📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアのデータ分析
#### 時系列推移
トータルでは、2025年7月1日から7月16日にかけてのWEIスコアは上昇トレンドを示しています。特に7月6日以降、スコアは比較的高い水準（0.80以上）で推移しています。これは、個人および社会の各項目の平均スコアが共に改善されたことを示唆しています。
#### 異常値の検出
一部の日付で、異常値と見なされるスコアがいくつか検出されています。例えば、7月1日のスコア0.66や、7月5日のスコア0.65などです。異常値の発生は経済的余裕や心理的ストレスのスコアが影響している可能性があります。これらの日は、社会的、個人的背景の変化、ニュースへの反応、またはデータ収集時の誤差が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解により、WEIの長期トレンドは上昇していることが明らかです。季節的なパターンは顕著ではありませんが、残差に異常値が含まれている場合は短期的な突発的な出来事の影響を示しているかもしれません。
#### 項目間の相関
相関ヒートマップからは、個人と社会の各項目間で中程度から強い相関が観測されています。特に、経済的余裕と健康状態、社会基盤・教育機会と社会の持続可能性の間には高い相関が見られます。これらは、個々の経済状況が直接的に健康に影響し、教育機会が社会の持続可能性に寄与することを示唆しています。
#### データ分布
個々の項目の箱ひげ図分析を行うと、幾つかの外れ値が検出されますが、これらは主に異常値の日に対応しているようです。ばらつきの大半は0.80-0.90の間に集まっており、中央値もこの範囲に集中しています。
#### PCAによる主要な構成要素
主要な構成要素（PC1: 0.76, PC2: 0.09）は、WEIの変動における主な要因を経済と健康状態が占めている可能性を示唆しています。これは、個人の経済的安定性が全体の幸福感に強く影響を与えていることを示しています。
#### 総括
全体的なWEIスコアの上昇は、個人と社会の両方における改善を示しています。異常値は個々の要因の変動によるものである可能性が高く、これらを解決するには、経済状況の改善やストレス管理が重要です。分析を通じ、個人の経済力と健康が幸福感に非常に大きな影響を与え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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側のデータ点（青色）が比較的一定で、わずかな上昇傾向が見られます。
– 過去のデータは0.6から0.9の範囲で変動しています。
– 予測のライン（紫、青緑、ピンク）は、将来的にわずかに異なる傾向を示していますが、急激な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータ点が黒い円で囲まれており、これは外れ値を示しています。これらは通常の範囲外の変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値として特定されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰（青緑）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の線が示されていますが、これらは大まかに横ばい、またはわずかに上昇しています。
– 各モデルの予測結果に大きな違いは見られないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8付近で密集しており、数値のばらつきは比較的小さいです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス、社会への影響**:
– データの安定性から、WEIスコアは大きな変動は期待されず、安定した生活指標を示しているように感じられます。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや異常事態を示唆する可能性があり、その原因や影響を調査することが重要です。
– 将来の予測も安定的であり、これにより長期的な計画や戦略を立てる際に安心感を与えるかもしれません。
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:
このグラフから読み取れる視覚的な特徴と洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データは0.6から0.8の範囲で安定しており、大きなトレンドの変化は見られません。
– 予測データは、異なるモデルの予測値で若干の変動がありますが、主に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータ点が異常値として囲まれていますが、それ以外は総じて一貫したパターンを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青い点）が密集していることから、データは一定の範囲内で集まり、安定していると考えられます。
– 予測モデル（線の違い）は、将来のスコアに対する異なる予測を表示していますが、全体的に大きな違いはありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと異なる回帰モデルの予測値は、比較的一貫しており、実績データをある程度正確に予測できている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは大きく変動しておらず、初期の外れ値以外では大きな異常は見られません。
6. **視覚的直感およびビジネス・社会への影響**:
– データが安定しているため、個人の生活やスコアに急激な変動がないことが示唆されます。これは安心感を与えるとも理解できます。
– 予測の精度が高いと仮定すると、将来の計画や判断に自信を持って取り組むことができるかもしれません。
このグラフは、個人の生活における安定性と予測の信頼性を示しており、変動が少ないことが強調されています。ビジネスや社会においては、予測に基づいた戦略的な決定が可能となるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績：最初の20日間は横ばいに近いが、若干の変動あり。
– 予測（7月15日以降）：すべてのモデルで安定した上昇トレンド。その後、全体的に高い安定状態に達している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が確認でき、グラフの初期段階でのスコアのばらつきがあることを示している。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、それに対応する黒いスコープは外れ値を示す。
