📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
**全体の傾向とトレンド**
– **総合WEI**: データ全体として、WEIスコアは緩やかな上昇傾向を示していますが、一部に目立った変動が見られます。特に7月6日から7月9日の間にスコアは上昇し、その後も高水準で安定していることが特徴的です。この期間には社会的要因の改善が寄与したと考えられます。
– **個人WEI平均および社会WEI平均**: 個人WEIは7月初旬に低下した後、7月中盤から後半にかけて回復しています。これに対して、社会WEIは7月7日から9日、11日から12日などにかけて高いスコアが見られます。特に7月7日は93と最高値近くに達しています。この改善は、一部の政策変更や社会的イベントの貢献が考えられます。
**異常値の検出**
– **総合WEI**で0.66の低スコアや0.90以上の高スコアが異常として指摘されています。7月1日の低スコアはその週の始まりであり、他の日に比べて社会WEIが低いため、社会的な出来事が影響した可能性があります。
– 同様に、7月6日から7月9日にかけての高スコアは、個人および社会的条件の大幅な改善によるものであると推測されます。この時期に一時的な政策効果や人々の生活改善がなされたのか、詳細な背景分析が必要です。
**STL分解および季節性**
– STL分解において、データに明確な季節性や周期的なパターンは検出されにくいです。これは期間が30日間と短いため、長期トレンドや明確な季節性を把握するには長期データが必要であることを示唆しています。
**項目間の相関**
– 主要な項目の相関分析では、個人WEIの各詳細項目（経済的余裕、健康状態など）と社会WEI項目（持続可能性、社会基盤など）が中程度から強い相関を示しています。特に、個人の健康状態と社会的持続可能性および多様性の間の相関は、両者が相互に影響を与えている可能性を示しています。
**データ分布と異常値の可視化**
– 箱ひげ図により、いくつかの詳細項目（心理的ストレス、自由度と自治）は、変動が大きく、外れ値も観測されます。これが全体のWEIスコアの不安定さにつながっている可能性があります。
**PCA分析**
– PCAの結果、PC1が77%の寄与率を示しており、これはWEIスコアに対し、特定の要因が強く影響している可能性を示唆します。PC1が全体の変動を大きくカバーしているため、包括的な要因（例えば、経済的な安定性や社会的な政策）が影響している可能性があります。
**結論と提案**
– データは全体的に安定した上昇傾向を示しつつ、一部に大きな変動があります。特に個人WEIの安定性を保ちながら社会的要因が改善することで、総合WEIのさらなる向上が期待できます。
– 今後、詳細項目、特に個人の心理的ストレスや自由度の改善に焦点を当てた社会的施策の導入がWEI向上につながる可能性があります。
– 政策効果やその他の特定のイベントの影響に着目したさらなる具体的な分析が求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **現状**: 過去30日間にわたって、実績データはおおむね横ばいまたはわずかな上昇傾向を示しています。
– **予測**: 短期的には緩やかな上昇と一定の維持が予測されているようです。特にランダムフォレスト回帰による予測が上昇を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 複数のデータポイントに異常値が認識されています。これらは特定のイベントや外部要因による一時的な影響が考えられます。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ（青のプロット）**: 現在の状況を示し、全体の傾向を判断する基準となります。
– **予測データ（X印）**: 将来の予測であり、複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が示されています。
– **不確かさの範囲（灰色の範囲）**: 将来の予測における不確実性を示しており、予測の信頼性を考慮する必要があります。
### 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いますが、全体的には同様の範囲内で収束しており、現状の実績データの流れを考慮しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データの密度は高く、極端な水準への数値の変動は少ないことから、安定した生活状況を示唆しています。
### 6. 洞察と影響
– **直感的な理解**: 全体的に安定性が感じられますが、一部の異常値は注意が必要です。長期的な安定維持には、これらの異常の原因を把握し、対応策を講じることが重要です。
– **ビジネスや社会への影響**: 安定した傾向が続くと、関連分野では予測可能性が向上し、計画的な戦略立案が可能になります。しかし、異常値による一時的な変動は、短期的な市場対応を必要とする可能性があります。
このグラフは、全体的に安定した生活状況を示唆しつつも、潜在的なリスクに対して感度を保つことが求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **前半の実績データ**（青いプロット）: 初期には若干の変動が見られますが、概ね0.6から0.8の間を上昇する動き。その後は比較的横ばいの状態が続いています。
– **予測データ**（ピンクと青の線）: 予測される2つのモデル（線形回帰とランダムフォレスト）が示され、それぞれ若干異なるトレンドを見せます。特にランダムフォレストの予測は緩やかな上昇を示しているのが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は、黒い円で示されていますが、全体的に実績データには少なく、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**: 実績の実データを示しています。
– **赤い十字**: 予測されていますが、プロットは見当たりません。
– **灰色のエリア**: 予測の不確かさの範囲を示しています。
– **予測ライン**: 線形回帰（青）とランダムフォレスト（ピンク）による予測トレンドです。
