確かさを表し、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測モデルが表示されている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異常値、予測データが近接しており、実測とのずれが観察される。
– 予測モデルごとの予測の信頼区間も示され、精度や情報の不確かさが表現されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフの左と右のデータ群ははっきりと分かれ、時間的に連続した関係を示すデータがない。
– いくつかのモデル間での予測の一貫性が示されているが、モデルによって予測の幅は異なるようです。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 中間のデータが欠如しているため、長期間のトレンドや周期性を評価するのは難しい。
– 外れ値の管理や予測モデルの活用による顧客行動の理解、ビジネス戦略の策定に寄与する可能性がある。
– 予測の不確かさを示すことで、リスク管理や意思決定の改善に役立つ。
このように、グラフは複数の時点での状況を示しており、その間のデータが欠けていることから、全体のトレンドを掴むのは課題があります。ただし、予測の幅やモデルの評価には重要な情報を含んでいます。
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:
以下、グラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は、評価開始から一定期間上昇または横ばいを示しています。
– 予測値は複数のアルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって異なるパターンを示していますが、ランダムフォレスト（紫色）と決定木（ピンク色）は安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに外れ値（黒円）がありますが、予測の不確かさ範囲（灰色）に含まれている可能性があります。
– 異常値が全体のパターンを乱していないため、重要な変動として注視が必要です。
3. **各プロットの意味**
– 青色の点は実際のWEIスコアを示し、過去のデータに基づいた比較AIの予測（緑色）が後半に表示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼性の指標として重要です。
4. **各時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰の予測は似た動きを示し、実データよりも高い値を示すことが多いです。
– ランダムフォレストの予測は最も安定しており、実データと比較的よく一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測方法のスコアにおける分布は、実績データと比べて若干異なりますが、ランダムフォレスト回帰が特に実データと相関が高いです。
6. **直感的な洞察**
– 多様な予測アルゴリズムを使うことで、WEIスコアの動向をさまざまな視点から理解することが可能です。
– AI予測を用いることで、個人生活における行動のパターン変化や利用傾向の指標として有効です。
– ビジネスにおいては、ユーザーの行動予測に活かし、より的確なマーケティング戦略を立てることができます。
– 社会的には、生活の質や健康関連の評価を高めるための政策立案に活用できるでしょう。
グラフは、個人レベルでの変動を捉えるための理解を深化させることを目的としており、特にランダムフォレストの予測が信頼度が高いと言えます。
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、このグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– **実績データ**（青点）は初期に密集しており、ある一定期間のあと出現していません。直近のデータは表示されていないため、トレンド変化の判断が難しいですが、当初は0.6～0.9付近に集中しています。
– **昨年のデータ**（緑点）は、後半に集中しており、若干の上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**（黒の円）は、2025年7月1日近辺にいくつか見られ、特に高いスコアの位置にプロットされています。
– **急激な変動**の兆候は、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測線が最初に見られるものの、実績や昨年のデータに大きく影響していない点で注視すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ**（青点）と**予測データ**（赤×）の配置が、初期と中盤に集中しているため、予測と実績の一致度を考慮した評価が可能です。
– **昨年のデータ**（緑点）の方が後半に偏っており、これは過去データの傾向と比較する際の参考になります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 昨年のデータと実績データの間には、直感的に強い関連性がありそうですが、タイミングやスコアにズレが見受けられます。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が提示されており、それぞれの信頼性や適応度を評価することで、正確な予測が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 外れ値が集中している期間に、他のデータ点（実績や予測）も高密度で存在するため、特定期間の異常やイベントなどを考慮することが求められます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフ全体から直感的に、人々が認識するのは特定期間の異常とその継続的な予測の重要性です。
– ビジネスや社会において、特定の予測手法が現実のデータにマッチする場合、この手法を重視した戦略を採用することが影響を与えることが考えられます。
このグラフは、過去の実績と予測の整合性を評価する上で貴重であり、その詳細な解析が今後の戦略立案に貢献することでしょう。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– WEIスコアは初期においては0.8付近で安定しており、その後、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）において上昇トレンドが観察されます。特に、線形回帰とランダムフォレスト回帰では、予測されるスコアが1.0に近づく動きが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に小さな異常値として検出されているプロットが存在しますが、全体的には大きな外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（実績AI）と予測が両方表示されており、予測の不確かさ範囲も示されています。この範囲を超える変動は確認されていません。