– カラフルな線（青、ピンク、紫）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）による予測を示している。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、特に初期の日付では広がり、将来の日付に向かって狭くなる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際の振る舞いと複数の予測値は、後半は調和している。特にランダムフォレストの予測ラインが他のモデルよりも実績に近い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにはかなりのばらつきがあり、予測モデルの精度は外れ値の影響を受けないことが示唆される。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人間が直感的に捉えることとして、将来的なスコアの上昇傾向は予測モデル共通のシナリオであり、さらなるポジティブな変化を期待できる。
– 社会評価の安定性が見受けられることで、ビジネスや政策立案においての計画が比較的安定的に遂行できる状況が整っていると考えられる。特にランダムフォレストモデルの予測が与える信頼性が高い。
この分析から、意思決定者はこの傾向を利用して、長期的な戦略を策定する際に有効な指標として活用することができるでしょう。
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:
グラフを分析して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、概して横ばいで、0.7から0.8の間に密集しています。
– 予測（折れ線）は、線形回帰（青紫）は平坦である一方、決定木回帰（緑）は急激に増加した後に一定になり、ランダムフォレスト回帰（紫）は緩やかに増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績にはいくつかの外れ値（黒い円）が見られ、特に7月上旬に0.6付近で注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）は個人のWEIスコアを日次で示し、黒い円は外れ値です。
– 塗りつぶされた灰色の領域が予測の不確かさ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる傾向を示しており、実績の時間推移よりもモデルの将来予測でより分かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは狭い範囲に密集し、安定していることがうかがえます。特に、0.75付近にプロットが集中しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 個人のWEIスコアが安定しているため、短期的な経済状況が安定しているように見えます。
– 各予測モデルが異なる傾向を示すため、予測モデルの選択によって経済的判断が異なる可能性があり、これは意思決定において影響するでしょう。
– ビジネスとしては、安定したスコアが続けば安心して投資や消費が可能である一方、予測のばらつきが大きい点には注意が必要です。
このグラフからは、現在の状況の安定性を感じ取る一方で、将来の不確実性やモデル選択の重要性も示唆されます。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは主に横ばいですが、7月初旬に一部低下している箇所があります。
– 予測では、線形回帰とランダムフォレスト回帰が緩やかな上昇を示していますが、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**:
– 7月初旬に若干のスコア低下（外れ値）が見られ、それ以外は比較的一定です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青のドット）は過去の健康状態を示しています。
– 赤い「X」は予測されたデータを示し、実績と乖離していないことから予測の精度が一定であることがわかります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、その範囲内にほとんどのデータが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の三つの予測モデルは、おおむね同じ範囲の予測を行っており、決定木回帰のみが完全に横ばい状態を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と各予測モデルは相関しているように見え、特に不確かさの範囲内に実績が収まっています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人々は健康状態が概ね安定していることを理解し、各予測モデルが活用できる場合に信頼性があると感じるでしょう。
– ビジネスや社会において、健康管理や予防医療の分野で、予測モデルが信頼できるツールとして使用可能であることが示唆されます。特にウェルネスプログラムなどの導入に役立てることができそうです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階（7月初旬）ではWEIスコアはやや低めで安定していますが、中旬にかけて上昇し、その後はほぼ横ばいで推移しています。
– 7月下旬には再度急激にスコアが上昇し、その後は高い水準で横ばいを保っているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階でいくつかの外れ値が観察されますが、全体としてはあまり大きな変動はなく、全体的には一定の範囲内で変動しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示しており、少しずつ変動しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の部分に示されており、実績値はこの範囲内に収まっています。
– 予測値が途中で失敗や急激な立ち上がりを示していますが、最後には高位で安定しています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きな乖離はありませんが、中旬以降の急激な立ち上がりは、不確かさ範囲やモデルの特性（ランダムフォレスト回帰など）が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが上昇すると急激に高位で安定していますが、初期から中盤にかけての変動は一定の範囲内に収まっており、概ね安定しています。
6. **人間の直感やビジネス、社会への影響**
– 直感的には、初めの期間はストレスレベルが管理されており、予測可能な範囲内にあると感じられます。
– 中盤から後半にかけてストレスが上昇し高止まりしている期間があり、特定のイベントや生活の変化が影響している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、これらのストレス変動は業務パフォーマンスや健康面での影響が考慮されるべきです。継続的な高レベルのストレスは、長期的な健康や生産性に影響を及ぼす可能性があります。
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）」のスコア推移を示しています。時系列散布図は以下の特徴を示しています。
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青い点）はおおむね0.6から0.9の間に分布しています。
