📊 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**:
– 当初は0.66の低いスコアを示しており、これが異常値とされています。これは、一般的なスコア範囲に対して特異的に低かったためと考えられます。
– 日を追うごとにスコアは全体的に上昇しており、7月7日以降は0.85以上を継続的に維持しています。この上昇は、改善を示す傾向で、異常値として捉えられたスコアも減少しています。
### 2. 異常値
– 多くの異常値が初期に集中していましたが、全体として、その後の変動は大きく改善しており、日次の変動も安定してきています。
– **異常値の要因推測**:
– 初期のスコア低下は短期的な経済変動や個人の健康、ストレスに起因している可能性があります。
– 7月初めの社会的なイベントや政策変更が、この時期のスコア上昇に寄与しているかもしれません。
### 3. STL分解
– **長期的なトレンド**: WEI全体、特に社会スコアは徐々に上昇し安定感を増している。一方で個人スコアはやや変動が多く、ストレスや個人管理の問題が影響している可能性。
– **季節性**: データの短期的な変動から季節性は明確に分析できませんが、一部のピーク期は社会イベント（例: 休日やフェスティバル）に関連している可能性があります。
– **残差**: 日次変動の一部はランダムな残差的要因が影響。これらは短期間での評価または社会的ニュースや出来事に由来している可能性が高いです。
### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップを参照すると、個人と社会的スコア間の関連が強いことが伺えます。特に、社会インフラと社会公平性は持続可能性のスコアに強く影響していると考察されます。
– 経済的余裕のスコアが全体に与える影響はわずかであり、他の要因と比べて一貫性が薄いことが特徴です。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図から見ると、各項目ともに中央値は0.8に集中しており、外れ値は初期に偏って観測されています。
– 主要な外れ値は個人の経済的余裕および心理的ストレスに関連しており、不均衡な分布が一部見られます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主な構成要素であるPC1が0.76の寄与率を示しています。これにより、総合的なWEIスコアに最も影響を与える要因は全体の環境要因、一方PC2は個別の社会条件に関する潜在要因を示唆。
### 結論
WEIスコアは全体として、期間全体にわたって上昇トレンドを示しており、特に7月初旬にはピークに達しています。初期の異常値は多くの短期的なボラティリティや、個人のストレスおよび健康に起因する要素が影響を与えた可能性があります。しかし、最終的に全体の政策環境または社会的インフラの改良がWEIスコア全般の上昇を牽引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:
このグラフは、生活カテゴリにおける総合WEIスコアの360日間の推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 初期段階での実績値（青色プロット）は比較的一定で、スコアが横ばい状態です。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）については、若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に異常値（黒丸）が集中的に存在しています。これらは通常の傾向から外れたデータを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は実績を示し、左下で密集しています。
– ピンクや紫の線は予測を示し、これらが示す範囲内で将来の値を予測しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、最近のデータと比較してスコアが高い位置に移動しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は乖離しており、特定のモデルが実績値をより正確に追随する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値の出現は、通常の範囲を超えた現象が起こっている可能性を示唆し、何かしらの外的要因が存在することが予測されます。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– 初期の実績値の安定性から、これまで安定していたが、新しい年には不確実性や変動が増えていると感じるでしょう。
– ビジネスや社会において、異常値が多く観測される点はリスク管理や対応策が求められるでしょう。また、予測値の上昇は潜在的な成長や改善の可能性を示唆しています。
このグラフは、過去と現在のデータをもとに将来を予測し、対策を考える上で有益です。外れ値と予測モデルの違いに注目することで、さらなる分析や対策が可能です。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの右側に見える緑色のドットは、特定の期間で急激な上昇を示しています。これは年間を通して特定の要素が成長を続けていることを示唆しているかもしれません。
– 青色のドットが少ないのは、データが限定されているか、特定の期間にのみ観測が行われた可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にある青いドットの集まりは比較的一貫していますが、赤い「×」が外れ値として目立っています。これは予測が実際のデータと乖離している可能性を示唆します。
3. **プロットや要素**
– 青色のドットは「実績」データを示し、これが実際に観測されたものです。
– 緑のドットは前年の比較データであり、異なる年との比較分析が行われていることを示しています。
– 紫色の線（線形回帰）、水色の線（決定木回帰）、ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる予測手法を示しています。
– 灰色の予測の不確かさ範囲は、予測の信頼性を評価するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各種予測データの間に乖離が見られます。特に青色と赤色の点は、それぞれ観測と予測で、両者を比較することでモデルの制度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測手法によって結果が異なるため、それぞれの手法の適用可能性と信頼性について、更なる分析が求められます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 急激な変動や異なる予測モデルの結果は、ビジネス戦略や社会的判断に影響を与えうるため、慎重な検討とモニタリングが求められます。