– 色は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表し、それぞれ異なる成長パターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データにおいて、予測手法により異なる結果が示されていますが、全体的にポジティブな傾向で有意な相関がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測値の間には相関関係があり、予測手法の選択に依存する可能性があります。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**
– グラフを見ると、個人の経済的余裕が今後一定の改善傾向にあることが示唆されています。ビジネス的には、個人消費の増加や投資機会の増大が予想され、ポジティブな影響が期待されます。社会的には、個人の生活水準の向上につながる可能性があります。
この分析は、可視化された予測データとそのインプリケーションに基づいています。
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:
グラフを分析し、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のトレンドは一定の範囲内での変動を示していますが、2026年1月以降、グラフの右側ではスコアが高まる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として強調されているデータポイントがありますが、全体のスコア範囲から大きく外れてはいません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIデータは実際のスコアを示し、予測されたスコアは異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）でプロットされています。
– 予測の不確かさ範囲は、データの信頼性の度合いを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データと過去のデータ（比較AI）は、将来的なスコアの上昇を示唆しています。特にランダムフォレスト回帰が他のモデルより高めのスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測AIの間で一貫したパターンが見られ、予測器がうまく適用されていることが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、個人の健康状態が徐々に改善していることを示しており、予測データも対象者が今後の健康管理をうまく行う可能性を示唆しています。
– 有効な健康増進プログラムや介入方法が適用されていることを示唆しており、ビジネスや社会における健康投資の重要性を再確認する機会となるでしょう。
この分析が、データに基づく意思決定に役立つことを願っています。
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:
以下のポイントに基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 前半のデータは散布が密集し、後半の予測データが増加傾向にあるように見えます。
– 最後の方にはグラフが上昇する予測トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ（青のプロット）には外れ値がいくつかある（黒の円で囲まれている）ことがわかりますが、それ以外では比較的安定しています。
– 予測モデル（ピンクライン）の間で多少の変動が見られますが、大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各色の線は異なる予測手法を表しており、それぞれの手法によって予測の結果が多少異なります。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測がありますが、全般的な傾向は似ています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予実データと予測データの間には時間的に間があり、このギャップがあることはモデル予測評価の準備段階として重要です。
– 実績データからの勢いの影響で、予測に反映されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは0.6〜0.8の範囲で密集しており、心理的ストレススコアの安定した期間を示す可能性があります。
– その後の予測データもこの範囲を継続していますが、後半にはストレススコアの上昇が予想されています。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– ストレスの増加は個人の生活の質や仕事のパフォーマンスに直接影響を与える可能性があるため、予測された増加傾向は注意深く監視する必要があります。
– ストレス対策の導入やワークライフバランスに関する施策が必要です。
このグラフからは、介入がない場合に心理的ストレスが今後増加するリスクが示唆されており、このデータに基づいて早期対策が求められることがわかります。
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:
このグラフは「生活カテゴリにおける個人WEI（自由度と自治）」のスコア推移を360日間にわたって示しています。それに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 終盤に大きな変化が見られ、スコアが急上昇しています。これは大きな改善を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数値は安定しているものの、中盤にかけていくつかの外れ値が存在しています。それらは通常の範囲外になっています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青と黒のプロットは実績データを示し、緑は前年のデータです。異常値が黒の円で示されています。
– ラインは異なる回帰モデルによる予測を示しており、予測と実績の差異を視覚的に確認することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる予測を出していますが、全体的に同様の動きを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータと今年のデータの初期部分に、同様のレベルでの密集が見られます。
6. **人間が直感的に感じることやその影響**:
– グラフ全体として、途中まで安定していたものが、後半に急激な上昇を見せたことで、個人の自由度や自治における大きな改善が示唆されています。
– この改善が社会やコミュニティにおけるポジティブな変化（例：政策変更や個人スキルの向上）によるものである可能性があります。