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は連続しており、予測が現実のデータを安定的にフォローしていることが期待されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各種信号間の相関は不明瞭ですが、実績の値は比較的一定の範囲内で動いており、予測と現実との整合性は高いと予測されます。
6. **直感的な理解と影響**
– **直感的理解**: グラフから、WEIスコアが一貫して安定していることが分かります。予測ラインからも近い将来に大きな変動がないことがわかります。
– **ビジネスや社会への影響**: WEIスコアが安定していることは、対象となる生活カテゴリーが安定した状態で推移している可能性を示しており、短期的な戦略の見直しを行う必要はそれほど高くないと予測されます。
全体として、WEIスコアが安定して推移しているため、予測の精度も高く、予測に基づいた判断がしやすい状況と言えます。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のドット）は、全体的に横ばいで安定しています。初期は少し変動がありますが、その後は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数値に若干の変動がありますが、大きな外れ値は見られません。
3. **プロットや要素**
– **青のドット**：実績データ（実績AI）
– **赤の×**：予測データ（予測AI）
– **灰色のエリア**：予測の不確かさを示す範囲。予測の信頼性を示しています。
– 線グラフは異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しており、予測の違いを観察できます。
4. **複数の時系列データの関係**
– 予測と実績が概ね一致していることが多く、予測モデルの精度が高いと言えます。線形回帰と決定木回帰は、予測の開始部で傾斜が異なりますが、全体的なトレンドとしては一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測が概ね一致しており、安定したデータが得られているようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアの安定性から、この生活カテゴリー内での状況は比較的安定していると感じられます。社会やビジネスにおいても大きな変動がなく、持続可能性のある成長が期待できるでしょう。複数の予測モデルが安定した数値を示すことで、将来の予測に対する信頼感も高まり、計画策定やリソース管理がしやすくなると考えられます。
これらの点を考慮に入れると、全体の社会的な状況やビジネス戦略の安定感を評価する上で、このデータは有用であると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）のスコアは、全体的に0.7から0.9の範囲に散らばっており、明確な増加や減少のトレンドは見られません。
– 予測（マゼンタの線）は、線形回帰および決定木回帰より高い位置にあり、わずかに上昇しています。
2. **外れ値**
– 低いスコア（0.6付近）の外れ値がいくつか存在します。これは、個人の経済的余裕に大きな変動があった可能性を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（青いプロット）は過去30日間の個人の経済的余裕を示し、黒い円で囲まれたものは異常値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、xAI/3σの範囲内です。
– 予測線（マゼンタ）はランダムフォレスト回帰モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には、若干のズレがありますが、全体的に似た範囲を示しています。モデルにより予測の値が異なり、ランダムフォレスト回帰が最も楽観的な予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は比較的狭い範囲に集中していますが、外れ値が存在するため一定の変動性を持っています。
6. **人間の直感とビジネス/社会への影響**
– このデータは個人の経済的健康を追跡するために役立つ可能性があります。外れ値の存在は突発的な支出や収入の変化を示唆しています。
– ビジネスでは、このような予測を活用して消費者行動の変動を予測できるため、金融商品の提供やマーケティング活動において有用です。
– 社会的には、人々の経済的余裕の安定性を把握することで、福祉政策の調整に役立ちます。
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
– **実績（実績AI）のトレンド**: ほぼ一定の範囲内で横ばいとなっており、大きな変動は見られません。
– **予測（予測AI）のトレンド**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰全てが横ばいに近い形を描いており、途中でランダムフォレスト回帰が緩やかに上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値がいくつかありますが、それ以外のデータはほぼ一貫しています。
– 急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AI）**: 青いプロットが過去の健康状態を示しています。
– **予測（予測AI）**: X印が予測値を示しており、各回帰モデル（線、決定木、ランダムフォレスト）による異なる予測が描かれています。
– **異常値**: 黒い丸で示されており、通常の範囲から外れたデータポイントを特定しています。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の範囲が予測の信頼区間を示しており、全体的に狭い範囲です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各回帰モデルによる予測は、ほぼ一貫しており、実績のデータとも大きく乖離していません。特にランダムフォレスト回帰が微妙に上昇する傾向を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 30日間のデータでの実績の変動は少なく、コントロールされている健康状態であると考えられます。
