📊 データ分析（GPT-4.1による）
#### データ解析概要
##### 時系列推移の分析
– **総合WEIスコア**は全体的に見ると、0.65から0.90の範囲で変動しており、特に7月前半に大きな変動があります。7月7日と8日にかけて急上昇し、その後比較的高い水準を維持しています。この変動は、社会的なイベントや政策の変更など特定の外的要因による影響の可能性があります。
##### 異常値の分析
– 異常値として報告された日付の中で、特に7月1日と2日、5日の低値と、7月7日からの高値が注目されます。これらの変動は、週末または特定の社会的イベントによる一時的な感情や行動の変化が反映されている可能性があります。
##### 季節性・トレンド・残差の分析
– STL分解から、長期的なトレンドは全体的な上昇傾向を示しており、消費者信頼の増加や経済指標の改善を示唆しているかもしれません。季節的なパターンは明示されていないが、短期的な週単位の変動が観察されます。残差は比較的小さく、突発的な要因は限定的と考えられます。
##### 項目間の相関とその意味
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**の間には強い相関が見られ、個人の評価が社会的な環境に強く依存している可能性が伺えます。
– **経済的余裕**と**健康状態**も関連性が高く、経済状況が健康感覚に直接的な影響を与えることを示唆しています。
##### データ分布
– 箱ひげ図の分析から、WEIスコアはいずれの項目も比較的狭い範囲で集中しており、大幅な外れ値は少数です。中央値はほぼ高い位置にあり、指標が全体的に好調であることを示しています。
##### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1が0.76の寄与率を持つことから、データの大部分の変動が少数の要因に依存していることが示唆されます。この要因には、経済状況や社会情勢が含まれる可能性があります。
##### まとめ
これらの分析から、WEIスコアは個人と社会の動向が相互に関連しており、特定の外的要因や社会的イベントが心理状態に影響を与えることが理解されます。特に、経済状況と健康状態が緊密に結びついていることから、経済政策の影響が個人の幸福感やウェルビーイングに広範に及ぶことが示唆されます。今後の動向予測には、社会的イベントや政策変化のモニタリングが重要です。
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**:
– 初期のデータポイントは0.8付近に集中しており、一定の範囲で横ばいの傾向があります。
– 後半のデータ（2026年付近）は0.7から0.9付近に分布しており、やや広がりを持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い円で強調されていますが、それほど外れた数値には見えません。だいたい同じ範囲にあります。
– 短期間での変動は少なく、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、一貫性があります。
– 緑の点は前年のデータを表し、実績と類似のパターンです。
– 紫とピンクの線が予測の信頼区間と予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）を示しており、実績に近い結果を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは類似のパターンを示し、過去の傾向が現在も続いていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の値はよく一致しており、予測の精度が高いことを示しています。
– 分布は比較的狭く、安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、この範囲での安定性を安心材料と感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、予測が実績と一致していることから、計画と予測の手法が信頼に足るものであると判断でき、リスク管理の面で有利に働く可能性があります。社会的には、生活関連の指標が安定していることが示唆されており、顧客へのサービス提供や政策策定においても安心感を与える要因となるでしょう。
これは、全体としての安定性と予測の信頼性を示す興味深いグラフです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**: 初期の期間で0.8前後に集まり、比較的安定していますが、データの期間が限られているため、長期的なトレンドは明確ではありません。
– **予測（予測AI 各種）**: ランダムフォレスト回帰を除いて、他の予測手法では一貫性がありますが、最初のデータと大きく乖離している部分があります。特に特定の期間で急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **異常値**: ゼロに近い値または0.6近辺の外れ値が少しあります。これはデータのエラーや予測の不安定性を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青）**は、過去のデータを示し、比較的狭い範囲で安定している。
– **予測（赤）**は実績データからの乖離が見られる。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**は、予測の信頼区間を示し、やや大きく広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **前年度（緑）は現在のデータと接続がないように見える**のは、データのディスクリプションが異なるからかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ内に明らかな相関関係は見られませんが、予測に基づく異なるモデル間の比較や評価が可能です。
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**:
– **直感的な印象**: 初期データの安定に対し、予測は将来の変動を示唆しているように見えます。
– **ビジネス/社会への影響**: データの安定性と予測される変動を踏まえると、新たな戦略を採用する必要性を感じる可能性があります。特に不確かさに対応するための柔軟な計画が求められるかもしれません。
全体として、このグラフは予測モデルの有効性やデータの潜在的な変動を評価するのに有用な情報を提供しています。予測手法の改善や新たなデータ収集の必要性を検討するきっかけとなるでしょう。
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:
グラフを分析して得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 左側のデータ（2025年7月から2025年10月）は全体的に横ばいですが、部分的にわずかな上昇が見られます。