このグラフは、今後のスコア向上傾向を示しており、その原因を探ることでさらに生活の質を向上させるための方向性を得ることができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは360日間の期間を示しており、初めの期間には青色のプロット（実績）が密集しており、評価が高く安定していることを示しています。途中でデータが一時的に途切れた後、後半には緑のプロット（前年）が現れ、再び高いスコアが示されています。
– トレンドとしては、初めの増加後はスコアが安定し、高い水準を維持しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見当たらず、スコアの変動も激しくはないように見えます。評価が急激に低下するような異常値は存在しないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（実績AI）の青色プロットが左側に集中し、高いスコアを示しています。予測（予測AI）の一部は様々な色の線で表され、特にランダムフォレスト回帰（ピンク）および他の回帰モデルが比較されていますが、実績のエリアに対する予測の信頼性を評価しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが比較されています。実績に対する予測の精度やギャップを観察するための基準が設けられていますが、特に矛盾は見当たりません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は非常に安定・高密度であり、評価は非常に一貫して高いことが示されています。予測データも同様の範囲であり、相関性が高いことが示唆されています。
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、評価が一貫して高く、予測もそれに一致していることから、公平性や公正さに関して社会的な満足度が高いと直感的に理解されます。
– ビジネスや社会において、信頼性が高く評価される一方で、落ち込みのリスクが低いと判断される可能性があります。信頼性の維持が経営や政策立案にとって重要とされるでしょう。
全体として、このグラフは社会的公平性や公正さの評価を時系列で安定的に高く維持することの成功を示しており、そのままの状態を維持し発展させるための強固な基盤が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:
以下にこのグラフからの洞察をまとめます。
1. **トレンド:**
– グラフの左側に集中的にプロットされている青い点（実績AI）が0.8から1.0のスコアに位置しており、しばらくの間横ばいを示しています。
– 一方、グラフ右側では、緑色の点（前年比AI）も0.8から1.0の間に存在し、類似した横ばい傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青い点（実績AI）の中に黒い縁取りの異常値が見られ、これは他の点より高い位置に位置しています。この点が特異なイベントやデータの誤りを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 実線、破線、点線の異なる回帰予測線が示されていますが、いずれもスコアの範囲内で大きな変動を示していないため、将来的な予測も安定していると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性:**
– 実績AIと前年比AIのデータは非常に類似した傾向を持っており、過去の実績がそのまま継続している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 総じて密度の高い領域に点が集中しているため、データの安定性が高いことを示しています。
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:**
– データの安定性と過去データとの一貫性から、持続可能性と自治性におけるスコアは維持されてきていると考えられ、人々や組織にとって安心感を与える結果となるでしょう。
– ビジネスや社会においては、変化が少ないため、新規の対策や施策の圧力は少ないかもしれませんが、異常値に対する注意が必要です。
このグラフは、持続可能性と自治における安定した状態を示しており、特に異常値の分析が重要となります。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時系列データは途中で途切れているように見え、初期のデータ（2025-07-01から2025-09-01付近）は0.8から1.0の範囲に密集しています。
– 2026-07-01付近のデータは0.8を中心に再度密集しています。これらの中断された傾向が何らかの基盤整備プロジェクトや教育機会のフェーズごとに区切られている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の点群には異常値として黒の円があることから、例外的な値が存在したことが示唆されます。
– この異常値は他のデータと異なる行動を示しているため、特別な状況やイベントの影響による可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青の実績プロットと赤の予測プロットが近接している点から、モデルの予測精度が高いことがわかります。
– 線形回帰からランダムフォレスト回帰まで各種の予測モデルが使用されており、それぞれが異なる回帰曲線を描いていることから、多様なモデルアプローチが採用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの間で若干の違いが見られつつも、全体的に同様のスコア範囲を示しています。これはモデルの選定が妥当であることを表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の期間において密度が高く、後半では拡散していることから、システムやプログラムが進化するか、政策が変わった可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 政策や社会基盤に関するプログラムが一定の目標を持って順調に進行している印象を与えます。
– もし、教育機会に関するデータであれば、学習や教育環境が安定して提供されている、または向上していると理解できるでしょう。
このグラフから得られるビジネスや社会への影響として、持続的な投資や政策の改善が順調に進行しており、教育や社会基盤の拡充が達成されつつあると評価できるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは最初の数か月間、実績（青い点）がほぼ横ばいで安定していることを示しています。
– 予測（クロスや線）のデータも含め、全体のスコアは0.6から1.0の間で一定の範囲にあることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のセクションでいくつかの異常値（黒い円で囲まれた点）が見られます。これは予測と実績のデータ間で一時的な違いがあったことを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。最初の期間に集中しています。
– 緑色の点は前年のデータで、後半に多数存在します。