– 過去のデータと予測の比較から、特定の戦略の有効性や必要な調整が直感的に議論される可能性があります。
この分析は、データの質を問いただし、改善策や新たな仮説を模索するための基盤となるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフについての詳細な分析です：
1. **トレンド**:
– **上昇トレンド**: 現在から1年後の予測値がすべて高い（1.0付近）ことから、WEIスコアは今後上昇することが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値**: 初期データには異常値が存在します。円で囲まれ、高く逸脱しているため、これは特異なデータポイントとして扱う必要があります。
– **急激な変動**: 実績値は比較的安定しているが、異常値の存在により変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**: 青色のプロットはこれまでの実績を示しています。
– **予測（予測AI）**: 赤色の✕マークは今後の予測を示しています。
– **予測の不確かさ範囲**: グレーの範囲は予測値の不確実性を示します。
– **予測モデル**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの3種類の予測モデルがあり、それぞれ異なる未来の挙動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **実績データ vs 予測データ**: 実績データが0.7～0.8の範囲に留まる一方で、予測データが大きく上昇しているため、モデルの予測精度や信頼性の検証が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績と過去データは集中していますが、予測モデルはいずれも上昇傾向を示しており、モデルが将来的な改善を予測していることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– **直感的な印象**: 初期のデータの不安定さに目を引かれますが、将来的な改善に期待が持てる構造です。
– **ビジネスや社会への影響**: WEIスコアの上昇は社会的な生活レベルの向上を示唆していますが、異常値の背景や予測の不確実性については慎重な評価が必要です。また、実績と予測の大きな乖離をどのように直接解釈するかが重要です。
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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は、360日間の始めに集中し、その後の日時にはデータがありません。
– 予測データ（赤）は、開始日以降に一定のパターンが見られますが、最終的な上昇、下降、または横ばいの動向がはっきり見えません。
– 前年（緑）は、後半に密集したデータがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに異常値（黒丸）が1つあり、この時期に何か特異な事象があった可能性があります。
– 予測データには、急激な上昇や下降というよりは、安定した動きが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、開始初期に集中しています。
– 緑のプロットは前年データで、後半に密集しています。
– 予測の信頼区間（灰色）は、初期の実績データと重なっていますが、全体としては広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの間に時間的なズレがあるものの、両者の相関は不明です。
– 予測データは実績データを基に作成され、安定した予測がなされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半と後半でデータの分布がはっきりと分かれています。初期は実績データ、後半は前年比データが多いです。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスや社会への影響**:
– グラフの冒頭に集中する実績データに対して、予測に基づく見通しが描かれていることは信頼性のひとつとして感じられるかもしれません。
– 急激な変化は見られないため、個人WEIの安定性が強調される一方、異常値がどういった影響を持つかの調査は必要です。
– ビジネスや社会において、予測が信頼性を持つ場合、計画的な資源配分や施策の立案に役立つ可能性があります。
全体として、データの分析にはさらなる詳細な解析が必要ですが、直感的には安定した経済状況を示している可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– 初期の約半年間（2025年7月から2025年12月まで）、実績AIによるスコア（青色）は比較的安定していますが、徐々に増加しています。
– 最初の期間の後、データの間（2026年1月から2026年5月まで）はスコアのデータがないため、大きなギャップが存在します。
– その後、2026年6月以降は前年（緑色）との比較AIスコアが現れており、データが右側に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 异常値（黒色の○）が2025年内で観測され、他のスコアよりも低い数値を示しています。
– 特に大きな急変や外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 実績（青色）AIのスコアは、安定して行きながらやや増加傾向。
– 予測（赤色の×印）がないため、将来の見通しについての予測は明確ではありません。
– 前年のスコア（緑色）が2026年6月頃に出現し、他のデータがない期間を補っ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:**
– 実績、異常値、前年のデータが大別して表示されており、予測と比較を行いやすい配列です。
– 2025年末から2026年の間でデータが途切れているため、一連の相関を把握するのが難しい。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– スコアは一定の範囲（0.7〜1.0）で集中的に分布しており、この範囲が個人の健康状態の正常域である可能性があります。