– 右側のデータ（2026年6月から7月）は、2025年データと比べて数値がやや高く、ばらつきがありますが、こちらもほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内には「異常値」として特定されたデータポイントが存在し、それらは他の値よりも高い位置にあります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示し、安定していることがわかります。
– 予測値（赤）は、予測モデルに基づく推定値を示しており、実績データよりもばらつきが少なく見えます。
– 線で示された予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、概ね横ばいかつ上述の範囲に含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年比較（緑のプロット）は、今年のデータとかなり一致し、前年の生活に大きな変化はなかった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 評価日ごとのデータの分布は比較的一定しているため、季節的な大きな変動は少ない可能性があります。
6. **直感と社会への影響**
– 生活のWEIスコアがある一定の域で安定していることは、生活環境や社会環境が大きく変動していないことを示しており、社会的な安定がうかがわれます。
– ビジネスにおいては、安定した環境は予測可能性を高め、計画を立てやすくすることが考えられます。
このグラフからは、安定した社会環境とそれに伴う生活パターンが予測可能であることが示唆されています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青色）は期間の初めから2025年の後半にかけてやや安定していますが、わずかな変動が見られます。
– 予測データ（紫と赤の線）では後半に急な上昇と下降が見られ、異なる予測モデルごとに異なる傾向が示されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセットにおいて、いくつかの異常値（黒のマーク）が見られます。これはもしかするとデータ収集や記録の段階でのエラーや、特殊なイベントによる影響を示している可能性があります。
– 特に、予測では急激な変動が強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データ、赤い×が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おり、その中に実績が含まれているかを確認することができます。
– 線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰と異なる予測モデルが比較されており、それぞれ予測の幅や特徴が異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが提供する予測値は異なっており、その差異を理解することで各モデルの有効性やリスクを評価することができそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 独立した予測ラインがいくつかあり、それぞれのモデルが異なる上昇や下降を予測しています。これはデータの特性やモデルの性質に基づくものと考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– グラフから読み取れる直感として、この時期は細心の注意が必要であり、特に予測データが示す変動は資産管理や投資判断において慎重さを要することを示唆しています。
– 経済的余裕の指数が安定していることは安心材料である一方、予測の不確実性はリスク回避策の検討が重要であることを示唆します。
全体として、このグラフは個人の経済的余裕の変動を理解し、適切な対策や計画を立てるための貴重な洞察を提供します。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青）**: 初期に集中した実績のデータポイントがあり、その後は見られないため、時間が進むにつれて側のデータが記録されていないようです。
– **予測（赤）**: 見られません。
– **前年（緑）**: 後半に現れており、WEIスコアが安定しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおける1つの外れ値（大きな青色の円）が確認でき、他と比べてスコアが低いです。
3. **プロットや要素の意味**
– 薄灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、初期の期間のみ目立ちます。
– 紫色の線は予測（ランダムフォレスト回帰）を示し、期間の初期のみに現れて一定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**
– 実績データと前年データ間に直接的な関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は初期値と後期値で異なり、初期には非常に集中し、後期にはばらつきが少ない状態が見られます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– **直感的な印象**としては、健康状態の変動が大きい時期と、その後に安定する時期があると考えられます。
– **社会への影響**として、初期の予測不確実性が高い時期において適切な健康管理が難しい可能性があります。また、安定した期間においては、健康維持が行われていると判断されるため、予防策や健康維持プログラムの有効性が示唆されます。
この分析から、個人の健康モニタリングには継続的なデータ記録が重要であることが分かります。一貫したデータがあれば、より精度の高い予測が可能になり、健康増進に寄与するでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、360日間にわたりWEI（心理的ストレス）スコアの推移を示しています。
– 実績（青のプロット）は左側に密集しており、序盤に集中していますが、その後のデータは示されていません。
– 予測（ピンクと紫の線）が実績の後に続いていますが、期間全体での一貫したトレンドや周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒の円）は序盤のみにあり、多くの実績データより少し高めです。
– 予測の範囲（灰色）はそれほど広くないため、異常値が明確に目立っているとも言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データで、非常に近い範囲に集中しています。
– ピンクと紫の線はそれぞれ異なる予測モデル（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おり、やや増加傾向を見せています。
– 緑のプロットは前年のデータであり、これも右側に集中しています。
4. **時系列データの関係性**