– 紫、緑、ピンクの線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）によるものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間にある程度の相関関係が見られ、全体の傾向は大きくは変わらないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データが共に高いスコアの範囲に集中していることから、モデルの精度が高いことが示唆されています。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– データの最終的なスコアが高いことは、共生・多様性・自由の保障の指標が良好であることを示しています。
– 急激な変動や異常値が少ないため、社会的な安定性が伺えます。
– 予測モデルが一貫していることから、政策の評価や改善に役立つ可能性があると考えられます。
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:
以下は、提供されたヒートマップに関する分析です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの変動は広範囲にわたっています。
– 一部の時間帯では、色が濃い（低いスコア）から明るい（高いスコア）へと変化する日があるため、いくつかの周期性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日には、特定の時間帯で非常に低いスコア（濃い紫または黒）が見られ、強い外れ値が存在します。この日は何か特別な要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの程度を示し、明るいほど高いスコアです。ここでのスコアは、特定の時間帯の活動レベルや「生活」と関係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**:
– 異なる時間帯間で同様の色パターンが見られることから、同じ日の時間帯にある種の相関が存在するかもしれません。例えば、ある時間帯で高スコアであれば、他の時間帯も同様に高スコアになる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日に、複数の時間帯で色の変化が共通していることから、時間帯間には一定の相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップから、特定の日や時間帯に特異な出来事があると直感的に感じられるでしょう。このようなデータは、生活習慣、オンピーク時間の把握、あるいはイベントの効果を分析するのに役立つかもしれません。
– ビジネスや社会においては、特定の時間帯での行動パターンを知ることで、マーケティング戦略の調整やサービス提供の最適化が可能になるかもしれません。
全体として、このヒートマップは、時系列での活動や変動を視覚的に捉えるのに優れたツールです。イベントの影響や行動パターンを理解するための出発点として有効に活用できます。
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平均スコアを示し、縦軸が時間（時間帯）、横軸が日付を示しています。色の濃淡がスコアを表しており、色の変化から数々の洞察が得られます。
### 1. トレンド
– 各時間帯におけるスコアの変動は、ある時間帯では安定している一方で、他の時間帯では急な変化が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 16時と19時周辺で、特に7月5日に暗い色が確認でき、スコアが低かったことを示しています。
– これに対して、7月7日以降は主に緑や黄色が増えており、スコアの上昇が見られます。
### 3. 各プロットの意味
– 青から紫の色合いは低スコアを示し、緑から黄色は高スコアを示しています。
– これにより、日によって、また時間帯によって異なるパフォーマンスが視覚的に即座に判断可能です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 全体的な色の変化は、日を追うごとに昼過ぎから夜にかけてのスコアが高くなる傾向を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 直感的には、早朝や深夜よりも夕方から夜にかけてスコアが上昇しているように見え、生活リズムおよび日中の活動との関連性が考えられます。
### 6. 人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響
– このような時間帯のスコアの変動は、個人の活動量やエネルギーレベルに関連している可能性があります。
– ビジネス的な観点からは、高いスコアが見られる時間帯に重要な会議や作業を当てる判断の材料になるかもしれません。
– 個人の健康管理や時間活用の補助としても、有用なデータとなり得ます。
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、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 期間中、色の変化からいくつかの時間帯で同じ傾向を示していますが、全体としては顕著な一方向のトレンドは見られません。
– 各時間帯で異なるパターンが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、16時台の一部に見られる濃い紫色の部分で、これは明らかに異なる低い値を示しています。この時間帯に何らかの異常な現象が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの大小を示しています。黄色が高く、濃い紫が低い数値を表します。
– 時間帯ごとの色の違いが、行動や活動のパターン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**:
– 時間帯ごとの色の分布から、特定の時間に活動が集中していることを示唆しています。特に8時、15時、19時周辺の色が目立ち、活動が活発であることを表しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時）に、極端に低いスコアが見られるため、他の時間帯とは異なる特徴を持っている可能性があります。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– ヒートマップは、時間帯による社会的な活動やストレスの変化を示している可能性があります。例えば、紫の部分が示す異常な低いスコアが、特定の時期や出来事によって社会不安を示唆しているかもしれません。
– ビジネスでは、特定の時間に集中的なリソースを割く必要があるか、ピーク時の活動に対応する必要があると考えられます。
全体として、このヒートマップは社会活動の時間的な変化や異常を把握するのに役立つツールです。さまざまな時間帯ごとの変化を通じて、効率的なリソース配分や問題解決の糸口を見出すことができます。
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:
このヒートマップは、生活カテゴリーにおけるWEI（Well-Being Index）の項目間の相関を視覚化したものです。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 相関自体に時間的な変化（上昇、下降のトレンド）が反映されることはありませんが、様々なWEI項目間の関連性が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関係数は-1から1の範囲で平滑に変動するため、ヒートマップ上での外れ値や急激な変動は直接表現されませんが、相関の強弱によって可視化されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色は相関の強さを示しています。赤系（正の相関が強い）、青系（負の相関が強い）がわかりやすく表示されています。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」との高い正の相関（0.97, 0.98）は特に目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データというよりも各要素間の結びつきが示されています。「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も正の相関を示しており（0.94）、社会的な要素が関連しあっていることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目はほぼ中程度の相関（0.45から0.61）で、個人の経済状態が他の要素と大きく関与しているわけではないことを示唆します。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目と比較的低い相関を持つケースが多く、個人の自由度や自治性が他の項目と必ずしも密接にリンクしていない可能性を示唆します（例えば、経済的余裕との相関は0.45）。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 高い相関を持つ項目同士は、生活満足度の向上において共に強化する必要がある要素かもしれません。
– 個人や社会のWEI要素がどのように連携しあっているかを理解することで、政策立案者がどの分野に注力するべきか判断する手がかりになります。たとえば、教育機会を増やすことで、多様性のある共生が促進されるといった関係性が見られます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– この箱ひげ図は、各WEIタイプにおけるデータの分布を示しています。個別のWEIタイプにおける明確な上昇または下降トレンドは、箱ひげ図からは直接観察できませんが、中央値や四分位範囲を比較することで、相対的な評価が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかの箱ひげ図には外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済幸福度）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」など、多くの外れ値が下側に位置しています。外れ値が多いことは、安定性に欠ける可能性があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図の中央線は中央値を示しており、箱の上端と下端はそれぞれ第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示しています。箱の上下に伸びる線（ウィスカー）は、通常データの範囲を示し、丸い点は外れ値を表しています。
– 色の違いはカテゴリーの違いを示しており、WEIスコアのバリエーションを視覚的に区別するのに役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係性自体は、この箱ひげ図では直接的に示されていません。しかし、異なる時間にわたるデータの分布のバリエーションを観察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は各WEIタイプで異なっており、例えば「個人WEI（心理的ストレス）」は他のメトリクスよりもスコアが低く、幅広く分布しています。一方で「総合WEI」では平均値が高く、集中しています。これらは、生活の異なる側面での評価や課題を示しています。
6. **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**
– グラフから、個人や社会的要因におけるストレスや不平等に課題があることが直感的に読み取れます。この結果は、精神健康や公平な社会構築の重要性を再認識させ、政策改善や支援施策の検討につながる可能性があります。また、企業においても従業員の幸福度やストレス管理への配慮が必要となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **散布図の解釈**: 全体的に特定の上昇や下降のトレンドは見られず、プロットは第1主成分と第2主成分の中心付近に分布しています。
– **周期性**: 特定の周期的なパターンは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 一部のデータポイントは、第1主成分が約-0.5、第2主成分が0.15付近に位置しており、他のデータポイントから明らかに離れています。
– **急激な変動**: 分布の中心から外れた少数の点が見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と密度**: 各点の色と密度からの情報はグラフでは示されていないようです。各点は一様な色で表示されています。
– **主成分の寄与率**: 第1主成分の寄与率は0.76、第2主成分の寄与率は0.09です。第1主成分がデータの大部分の分散を説明しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数のデータポイント間の相関や時間による変動の傾向は、PCAの投影では直接的には見られません。しかし、主成分の組み合わせがこれらの関係性の理解を助けると言えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 第1主成分と第2主成分間の明確な相関関係は見られません。データは無相関に近い状態で、主に第1主成分に沿って広がっています。
– **分布**: データポイントは広範にわたり、第1主成分に沿って分散があります。
### 6. 人間が感じるであろうこと、社会への影響
– **直感的な洞察**: このデータセットは、高次元の要因がある生活関連の要素を反映しています。第1主成分が大部分の分散を説明するため、この要素が最も効果的に観察できます。
– **ビジネスや社会への影響**: 主成分分析の結果は、生活関連の要素間の相関を理解しやすくし、重要な決定を行う際のバックグラウンドとして役立つかもしれません。特に、主成分が特定の生活要因を説明する場合、その要因への焦点を絞った施策が考えられます。
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。