– 異常値はその範囲を外れていますが、頻度は高くありません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 健康状態が安定している一方で、急激な変更や外れ値が少ないため、ウェルビーイングにおいて高い適応力を示している可能性があります。
– データギャップはモニタリングの不足を示しており、継続的なデータ収集の重要性を強調しています。
– ビジネス的には、健康データの安定性を維持するためには連続したデータ収集と異常値への迅速な対応が重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは大きく2つの期間に分かれています。2025年の前半にはデータが集中しており、その後長いギャップがあき、2026年のデータが右側に配置されています。
– 2025年のデータはやや横ばいですが、急上昇の予測が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年中頃に異常値（黒の円）がいくつか観察されます。これはストレスの急な増減を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績値、緑色の点は前年の値を示しています。ムラなく分布しています。
– 紫やピンクの線は予測モデリングの結果を示し、今後のストレスの変化を予測しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各年のデータは独立しており、前年と今後の予測値の比較が容易にできるようになっています。前年のデータ（緑色）は、ストレスの季節的な変動を示すかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータは比較的安定していますが、予測AIは将来的な上昇を示唆しています。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– グラフを見る限り、ストレスレベルが2026年に向かって増加する予測が出ており、これが実現する場合には健康管理やメンタルヘルス対策が重要になる可能性があります。
– 異常値が示唆するストレスの急増には注意が必要で、職場環境や個人の生活スタイルの改善が重要となるでしょう。
このように、データはレジリエンスやストレス管理の施策に対するインサイトを与える可能性があります。業界リーダーや政策担当者にとって、心理的ストレスの管理は進行の予測に基づいた周到な準備が必要です。
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:
以下は、グラフの分析による洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは、360日間にわたる「個人WEI（自由度と自治）」のスコアの時系列を示しています。時系列の最初と最後にデータが集中しており、真ん中にはギャップがあります。
– 最初の時期（2025-07-01から2025-09-01まで）には多くのデータポイント（青色）があり、徐々にスコアが上昇しています。
– 最後の時期（2026-05-01から2026-07-01まで）では、緑色のデータが多く、以前のデータと離れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階でいくつかの外れ値（黒く囲まれたデータ）が見られますが、その後安定しています。
– スコアが急上昇している部分（ピンクと紫の線、異なる予測モデルによる）が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データを示し、全体としては上昇傾向があります。
– ピンク、紫、水色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）を示しています。
– 一定の範囲（灰色のエリア）が予測不確かさを示し、多くの実績値は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**:
– 予測モデルと実績との比較が行われ、各モデルが類似した成長パターンを示しているが、予測には多少の差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の時期と最後の時期の数値に大きな差があります。初期の方が低めで、最後の方が高めのスコアを示しています。
– データの間の相関関係は特に明確には示されていないが、時間とともにスコアが改善される傾向があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 生活カテゴリーで「個人WEI（自由度と自治）」が向上していることは、人々がより自由かつ自律的になってきていることを示しており、幸福度や生活の質が向上している可能性があります。
– ビジネスや経済においては、個々人の自由度と自治の向上は、革新性や創造性の発展に寄与する可能性があります。また、政策立案者にとっても、こうした向上は重要な指標となるでしょう。
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**
– グラフ全体では期間の前半（2025年）にデータが集中し、後半（2026年）にも似た動きがあります。
– 2025年と2026年のデータ間には明確なトレンドの連続性が見られず、急激にスコアが変動しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の前半においてスコアは比較的一貫している一方で、いくつかの異常値が存在します（黒丸）。
– 2026年のデータは全て異常値としてマークされており、急激な変動が見られる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色）と予測（赤色）で示されるデータは範囲内でのスコアを表し、補完的なトレンド線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が三つの異なる予測手法による値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測スコアの変動範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のスコアは、手法によって異なる時期に適用され、予測の信頼性と精度の差を際立たせます。
– 比較AI（緑色）は、昨年のスコアに基づくものであり、トレンドの類似点や異なる点を評価する基準になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データには周期的なパターンは見られず、スコア間に一定の分散が見受けられます。