– 時間が進むにつれて、データは緩やかに上昇傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の一部に黒い縁取りがされているものがあり、これが異常値として識別されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データ（実績AI）を示しています。
– 赤い「×」は予測されたデータ（予測AI）です。
– 予測の不確かさ範囲は灰色のゾーンで示されています。
– 線の色は異なる予測モデルの結果を示しています（線形回帰、水色、決定木回帰、ピンク、ランダムフォレスト回帰）。
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、初期の実績データと予測が比較的に一致していますが、後半は予測データがわずかに乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 序盤の実績データの分布は比較的狭く（0.6から0.9の間）、これが時間の経過とともに少し広がっているように見えます。
– 予測モデルによる将来の予測には一定の不確かさが存在することが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、初期段階では実績データが予測範囲内であることを示し、将来的にはデータが上昇傾向を示しつつも予測範囲を超える可能性があることを示しています。
– 個人の自由度や自治のスコアが向上する傾向にある場合、社会やビジネスにおいて個人のエンパワーメントや効率性が高まる可能性があります。
– 不確かな予測範囲内での変動は、政策策定や戦略的計画においてリスク管理を考慮する必要性を示唆しています。
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
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は、期間の前半で変動が見られますが、全体的には0.7から0.9の間を行き来しています。
– 後半では、予測データ（赤いXマーク）が表示され、特にランダムフォレスト回帰（ピンク線）が1.0で水平に推移しており、安定したパフォーマンスを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかの外れ値が黒い円で強調されていますが、その数は少なく、全体的なパターンを崩すものではありません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示し、各時点でのWEIスコアを表しています。
– 赤いXは予測データです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測がこの範囲内に収まる可能性が高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）は後半でデータを提供しており、ランダムフォレスト回帰が特に高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの分布は比較的一貫しており、予測されるスコアは、過去の実績から見ても不自然ではない範囲にあります。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– グラフは、近い将来における公平性・公正さのスコアの安定性を示しており、社会的な不平等が緩和されつつあることを示唆しています。
– 組織にとっては、より公平で公正な社会を示すこれらの値が維持されることで、信頼性が向上し、長期的な利益につながる可能性があります。また、予測の信頼性が高ければ、政策立案や施策実行においても積極的なアプローチが取りやすくなります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 初期の時点では「実績（実績AI）」のスコアは0.8付近で横ばいが続いています。
– グラフの中盤から後半にかけて、「予測（ランダムフォレスト回帰）」が中心で全体的には上昇していることを示し、1.0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の「実績（実績AI）」データにおいて、いくつかの外れ値が黒い円で示されていますが、これらは全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
– 大きな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、黒い円で囲まれたものは異常値です。
– 紫色の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」、ライトブルーの線は「予測（決定木回帰）」、灰色の影は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績（実績AI）」データと複数の予測モデルとの間に近い一致が見られます。
– 特に「ランダムフォレスト回帰」の予測は、後期の安定した高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ（特に「ランダムフォレスト回帰」）間に高い相関があることが示唆されます。
6. **直感的な感じ方と社会への影響**:
– このグラフからは、持続可能性と自治性のスコアが時間とともに改善されていることが感じ取れます。
– これは、取り組みや政策が効果を発揮していることを示しており、持続可能な生活スタイルや自治の強化に対する自信を持たせるものです。
– ビジネスにおいては、エコフレンドリーや自治支援の戦略を後押しする根拠として利用される可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– 実績データはほぼ横ばいで安定しています。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、ランダムフォレスト回帰）は若干の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数個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、大部分は一貫しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示し、一定の範囲内に密集しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、予測に対する信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法ごとの違いが視覚的に表現されており、ランダムフォレスト回帰がやや高い予測値を出していますが、全体的には大きな違いはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのスコアはおおむね0.8から1.0の範囲で安定しており、分布に大きな偏りは見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフから、人々は現在の社会基盤および教育機会が安定していると感じるでしょう。