– 予測モデルは実績に近い値を示しており、全体的に信頼性が高いと考えられます。
### 6. 人間が感じる直感、およびビジネスや社会への影響
– このグラフを見ると、全体的に健康状態が安定していると感じるでしょう。不確かな予測の範囲も狭いため安心感が得られるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、健康状態の安定は労働生産性の向上や医療費の抑制に繋がる可能性があります。予測が実績に近いため、過去のデータに基づいた今後の計画策定にも自信を持って取り組むことができるでしょう。
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:
以下にグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は最初はやや低め（0.6近辺）から始まり、徐々に0.8近くで安定しています。この期間では、上昇トレンドが見られ、その後横ばい状態になっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にはいくつかの外れ値が見られますが（黒い円で示された部分）、後半は安定しています。これらは一時的なストレス増加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。紫と水色の線が異なる予測モデル（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ます。
– 灰色の範囲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**
– 予測モデルはおおむね同じ範囲で推移していますが、7月中旬以降、ランダムフォレスト回帰（紫）はやや上昇しているのに対し、他のモデルは横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データはやや変動していますが、全体的には安定した分布を示しています。予測モデルもこれを反映し、同様に安定した予測を示しています。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– 初期の不安定なデータは、急激な環境変化やストレス要因の増加を示している可能性があります。その後の安定性は、対策の効果を反映しているかもしれません。
– ビジネスや社会では、ストレス管理の重要性が浮き彫りになり、特に初期段階での対策の必要性が示唆されます。予測ツールを活用することで、より良いストレス管理が可能であり、それにより人々の生活の質が向上する可能性があります。
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:
このグラフの分析を行います：
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、主に7月1日から7月15日までやや上昇傾向にあり、その後、ほぼ横ばいから若干の変動があります。
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いくつか観察され、特に7月初旬に目立ちますが、全体としては理論的範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、X印の赤い点は予測値を示しています。灰色の影は予測の不確かさを示しています。
– 色付きの線（緑、青、紫）は異なる予測モデルによるトレンドを示しており、それぞれの予測手法に基づいた異なるスコアの動向を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測線の動きを見ると、線形回帰と決定木回帰の予測は横ばいであるのに対し、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが概ね0.6から0.9の範囲内に密集しており、全体としては安定した分布が見られます。これは高い自律性と自由度が一定していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高いほど、個人の日常生活における自由度や自治が高いことを意味します。このグラフは、全体的に安定したスコアを示しており、個人の自由度が一定以上を維持していることを示唆しています。
– 社会的には、個人の自由と自治が安定していることで、生活の質が向上しやすい状況があると解釈できます。
– ビジネス面では、消費者の自由度と選択肢が高まれば、製品やサービスの多様化が求められる可能性があります。
この分析に基づき、個人の自由度を向上させる施策が、生活の質改善や経済活動の活性化につながるかもしれません。
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**
– 実績値（青い点）は、全体として0.6以上の範囲で横ばいのトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は徐々に上昇し、ほぼ1.0に達しています。
– 決定木回帰（青い線）は安定して約0.78付近にとどまっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左下に外れ値として明確に識別されたデータポイント（黒い丸で囲まれた青い点）がいくつかあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値（青い点）は、計測された社会WEIのスコアを示しています。
– 予測値（赤い×）は、予測モデルによるスコアの予測値を示しています。
– 過去の不確かさ範囲（グレーの帯）は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測値は、実績値とは異なるトレンドを示し、それぞれの予測モデルのアプローチの違いが反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はやや分散しているものの、大部分が0.8付近に集中しています。
– 過去の不確かさ範囲内に多くの実績値が含まれており、予測モデルが一定の精度を持ってい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**