– 予測スコアは実績と一部一致しない場合があり、それぞれの回帰手法の相違が影響しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 2025年と2026年のスコアは大きく異なり、社会の公平性・公正さの見直しや新たな対策が必要であることを示唆しています。
– 異常値が多く見られるため、データの収集方法や制度自体の不平等への再評価が求められる可能性があります。
– ビジネスにおいては、公平性の向上が長期的なブランド価値の向上や顧客との信頼構築につながるでしょう。
このグラフは、社会的公平性の変動を示しており、さらに詳細な分析やデータ改善が必要であることを示唆しています。
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:
このグラフは、WEI（持続可能性と自治性）のスコア推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年半ば）に、スコアは約0.9から始まり、直後に急に1.0に達しています。その後、データが長期間にわたって存在しない期間を経て、2026年になると再び0.8に戻り、密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセットでは、0.8以上で急な増加が見られ、その後データが出現しなくなるという大きな変動があります。
– 異常値は初期データの一部として見られるようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示し、緑のプロットは前年の実績を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、その範囲内での変動が予想されています。
– 紫、ピンク、ラベンダーは異なる予測モデルの影響を示していますが、実績と予測の間に大きな違いはないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データは緑と青の比較で示されており、青の実績データが急激に開始されてすぐに停止しているため、予測データとの比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測の幅は全体として狭く設定されており、特に2025年半ば以降の予測では、変動が抑えられています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会的影響**:
– 初期の急激な変動はシステムやモデルの誤動作、あるいは大きな環境変化を示唆している可能性があります。
– その後のデータの欠如は継続的なモニタリングの重要性を示しており、持続可能性への取り組みがまだ不十分である可能性を示しています。
このグラフは、社会の持続可能性や自治性の向上に向けた取り組みの現状と見通しを示していますが、欠測データが多く、現状の把握には更なるデータ収集が必要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月から9月）のWEIスコアは高めで、約0.7から1.0の範囲に密集しています。
– その後、データに大きな間があり、再びデータが現れるのは2026年6月以降です。ここでもスコアは高め（約0.7から1.0）です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った外れ値はありませんが、2025年7月から9月までの密集度の高いデータの中に、黒の円で異常値が示されています。この期間以外には異常値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点：実績（実績AI）を示しています。
– 赤色の「×」印：予測（予測AI）を示しています。
– 黒の円：異常値を示しています。
– 緑の点：前年（比較AI）との比較値です。
– ライン（灰色、ピンク、紫、紺色）は様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期のデータは異常値を含む実績と予測が重なり合っています。このことは、予測がリアルタイムの実績と強く一致していることを示唆します。
– しかし、期間が空いて出現する後半のデータは前年の比較データとの関連性を示すように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高密度であり、スコアが全体的に上位にあるため、WEIスコアは一般的に安定して高いレベルで維持されています。ただし、個別の時期に先行する予測データと比較した場合、その誤差の範囲があることを留意する必要があります。
6. **直感的な感想と影響**
– 人々はこのグラフから、社会基盤や教育機会が安定して高いレベルで維持されていると感じるでしょう。異常値は少数であり、全体的な安定感を維持しています。このことは、社会政策の継続的且つ効果的な実施の成果を示唆しており、教育や公共サービスの計画に安心感をもたらすと考えられます。
この分析から、予測モデルが実績との一致を目指す中、特定の異常値が発生する際の課題を解消しつつ、全体の堅調な傾向維持を支えるためのさらなる取り組みが重要であることが伺えます。
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:
\[
\text{以下にグラフの分析を示します。}
\]
1. **トレンド**
– グラフでは、360日間のWEIスコアが表示されています。最初の期間には実績値が表示され、後半には前年のデータが多く表示されています。予測データは全体的に一定のラインを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値の中に、異常値がいくつか目立ちます（黒の縁取りの円）。急激な変動は目立ちませんが、特定のタイミングで異常値が存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青のプロット、予測データは他の色で表示されています。特に、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のモデルが比較されています。灰色の帯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**
– 実績データと予測データの間に多少の変動がありますが、大きくは一致しているようです。前年のデータも表示されており、成長傾向や変化の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが一定の高値を保っている期間が多く見られます。予測モデルにより多少のばらつきが見られますが、全体的に安定しています。
6. **直感的な感じと影響**
– 人間がこのグラフから受ける印象として、WEIスコアは安定して高い水準であると考えられます。これにより、社会における多様性や自由の重要性が一定期間維持されていることが示唆されます。ビジネスや政策においては、このような安定したスコアが持続可能な開発や社会的な調和の指標となる可能性があります。