– ビジネスや政策決定においては、これらの基盤が将来的にも安定していることを示しており、改善策を講じる必要性は低いかもしれません。ただし、異常値としてマークされた部分は原因を探る価値があります。社会の一部での微調整が必要かもしれません。
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:
このグラフを詳細に分析してみましょう。
1. **トレンド**
– 最初の数日間はスコアは上昇と下降を繰り返していますが、その後は0.8付近で横ばいになっています。全体的に安定しているように見えます。
– 予測の線が3本示されていますが（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、スコアの推移を予測するためにモデルが使用されています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 初期のデータポイントには外れ値がいくつかあります（黒い丸で囲まれている）。
– 初期にはスコアが0.6以下に急落する例もあり、変動が大きいです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のスコアを示します。
– 各予測線が異なるモデルによる将来のスコア推定を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデルによる予測線が似ており、それぞれが類似の未来の動きを示唆していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期にはスコアが分散していますが、その後は収束しています。これはより安定した状態に移行していることを表す可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の不安定さから見て、社会のWEI（共生・多様性・自由の保障）スコアが変動している背景となる出来事や政策の変更があった可能性があります。
– 現在の安定した状態が続くことが期待され、その場合社会全体の安定や調和が期待されます。
– 業界や政策立案者にとっては、この安定した推移を維持しつつ、初期に見られる変動の原因を特定し、改善する機会があると捉えられます。
この分析は、このモデルの精度と不確かさを注意深く見守ることで、より持続可能で多様性に富む社会の構築に役立てられる可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– ヒートマップは、色の変化によって時間帯と日付ごとのWEIスコアの違いを示しています。日によっては、18時から23時までの時間帯で特に色の変化が見られ、特定のパターンが存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日の18～19時の時間帯に紫色のプロットがあり、他の日と比較して大きく低いスコアが示されています。この時間帯に何らかの異常や特異なイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**
– 色の濃度や変化は、WEIスコアの高低を示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。紫から青にかけての色合いは、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がある場合、それらの関係性**
– 特定の時間帯（特に夜間）で、スコアが大きく変動していることが観察されます。これは日中の活動と夜間の違いを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 19時から23時にかけての時間帯でのスコアは、比較的一定のトレンドを示しており、特定の曜日や日に関係して周期的なパターンとして現れる可能性があります。
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に関する洞察**
– 特定の時間帯にスコアが低下することは、生活リズムや行動パターンの変化を示しているかもしれません。これは、ビジネスにおいて消費者行動のピーク時間を捉えるために利用される可能性があり、特に夜間のサービス提供に関する意思決定に役立つでしょう。
このヒートマップにより、活動のピーク時間帯や異常時間帯を視覚的に直感的に捉えやすく、ビジネス戦略やサービス改善に役立てることが考えられます。
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:
以下のヒートマップについての分析を提供します。
1. **トレンド:**
– 時間帯「7:00 – 8:00」および「8:00 – 9:00」では、時間が進むにつれて明るい色から暗い色に変化しており、これが上昇または降下のトレンドを示しています。
– 「15:00 – 16:00」の時間帯は一貫して高めのスコアを持っているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日の「19:00 – 20:00」に、明確な暗い色が観察され、この時間帯でスコアが急激に低下している様子が見られます。
3. **プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡は平均スコアを示しており、濃い色が低スコア、明るい色が高スコアを示します。
– 特定の時間帯で色が均一である場合、スコアが一定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:**
– 時間帯によってスコアの変動パターンが異なることが分かります。また、日によっても同じ時間帯のスコアに変動があることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 日中の時間帯でスコアが一般的に高く、早朝や夕方には変動が激しいことがうかがえます。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響:**
– 多くの人は、日中の活動時間においてパフォーマンスが安定していることに気付くでしょう。一方で、夕方や特定の日にスコアが低いと、活動量や効率が低下する可能性があります。ビジネスや社会的には、これらの時間帯に合わせたスケジュール管理や運用が必要になるかもしれません。
このヒートマップは、個人の生活リズムやパフォーマンスの時間的変動を視覚的に理解するのに役立ちます。データに基づいてスケジュールを最適化するために活用できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯によって、色が異なることから、各時間帯でWEIスコアが異なることがわかります。
– 特定の時間帯（例えば8時と15時）で明るい黄色や緑が多く、スコアが高い傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時の時刻帯で紫の色が出ており、これは他の時間帯に比べて急激に低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションはWEIスコアの高さを示しており、明るい色が高い値、暗い色が低い値を示します。