– ランダムフォレスト回帰の予測値は高く、社会の公平性・公正さのスコアが将来的に改善することを示唆しています。これは政策やプログラムの効果が現れている可能性を示しており、さらなる改善のための努力を後押しする要素となるでしょう。
– 実績値と予測値のギャップから、現状と理想との間に存在する差を埋めるための具体的なアクションの必要性を感じさせます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データのマーカー（青）から、初期はやや上昇して安定しています。予測データ（紫の線）は、主に横ばいですが、終盤にかけて微細な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒丸）は初期にいくつか観察されますが、それ以降は安定しています。これが示唆するのは、初期に予期せぬ変動があったものの、取り除かれたのかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIのデータで、時間とともにスコアの安定を示しています。
– ピンクや紫の線は異なる回帰モデルの予測を示し、安定した予測精度を提供していることが分かります。
– 灰色の影は予測の不確かさを表し、時間が進むにつれて不確かさが増しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測が非常に一致しています。異なるモデル間の一致度が高いことは、データの予測が信頼性高いことを示唆します。
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りそうです。モデルの選択が適切かつデータの予測可能性が高いことを示します。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– グラフが示すところによると、社会的持続性と自治性の評価は安定しており、徐々に改善する可能性があります。これは、生活の質が向上しているか、もしくはその方向に向かって政策や施策が効果を発揮していると考えられます。
– ビジネスや政策立案において、持続可能な発展を目指す重要な指標として、このデータがさらに活用されるでしょう。特に予測の不確かさが許容範囲に収まっていることは、今後の計画や戦略を立てる上で重要な意味を持つでしょう。
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:
### トレンド
– 実績（青いプロット）は、全体として0.8から1.0に向かって緩やかに上昇しています。
– 予測（紫および水色の線）は、さらに上昇する可能性が示されています。
### 外れ値や急激な変動
– 複数の外れ値（黒い丸で囲まれた部分）が7月上旬に観察されます。これらのデータポイントは、通常のフローから逸脱しており、分析が必要です。
### 各プロットや要素の意味
– 青色のプロットは実績値を示し、一貫して上昇しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰予測）は、将来のスコアが1.0付近に保たれることを予測しています。
– 水色の線（決定木回帰予測）は、紫色の線と相関しており、やや低い値を予測しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、モデルの信頼区間として解釈できます。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測は整合しており、実際のデータが予測モデルに近いことを示唆しています。
### 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアが日々の評価と共に上昇する強い正の相関があります。
– 外れ値を除いて、分布は比較的狭い範囲に収まっています。
### 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
– WEIスコアの向上は、社会基盤と教育機会が改善されていることを示唆します。
– 外れ値は一時的な不安定要因（政策変更、突発的な出来事など）である可能性があります。
– 予測が示す持続的な上昇傾向は、継続的な政策支援や教育への投資が行われていることを示唆します。
このグラフは、長期的に見て社会基盤・教育機会が安定的に改善されていることを示していますが、特異な出来事に対する備えが重要であることも明らかにしています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、7月初旬から7月中旬にかけてのWEIスコアは上昇トレンドにあります。その後、ほぼ横ばい状態に近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬にはいくつかの外れ値が観察されます。これらのデータポイントは、急激な変動を示す可能性がありますが、全体的なトレンドには大きく影響していません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績AI）が実データを示し、一部は外れ値（黒い円で囲まれた点）として強調されています。
– 予測AIは、3つの異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、それぞれ異なる色の線で表現されています。
– グレーの領域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AIのデータが予測AIのデータ（特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰）にかなり一致しており、これらのモデルが過去のデータを反映していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データとランダムフォレスト回帰による予測が最も密接に一致しているようです。これによって、ランダムフォレスト回帰が現データにおいて実績をよく捕捉していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々にとって、WEIスコアの最初の上昇はポジティブな変化を示唆していますが、その後の横ばいの段階はさらなる改善が期待される状況と見ることができます。
– ビジネスや社会の視点では、これらのデータは政策や施策の評価に重要であり、特に多様性や自由の保障に関するテーマに対する関心を高める可能性があります。予測精度の高いモデルを活用することで、今後の戦略立案に役立てることが可能です。