この分析から、WEIスコアの継続的な監視が、社会の健全性を測るために重要であることがわかります。
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:
このヒートマップは、総合WEIスコアの時間軸に沿った変動を示しています。以下にその視覚的特徴と洞察を述べます。
### 1. トレンド
– **周期性**: グラフ内の特定の時間帯（7時-8時、15時-19時）に緑や黄緑が多いことから、日の始まりと終わりでスコアが高い傾向が見られます。他の時間帯はスコアが低めです。
– **上昇/下降**: 一部の時間帯で時間が進むにつれて色が明るくなることは、スコアの上昇を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 16時から19時の間に紫色や青色の濃い部分があり、この時間帯でスコアが非常に低かったことを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: カラースケールが示すように、色の濃淡はスコアの高低を表しています。明るい黄色はスコアが非常に高いことを示し、濃い紫は低いことを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各時間帯が水平に並んでおり、日ごとの変化は見られません。時間ごとのスコアの変動がメインフォーカスとなっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアは時間帯によって大きく変動し、特定の時間帯（朝、夕方）に高い値を示す傾向があります。このパターンから、活動的な時間帯とスコアの正の相関が推測されます。
### 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
– **生活習慣の推測**: 夕方から夜にかけての増加したスコアは、リラックスや休息の時間を反映している可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: モーニングタイムやその他の高スコア時間帯をターゲットにしたサービス展開が有効である可能性を示唆します。
このグラフは、時間による生活パターンの把握やサービス最適化に役立つ可能性があります。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 時系列ヒートマップでは、時間帯に応じて色の変化があります。特に、朝7時から夕方19時にかけて明るい緑や黄色が多く見られることから、全体的にこの時間帯のWEIスコアが高い傾向にあると考えられます。夜間はスコアが低めなことを示す暗い色合いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、7月5日16時のデータポイントは暗い紫色で、他のデータポイントと比べて顕著に低いWEIスコアを示しています。この時間に何らかのイベントやストレス要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– ヒートマップの色の変化はWEIスコアの強度を示しており、黄色が高スコア、紫や暗い色が低スコアを示しています。ヒートマップは時系列データを視覚化するのに有効で、日中の活動性やストレスの低下などを表している場合があります。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 日ごとの時間帯別の変動が可視化されていますが、特定の関係性よりも時間帯によるスコアの違いが際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関は視覚的や概念的には見られませんが、一般的に昼間に高いスコアを持ち、夜間に下がるというリズムが伺えます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 人間のサーカディアンリズム（日内活動リズム）が反映されている可能性があります。昼間にエネルギーや活動性が高まり、夜間には低下するという生活の自然なサイクルを示唆しています。企業や社会がこのデータを活用することで、労働時間の最適化やストレス管理に役立つ可能性があります。
全体として、このヒートマップは日々の生活リズムや時間帯による活動性の変動を直感的に理解するのに役立つツールです。
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:
以下の分析を提供いたします。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、全体的に明るい緑から黄色に変化する傾向があります。これは、社会WEI平均スコアが時間とともに増加するトレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-05あたりで急激に暗い色（濃い紫）が見られ、この日は特に低いスコアとなっています。これが外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– ヒートマップの色はスコアのレベルを示し、色が暗いほどスコアが低く、明るい緑や黄色は高いスコアを示します。時間帯ごとの比較を容易にしてくれます。
– 横棒は時間帯を示しており、特定の時間帯でのスコアの変動を表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各時間帯ごとに異なる日付のスコアを見ると、一部の時間帯（例: 午後16時）が他に比べてスコアが低い傾向にあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯におけるスコアのパターンが日を追うごとに変化しており、時間帯間の相関については一貫した関係性はあまり見られません。
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**:
– 一般的なトレンドとして社会においてポジティブな変化が起こっていることを示している可能性があります。ただし、特定の日や時間帯には問題が発生していることが示唆されており、その原因の分析や対応が必要です。
– ビジネスにおいては、顧客満足度や社会的評価を向上させるための適宜な対応策を考慮する価値があります。