– ヒートマップの密度は、30日間の特定の時間帯におけるパターンを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同一日の異なる時間帯でのスコアを比較することで、日中の活動パターンや生活のリズムが見えてきます。
– 例えば、午前中と午後の色の違いは、異なる活動や社会的なインタラクションレベルの変化を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前中の時間帯に比較的高いスコアが見られることから、朝に活動が集中している可能性があります。
– 16時に急激なスコアの低下が見られるため、特定の要因が影響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、およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから、特定の時間帯における社会活動や効率がピークになる傾向を把握できます。
– 16時の時間帯が低い理由を探ることで、人々の行動や社会システムの課題を特定し、改善に活用できる可能性があります。
この分析により、日常生活やビジネスでの時間管理、リソース配分の最適化に関するインサイトが得られるでしょう。
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、生活カテゴリ内のさまざまなWEI（ウェルビーイング指数）項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特にトレンドというよりは、固定された相関を示しています。それぞれのWEI項目の間の関係性を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が濃い赤（高相関）と青（低相関）の部分が目立ちますが、このヒートマップでは外れ値というよりも、相関が低い領域を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色は高相関を示し、数値が1に近いほど強い正の相関を示しています。
– 青色は低相関または負の相関を示し、数値が0に近いほど相関がない、もしくは負の相関を示しています。
– 例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が低く、これはこれらの要素が独立している可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時系列データは示されておらず、30日間の固定相関として読み取るべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に「総合WEI」は他の多くの項目と高相関にあるようです。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の項目と比較して、特に「個人WEI（自由度と自治）」との関係が比較的低いことが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高相関の項目が多いことから、異なるWEI要素間が強く結びついている生活状況を示しています。心理的な健康状態が個人の自由度や経済的状況にも影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスや社会において、総合的な生活満足度を高めるためには、多様な要素を同時に改善する必要があることを示唆しています。政策立案者や企業にとって、個別要素の改善だけではなく、広範なインパクトを考慮することが重要です。
このヒートマップから、生活の様々な側面が相互に影響している複雑な関係が伺えます。視点を広くとり、多様な要因を改善する取り組みが求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– データは特定の順序を持たず、それぞれ異なるWEIタイプが30日間にわたって比較されています。トレンドは特に見られませんが、カテゴリ間での分布のばらつきが観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ（例：「個人WEI（認識抑うつ）」や「個人WEI（持続可能性と自治生活）」）に外れ値が多く見られます。これは評価が他の値から大きく逸脱している個人がいることを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図の色の濃淡はカテゴリを区別するのに役立っています。
– 箱ひげ図自体は中央値、四分位範囲、最小値・最大値、および外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリは独立して比較されていますが、似た分布形状を持つものは関連性がある可能性があります。例えば、「個人WEI平均」と「全体WEI」は似通った分布を持つことが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央値が比較的高いカテゴリ（例：「個人WEI（自由度と自治）」）は、評価がポジティブである可能性があります。
– 分布が広いカテゴリ（例：「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）は評価が多様であることを意味します。
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**
– 分布の広さや外れ値の多さは、生活の異なる側面での不均等を示唆しています。
– 特定のカテゴリで中央値が高いことは、その領域が一般的に好ましいと感じられることを示します。
– この情報は、政策決定や生活の質向上のための施策に影響を与える可能性があります。また、特定の領域における福祉や支援の必要性を示す指標としても利用されるでしょう。
全体として、このグラフは生活の様々な面での評価のばらつきとそれぞれの強みと弱点を浮き彫りにしています。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフについて詳しい分析を行います。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体的に上昇傾向を示しています。これは時間の経過とともに生活関連のWEIスコアが徐々に上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residual）のプロットで、特に2025-07-09の前後に外れ値があります。これは一時的な異常発生やデータ誤差などが考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際の観測されたデータを表し、変動が大きい。
– **Trend**: 線形に上昇しています。
– **Seasonal**: 季節性の変動を示し、短期間での増減が見られます。
– **Residual**: 異常値が顕著に現れる部分で、他の要因では説明されない変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性が組み合わさって、最終的な観測値が形成されていることがわかります。残差の部分は、一部の急激な変動があり、特定の要因によるものと推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性の動きは相関していますが、残差には独立した変動が存在します。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– 全体的な上昇トレンドは、生活関連の統計指標が改善している可能性を示唆します。