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:
以下のグラフ分析を行います。
1. **トレンド**
– 色の変化を見ると、全体的に色が日を追うごとに緑から黄色に変化していることがわかります。これにより、WEIスコアが改善しつつあるかもしれません。
– 時間帯によって集中的にスコアが高い時間があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日に暗い紫色（低スコア）が突然現れる時間帯が複数あります。この時間帯が何か特定の外部要因やイベントの影響を受けている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。暗い色は低スコアを、明るい色は高スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（主に午後から夕方にかけて）にスコアが低くなる傾向があります。これは共通の時間帯で外部要因の影響を受けているか、日中の異なる活動パターンが理由かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– よく観察すると、週末などにスコアが変動している可能性があります。通常の労働時間による影響や、週末の活動による変動が考えられます。
6. **直感的な感じと社会・ビジネスへの影響**
– 人々が最も活動的な時間帯は、日中の早い時間から昼過ぎにかけてのように見えます。企業はこの時間帯に合わせて業務を効率化したり、サービスを提供することで効率を向上させることができるかもしれません。
– 一時的に低スコアが観察される時間帯を分析し、その原因を特定することで、改善策や新たな機会を見つけることが可能です。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日付が進むと、時間帯によるスコアの傾向が見られます。特定の時間において一貫した色調の変化があり、これは比較的安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日から7月5日にかけて、スコアが急激に上昇しているのが確認できます（色が濃い紫から明るい緑に変化）。この変化は注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示します。濃い紫は低スコア、明るい黄色に近い色は高スコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のスコアの変化は、特定の日付にわたって類似のパターンを示しています。例えば、16時台と19時台には、一貫してスコアの上昇が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯で見られるスコアの類似性は、特定の活動や外部要因が関与している可能性が考えられます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人は時間帯によって生活状況が変化し、それがWEI（Well-Being Index）に影響を与えていると感じ取るでしょう。急激なスコアの変動が見られる時間帯は、特別なイベントや活動が生活に良い影響を与えていると考えられます。ビジネスにおいては、特定の時間帯や日に焦点を当てた施策が、顧客の満足度向上に寄与する可能性が示唆されます。
このヒートマップからは、時間別の生活満足度の変動を把握し、特定の要因と結びつけることで、より良い生活改善のための施策を導き出すことができるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは特定の時間帯（7時、8時、15時、16時、19時）でのスコアの色の変化を示しています。
– 全体的に明るい色（高いスコア）は、7月初旬や中旬に目立ち、特に7時と15時の時間帯で顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日から7月4日にかけて19時の時間帯でスコアが急激に低くなる（濃い紫色）点が外れ値として認識されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の明度が高い（黄色に近い）ほど、スコアが高いことを示しており、逆に暗い色は低いスコアを表しています。
– スコアは0.70から0.90の範囲で変動しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯間でのスコアのパターンに大きな日別変動は見られず、特定の時間帯（特に7時、19時）のみに顕著な変動が集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に7月6日以降のスコアの高い状態が持続していることから、一部の時間帯に周期的に高いスコアが現れている可能性があります。
6. **社会への影響に関する洞察**:
– 7時と15時に安定して高いスコアが観測されるため、通勤や日中の活動が活発な時間帯と推測されます。
– スコアが高く連続していることから、これらの時間帯が社会的に重要な活動時間である可能性が高いです。
– 19時のスコアは変動が大きく、社会活動の終わりや開始が変動するタイミングを示唆しているかもしれません。
これらの特徴や洞察を基に、生活パターンを分析することで、社会活動の効率化やリソースの配分における改善策を提案することが可能です。
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:
以下のヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、時間的なトレンドではなく、異なる項目間の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおいて、色の変化が激しい箇所は特に見受けられません。特定の項目が急激に他の項目と相関関係が異なるわけではないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 色は、相関係数を示しており、赤が高い正の相関（1に近い）、青が負の相関（-1に近い）を示しています。濃い赤色は非常に強い相関を示し、淡い色は弱い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– それぞれの項目が異なるWEI（生活幸福指標）要素間の相関を示しています。時間軸ではなく、カテゴリ間の比較に焦点が当たっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」は高い正の相関を持っています（0.97, 0.98など）。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の項目と比較的低い相関を持っています（最大でも0.69程度）。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」も特定の項目では低い相関を持つことがありますが、「個人WEI平均」とは強い相関があります（0.91）。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との強い相関は、個人および社会全体の幸福度が密接に関連していることを示唆しています。
– 健康状態が他の要素と低い相関しか示していないことから、個々の健康が全体の幸福度に必ずしも直接影響を与えるわけではない可能性があります。
– ビジネスにおいては、公共性や公正さ、および共生や多様性の指標が非常に重要であり、社会全体の幸福度向上に寄与していると解釈できます。
全体として、個人の幸福と社会的な指標がどのように組み合わさって総合的な幸福度に影響を与えるかに関し、ビジネスやポリシーメイキングの改善に役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド:**
– 各WEIタイプのスコア分布は、全体的に狭い範囲に収まっている傾向があります。特に、箱ひげ図の中央値が高く、比較的一定の範囲に収まっているタイプが多いです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかのWEIタイプにおいて外れ値が観察されます。「個人WEI平均」や「社会WEI（持続可能性と自活性）」などでは、特に外れ値が目立ちます。
– 一部のカテゴリでは上端や下端の急激な変動が見られ、それが外れ値として表れています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 箱の色分けは各カテゴリの異なる性質を示唆していますが、視覚的には特定のトレンドを強調するためのものではないようです。密度が高い部分は、中央値近辺に集まりが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:**
– 時系列データというよりも、異なるWEIタイプ間の比較という視点が強いです。それぞれの箱ひげ図が、30日間における個々のカテゴリのバラつきと集中度を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 多くのタイプで中央値が高く、バラツキが小さいことから、生活における安定した分布が示唆されます。
– 一部のWEIタイプは他と比較して広めの範囲を持っており、内部での多様性やバリエーションを示しています。
6. **人間が直感的に感じる洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 生活カテゴリーにおいては、全体的に安定性が保たれている印象を受けます。
– 外れ値があるWEIタイプに注目することで、特定の生活領域においては改善の余地やリスク要因が存在する可能性を考えるきっかけになるかもしれません。
– 社会的・個人的なウェルビーイングの各側面を理解し、特定の領域でのパフォーマンス向上やリソース分配の最適化に役立つかもしれません。
この分析は、特定のWEIタイプが安定しているか、または特にムラがある部分を見極めるための参考として活用でき、高いパフォーマンスを維持するための戦略的な意思決定にもつながるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下はこのグラフを分析した結果です。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットを見ると、全体として上昇しています。これは、30日間で総合WEIスコアが増加していることを示しています。生活カテゴリーにおける一般的な向上が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– オブザーブド値において、7月4日に急激な低下が見られ、その後急上昇しています。これが異常な出来事や一時的な影響を示している可能性があります。
– レジデュアルのグラフでは、7月8日に短期間の大きな変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– オブザーブド（観測）プロットは実際のデータを示し、短期的な変動も含まれます。
– トレンドプロットは長期的な変化を示し、データの全体的な傾向を捉えています。
– 季節性プロットは周期的な変動を示し、一定のパターンがあることがわかります。
– レジデュアルプロットは観測値からトレンドと季節性を引いた残差で、変動の原因の解析に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節性が全体の変動に影響を与えていますが、トレンドの上昇がより目立っています。短期的な変動はレジデュアルに現れており、これが指標を変動させる一因と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性は上下に変動しており、コンスタントではないが一定の周期があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は全体的な生活状況の改善を経験している可能性がありますが、短期間で大きな揺れがあることが確認されています。
– ビジネスや社会においては、全体的な成長の機会がありますが、短期的な問題に対して注意深く監視することが重要です。社会的なイベントや政策変更が原因である可能性があります。