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、生活カテゴリにおける様々なWEI（Well-being Index）項目間の相関を視覚化したものです。以下に、このグラフから得られる洞察について説明します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時間的な変化ではなく、各項目間の相関関係を示しています。したがって、直接的なトレンド（上昇、下降、横ばい）はこのグラフからは得られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各セルの色濃淡が相関の強弱を示しており、特に色がはっきりと異なる部分は、外れ値や急激な変動を示すわけではないですが、相関の低さや高さを視覚的に強調しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡：赤色に近いほど強い正の相関を示し、青色に近いほど弱い正の相関もしくは負の相関を示しています。
4. **複数の項目間の関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」との相関が非常に高い（0.97, 0.98）ことがわかります。
– 「個人WEI（精神的ストレス）」は、他の個人WEI項目や社会的な項目より弱い関連を持つ傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に正の相関が多く見られ、各WEI間の関係性が強いことが示唆されます。
– 負の相関は見られませんが、相関が低めの（中立的な）項目としては「個人WEI（自由度と自治）」と他の項目との関係があります。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 高い相関が見られる項目は、政策立案や福祉施策において、一つのWEIを改善することで他の関連するWEIも高める可能性があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は、他の項目と比較して相関が低いため、独立して考慮する必要があるかもしれません。特に精神的健康のための特別な対策が必要かもしれません。
このグラフは、生活の様々な側面がどのように関連し合っているのかを理解するための重要な視点を提供しており、より良い生活支援策の構築に役立つでしょう。
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**
– 各カテゴリーのWEIスコアは、全体的に高い範囲（0.7以上）に分布しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（持続可能な生活基盤）」が他のカテゴリーよりも低めの中央値を持っているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリーには、外れ値が存在します。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で顕著です。
– これは、これらのカテゴリで個々のスコアが大きく異なるケースがあることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図の箱はスコアの四分位範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。
– 色の変化は視覚的な区別を容易にするためであり、各カテゴリの異なる特性を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– カテゴリごとのばらつきや中央値の違いから、異なるカテゴリ間の相関や影響を考察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」の箱ひげ図は、密度が高く外れ値も少ないため、安定したスコアを示していると言えます。
– 一方で、「社会WEI（共生、持続可能性）」などは、ばらつきが大きく、変動が激しい可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 「心理的ストレス」や「持続可能な生活基盤」のカテゴリが低めの傾向にあることから、その分野での対策が重要であると直感的に感じられます。
– ビジネスにおいては、心理的ストレスの軽減や持続可能性の向上が求められることを示唆しており、企業戦略としてこれらの改善が競争優位につながる可能性があります。
この分析に基づき、それぞれのカテゴリでの改善箇所や強化すべきポイントを把握することが、社会全体としての幸福度や生活の質を向上させる鍵となるでしょう。
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**:
– 主成分分析（PCA）の結果なので、時間や期間のトレンドよりも、データの分散と関連性が示されています。
– 横軸（第1主成分）は全体の76%の変動を説明し、縦軸（第2主成分）は9%の変動を説明しています。データは、主に第1主成分上で広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、上端に位置するポイント（第2主成分が0.15付近）や、第1主成分が大きく内側に位置するポイントがあります。これらは他のデータポイントからの距離が大きく、特異ケースを示している可能性があります。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 各ポイントは観察対象（データサンプル）を示し、主成分軸上での位置はそのサンプルの特徴の組み合わせを示しています。
– データの密度が高いエリア（第1主成分が0付近）は、平均的な特性を持つサンプルが多いことを示している可能性があります。
4. **複数の時系列データ関係性**:
– 時系列データというよりは、複数の変数を主成分にまとめた結果が示されています。
– 複数のサンプルが互いにどういった関係にあるかを示しており、クラスタリングの可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が76%の変動を説明することから、この主成分に多くの情報が含まれていると考えられます。
– データが第1主成分に沿って広がっているため、そこに多くの変動要因が集約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**:
– 主成分分析によって、多次元データが2次元に圧縮され、データ内のパターンや異常をより視覚的に理解しやすくしています。
– ビジネスにおいては、顧客セグメンテーションや商品特性の分析に役立ちます。異常点は特異な市場セグメントや特殊な製品特性を示している可能性があります。
– 社会的には、人々の生活パターンや意識傾向の分類に応用でき、政策決定の指針とすることができます。
この分析から、多様なデータを効果的に凝縮し、潜在的なパターンや傾向を掴む手助けできます。
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。