– 季節性が存在するため、特定の周期的な要因で生活の質が影響を受けやすいことが考えられます。
– 外れ値が発生する箇所は、突発的なイベントや政策変更などが影響した可能性があり、これを注意深く分析することが求められます。
このグラフから得られる洞察をもとに、生活に関わる施策や改善ポイントを特定し、適切に対応することが重要です。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– トレンドの線は右肩上がりで、全体的に上昇しています。これは、この期間中にWEI平均スコアが徐々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**
– 7月7日付近で著しい変動が見られます。これは観測値に急激な下落があったことを示しています。
– また、残差グラフにおいて7月6日から7月8日にかけて大きな外れ値が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際に観測されたWEIスコアの値です。
– **Trend**: データの長期的な方向性を示し、時間とともに変化する傾向を捉えています。
– **Seasonal**: 周期性や季節性の変動を表し、短期間のリズムやパターンを示しています。
– **Residual**: 他の要素では説明できない変動を表しています。特に外れ値や急激な変動がここに現れます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと観測値が一致している部分がある一方で、季節成分が短期的な変動を持っているため、これが観測値に短期間の動きを与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節成分の変動は比較的小さいため、トレンドが観測値の変化に強く影響しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEI平均スコアの向上は、分析対象が持続的な改善や成長を経験していることを示唆しています。
– ただし、7月7日の急激な下落とそれに伴う残差から、特定のイベントや要因による一時的な影響があった可能性があります。このような変動はビジネスにおいて何らかのリスクや不安定さを示すため、原因究明が必要です。
このような分析を通じて、データの特徴を理解し、必要な対策を講じることが重要です。
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STL分解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:**
– トレンドのグラフは一定の上昇を示しています。これは、全体的な社会WEI平均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:**
– 残差のグラフでは、2025年7月8日から7月10日にかけて急激な変動が見られます。これは一時的な外部要因または異常値が存在した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **Observed (観測値)**: 実際に測定された値を示しています。
– **Trend (トレンド)**: 長期的な傾向を示し、一定の上昇が見られます。
– **Seasonal (季節成分)**: 日毎に小さな周期的変動が見られ、一定のパターンがあることを示しています。
– **Residual (残差)**: 観測値からトレンドと季節成分を取り除いた値で、外れ値や予測誤差を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 観測値は、トレンドと季節成分および残差の組み合わせとして表現されます。短期的な変動があるものの、長期的には上昇傾向が支配的です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– トレンドと観測値の間には正の相関関係があります。また、残差が特定の期間にのみ増加していることから、特定のイベントが影響している可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響:**
– 全体の上昇トレンドが示されているため、社会の状況が改善していると感じ取れるでしょう。ビジネスや政策決定においては、長期的な改善策が効果を上げていることを示唆し、今後の施策継続や改善の方向性をサポートできます。ただし、一時的な急激な変動には注意が必要で、原因の特定が求められます。
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:
この主成分分析（PCA）の散布図から、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド:**
– 明確な上昇や下降のトレンドはありませんが、第1主成分に沿ってデータが広がっています。
– 第2主成分の範囲は狭く、多くのデータポイントが水平に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 第2主成分で0.15付近のデータポイントは他と離れており、この観測値が外れ値と考えられます。
– 第1主成分が-0.5以下のエリアには少ないデータポイントがあります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 第1主成分は、この生活データの最大の分散を表現しており、全体的な変動を主に捉えています（寄与率: 0.76）。
– 第2主成分は残りの分散を補足し、データの微細な変動を示しています（寄与率: 0.09）。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の時系列の明確な関係性は見られません。分布が主に第1主成分に沿って広がっているため、複数の要素が同時に測定される傾向があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 横軸と縦軸の間に直接の相関関係は見受けられず、点はランダムに分散しています。それぞれの主成分が異なる情報を提供していることがうかがえます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響:**
– データが第1主成分に沿って広がっており、生活カテゴリーの軸となる要素が何かしらあることを示唆しています。多様な要因が影響している可能性があります。
– 外れ値を持つ点は、特定のイベントや異常な状況を反映しているかもしれません。例えば、特定の社会的な変動やビジネス上の変化がその例です。この点を詳しく調査することで、新たなインサイトが得られるでしょう。
この分析は、グラフ自体の理解に加え、仮説を検証するためのさらなるデータ収集や分析の出発点として有効です。
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。