この分析に基づき、試行錯誤の改善策を検討することが可能です。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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以下は、与えられたSTL分解グラフに対する詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– グラフのトレンド部分は、全体的に一貫した上昇トレンドを示しています。このことは、観測されている指標（個人WEI平均スコア）が30日間にわたって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**:
– 残差のグラフを見ると、特に2025年7月7日から7月10日にかけて、顕著な外れ値や急激な変動が見られます。この期間には、突発的なイベントや計測の誤差の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 観測グラフは、実際のデータの変動を示しており、トレンドと季節性の影響を受けています。
– 季節性グラフは、小さな変動を示しており、周期的なパターンを示唆します。ただし、変動幅は比較的小さいです。
– 残差グラフは、トレンドや季節性によって説明できない変動を示しており、突発的な変動や外れ値が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフには複数の時系列が含まれており、観測データがトレンド、季節性、残差に分解されています。トレンドは一貫した上昇を示し、季節性は周期的な小さな変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性は独立しており、観測データの特徴的な変動に寄与しています。急激な残差の変動は、特定期間における異常の指標と考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、個人WEI平均スコアが全体的に改善していることが確認できます。これにより、人々の生活が向上している可能性が示唆されます。
– 突発的な変動がある期間は、社会イベントや政策変更、個人のライフスタイルの急変などが原因となった可能性があります。
– ビジネスや社会の状況において、トレンドの継続はポジティブな影響をもたらす可能性があり、政策の評価や生活改善プログラムの有効性を示す指標として活用できるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンド要素は、見事な上昇傾向を示しています。これは、30日間にわたって社会WEI平均スコアが持続的に向上していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– **残差（Residual）グラフ**において、特に2025-07-09に大きな変動が見られます。この急激な変動は予測されていない要因が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **観測値（Observed）**のグラフでは、全体的に動きがありつつも上昇トレンドに収束しています。
– **季節変動（Seasonal）**は特定の周期性を持ちながら、比較的一定のパターンを示しています。
– **残差（Residual）**が示すのは、トレンドや季節性で説明できない変動部分です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドの上昇、季節性の周期、残差の変動が複合的に作用し、観測値の変動を生み出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが安定して上昇しているため、全体的な社会WEI平均スコアの向上が期待されます。周期的な変動は、特定の日付にどうしてもスコアが上がったり下がったりすることが他の視点からも支持されているかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 観測された上昇トレンドは、おそらく社会的な状況が改善していることを示しており、それは住民の生活満足度の向上や社会的安定が進んでいることを暗示するかもしれません。ビジネスや政策立案者は、こうしたデータをもとに、更なる良化を促進する施策を検討することができるでしょう。
これらの洞察に基づき、今後の行動や戦略の策定に役立てることができるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– この主成分分析のプロットでは、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、データポイントは左下から右上にかけて広がっているため、一部の要素間に潜在的な相関があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見られませんが、第1主成分が0.2以上および第2主成分が0.1以上のデータポイントは、比較的少ないため、注意が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットは各データポイントを示しており、第1主成分と第2主成分にプロジェクションされたデータです。これにより、データ間の関係性や変動を視覚的に確認できます。第1主成分が77%の寄与率を持ち、第2主成分が8%の寄与率を持つため、第1主成分がデータの変動を主要に説明していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一のプロットのため、時系列データ間の変化や相関については直接の分析は困難ですが、主成分によって間接的に示されるデータ構造を分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間にはわずかな正の相関がある可能性があります。データの多くは中心付近に集束しており、少数のデータが遠方に位置しているのが特徴です。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– このPCAグラフから、生活に関連する変数が多くの要因で構成されており、特に第1主成分がその変動を大きく捉えていることが分かります。直感的には、生活のある特定の側面が他の側面に比べて支配的な影響力を持っているように感じられます。このような分析は、政策立案者やビジネスリーダーがリソースを最適に配分する際に役立つでしょう。例えば、生活面で改善が必要な特定の領域を特定し、効果的な対策を講じる助けになります。
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。