– 同じ視野に収められるようにデータが表示されていますが、実績データの提供期間が短く、予測データとの比較が難しくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが集中的である一方、予測データは微増傾向を持ちつつも、大きな変動が見られません。分布としては偏りが少ないようです。
6. **直感的な感じや影響に関する洞察**
– 実績データの時期が限られているため、これを基にした予測には注意が必要です。
– ストレスの増減を示しているものの、長期的な予測にはさらなるデータが必要です。
– ビジネスや社会においてこのデータは、心理的ストレスの改善プログラムの効果を測定する出発点として活用できるでしょう。予測モデルを活用し、今後のストレス管理の改善に役立てることが考えられます。
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:
このグラフについて、以下の観点で分析を行います。
1. **トレンド**:
– 左側の実績データ（青のプロット）は初期に集中しており、これは観測が集中的に行われたことを示しています。
– 右側の緑のプロット（昨年度分）は一貫して高いWEIスコアを示していますが、一部は若干の変動を伴っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたプロットが異常値を示しています。この異常値は、観測データの中で他と大きく異なるパターンを示していることを意味しますが、その理由は不明です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青、昨年のデータは緑で示されています。
– 異常値は黒の円で強調されています。
– 予測ラインは異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示され、将来の変動を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年のデータが異なる期間で収集されており、これにより比較が一筋縄では行かないかもしれません。
– 予測データは将来の変動を示唆しており、過去のトレンドを基にしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはある一定の範囲に集中しており、パフォーマンスの集中を示しています。
– 異常値はこの中で顕著に異なります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 個人の自由度と自治に関するWEI（世界自由度指数）のスコアが高い方が多く、これはポジティブな兆候です。
– 観測される異常値が、自由度と自治の制限を示唆している可能性があります。
– 予測の精度が高ければ、社会の自由度や政策変動に対する予想を通じて、政策立案者や企業が戦略を調整するための重要な指標となるでしょう。
全体として、このグラフは自由度に関するデータ分析が、予測と異常検出を通じてどのように行われるかを示しています。ビジネス環境や社会政策に対する影響の理解に貢献します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月から11月）では、実績データ（青い点）は0.8以上の比較的高いWEIスコアを維持しています。
– その後、データの間隔が空き、2026年7月頃に再び多数のデータ（緑色）が見られ、0.6から0.75付近に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月の始めの方に異常値マーク（黒い円）が一つ見られますが、その後はほとんど観測されていません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データを示し、初期には集中しています。
– 緑の点は前年の比較AIを示しており、これが結果として安定していることが示されています。
– 紫、青、ピンクの線は異なる回帰モデルによる予測を表しており、それぞれ異なるアプローチで予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年のデータは一貫したトレンドを持っていますが、予測モデルの結果はややばらつきがあります。それぞれのモデルが異なる仮定やアルゴリズムを使用しているため、異なる範囲を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの初期部分（2025年）は濃く描画され、0.8付近に集中していますが、2026年はやや広がりを見せる形になっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 全体としてWEIスコアは高水準を保とうとしていますが、2026年に入るとややばらつきが出ています。これは、社会的公平性や公正さが政策的または外部環境の変化によって影響を受けつつあることを示している可能性があります。
– ビジネスや政策立案者は、予測モデルの結果を参考にしながら、社会的公平性を維持・改善するための対策を講じる必要があるでしょう。特に、異常値や予測モデルのばらつきに注意を払い、柔軟な対応が求められるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体では、データが二つの異なるセグメントに分かれています。最初のセグメントは左側に集中し、次のセグメントは右側にあります。時系列的には、最初の期間が終了後、次の期間へ移動する形をしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータにおいて、一部のデータは「異常値」として指定されています。これらは、多くのデータポイントが集まるクラスタからはみ出しています。
3. **要素の意味**
– 色と形から、データポイントが異なる予測手法によるものだと分かります（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）。紫色の線はランダムフォレスト回帰を示していますが、データの主要な群についての予測であり、右側のグループにのみ適用されています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 異なる手法による予測が重なっているように見受けられますが、大きな差異は見受けられません。実績データと予測データが分かれてプロットされている様子が伺え、特に右側のデータが安定したトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側の実績データの分布は比較的密集しており、一部の異常値を除けば全体的に0.8から1.0の間に集まっています。右側のデータは1.0付近に集中し、安定性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人間は左と右で異なる時期のデータが比較されている状況を認識し、右側のデータでは持続可能性と自治性のスコアが改善、あるいは安定して高い状態にあると感じるでしょう。これにより、今後の社会政策やビジネス戦略において目標の達成が近いことを意味しています。特に、右側のデータにおける高いスコアは持続可能性の高い社会の実現を示唆してい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:
以下の点に注目してグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月～8月）は実績値が高く安定しています（0.8～1.0の間）。
– 直線回帰と決定木回帰の予測は、過去のデータからスコアが安定していることを示唆していません。
– その後のデータ（2026年5月以降）は再び高い範囲に戻りますが、異なる日付での予測との差異が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントに異常値が存在し、それが全体のトレンドから外れています。
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、紫とピンクの線はそれぞれ回帰分析による予測を示しています。
– 黒色で囲まれた異常値があり、予測ラインと異なる動きを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータ（青）と予測（複数の回帰分析）は、特に初期の部分で一致しておらず、異常値の扱いが異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年（緑色の点）のデータは新しいデータとは時間的に離れており、相関関係を持つかどうかを見分けるのは難しいです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の異常値が政策や教育機会の提供における重要な兆候を示している可能性があります。
– 長期的な社会インフラの安定性を示唆するデータは見られず、変動の激しい要因が存在するかもしれません。
– 社会基盤や教育の改善を目指す取り組みが成功していない可能性があり、さらなる調整が必要とされるでしょう。
全体として、データは横ばいと急激な変化が混在しており、社会基盤の変動に対する迅速な対応が求められる状況を示唆しています。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は、約0.7の安定したスコアで推移しています。
– 予測（赤のプロット）は見られませんが、他の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は長期的に上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い丸で囲まれた異常値があります。これは実績データにおける一時的な顕著な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青（実績AI）は過去の実績のデータ。
– 緑（前年比較AI）は、同じ期間で前年との比較を示しており、全体的に安定しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、ほとんどのデータポイントを含んでいます。
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は類似したレベルで推移しており、予測モデル（線、色付きの予測線）はこれを元に将来の増加を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年の比較により、安定した動きが見られますが、今後の上昇トレンドが予測されています。
– モデル予測による上昇トレンドは、データが一貫したパターンを持っていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は安定した社会構造や政策の認識を持ちつつ、今後の改善や成長の期待を抱くことが考えられます。
– ビジネスや政策立案者は、予測される成長に対して準備を進め、社会の多様性と自由の保障を強化するための施策を考慮すると良いでしょう。
このグラフからは、安定性と将来の成長が読み取れるため、持続的な改善が期待されると同時に、未来志向の計画が重要です。
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:
グラフについての分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時間の経過とともに色の変化が見られます。特に、時間帯ごとに色が変わっており、色の明るさに差が出ています。
– 一部の時間帯で色が明るくなる傾向があり、特定の日には急激に変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、15時から16時の時間帯に急激な変化が見られます。この時間帯は、他の時間帯と比べて顕著に色が明るくなる日があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しています。明るいほどスコアが高い傾向にあります。
– 各日および時間帯での密度の変化は、行動パターンの変化やライフスタイルの影響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**:
– 異なる時間帯で異なる傾向があるが、17日以降の期間にわたり、特に18時から19時に一致した色の明るさが観察され、共通の行動パターンが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日や時間帯での色の一貫性は、一定のパターンや周期性を示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影響**:
– このヒートマップは、おそらく人々の日常活動や特定日の活動の集中を示しています。例えば、休日や特別なイベントの日に人々がより活発になることを想像できます。
– ビジネスや社会への影響としては、マーケティング戦略やサービス提供時期の調整に利用される可能性があります。特定の日や時間帯に合わせたプロモーションが効果的であるかもしれません。
このようなヒートマップは、これらの時間と日付に関連する具体的な行動を詳細に分析するための出発点となります。
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:
このヒートマップは、特定の期間（360日間）の個人のWEI平均スコアを時間ごとに示しています。以下の観点で分析します。
1. **トレンド**:
– 時間ごとに色が異なり、特定の時間帯（例えば15時や16時）に活発なパターンが見られます。
– 色の変化から、特定の時間帯で高いスコアが継続していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に濃い紫色のプロットが外れ値を示している可能性があります。これは、その時間帯のスコアが他と比較して異常に低いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットの色の濃淡はスコアの高さを示しています。黄色に近いものが高スコアを、紫に近いものが低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間でも日によって色（スコア）が異なっていることから、個々の日付のスコア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**:
– 時間帯に応じてスコアが異なることから、時間とスコアの間にある程度の相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一般的に活動が活発になる時間帯（午後）のスコアが高くなる傾向があります。これにより、個々の時間管理や生産性のパターンを把握することができます。
– ビジネスにおいては、特定の時間に合わせたサービス提供やマーケティング戦略の立案に役立つ可能性があります。
このグラフは、特定の時間帯における生活のリズムや活動の集中度を視覚的に表現しており、個々の生活習慣の分析に有用です。
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:
以下は、提供された社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれ、色が濃い紫から黄色に変化している部分があります。これは、スコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日、特に7月5日から7月7日にかけて、急激な色の変化が見られます。これは、その期間に何らかの要因で数値が急激に変動した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色が濃いほどスコアが低く、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。この色の変化が各時間帯や日によってどのように分布しているかを見ることで、特定の日や時間の傾向を理解できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各時間帯のスコアの変遷を見ると、特定の時間帯で色が変わるポイントがあるため、時間帯によるトレンドや周期性が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯を特定した相関関係や特徴的な分布は、特に午前と午後の時間帯で相違が見られ、これが何らかの特定のイベントや行動に関連す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**:
– より明るい色が続く期間があるため、この時期は社会活動が活発になっていると直感的に感じられます。ビジネスにおいては、特に高スコアの色領域での活動を強化することで、社会的な関心や参加を強化できるかもしれません。
全体として、このヒートマップから、特定の時期や時間帯での社会活動の盛り上がり具合や変動を視覚的に捉えることができ、それが経済活動や政策決定に影響を与える可能性が考えられます。
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、360日間にわたる生活カテゴリのWEI（ウェルビーイング・インデックス）項目間の相関を示しています。以下は、このヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 個別のトレンドはヒートマップから直接観察できませんが、強い相関（1.0に近い）や弱い相関（0.5に近い）が視覚的に識別できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動というよりも、相関の強弱が色で示されています。青いセルは比較的低い相関を、赤いセルは高い相関を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 縦横に並ぶ項目は各カテゴリにおけるWEIの側面を表しています。高い相関を示す赤色が多い場合は、これらの項目が互いに強く関連していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人WEI（経済的余裕）と他の項目との相関が比較的低い（青色）ことが目立ちます。対照的に、総合WEIや個人WEI平均は他のほとんどの項目と高い相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関が見られる組み合わせ:
– 個人WEI（健康状態）と個人WEI（心里的ストレス）は高い相関を示し、心身の健康が連動していることが示唆されます。
– 社会WEI（公益性・公平さ）は他の社会的指標と高い相関を持っています。
– 低い相関が見られる組み合わせ:
– 個人WEI（自由度と自治）と多くの他の指標は比較的低い相関を持っています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 強い相関を持つ項目は、政策立案やビジネス戦略を考える際に優先的に取り組むべき分野である可能性があります。例えば、心身の健康がストレスと強く関連していることがわかるため、職場環境や社会サービスの改善が求められるかもしれません。
– 一方、低い相関を持つ分野については、それぞれ独立したアプローチが必要である可能性があります。例えば、個人の自由度や自治の向上には、他の指標に頼らない独立した支援が重要です。
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**
– 各カテゴリのWEIスコアは比較的横ばいで、特定のカテゴリで大きな上昇や下降は見られません。ただし、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が他のカテゴリに比べ若干高めに見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個人WEI（心理的ストレス）、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）などには外れ値がいくつか存在します。これらはデータのばらつきが大きいことを示しており、特異な出来事の影響が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の箱部分は各カテゴリのデータの集中範囲を示し、上下のひげは変動範囲を示しています。箱の高さが大きいほどデータのばらつきが大きく、逆に小さいほど集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のカテゴリ間で特に強い相関は見られません。ただし、個人WEI（経済状態）と個人WEI（職業充実）は関連が強い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個々の指標（心理的ストレス、経済状態など）のばらつきが示唆するように、個人の状況によりスコアが大きく変動している可能性があります。特に外れ値の多いカテゴリではその傾向が強いです。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、特定のカテゴリが他より顕著に優れているわけではなく、全体的に安定した分布が維持されていることが感じ取れます。ただし、一部の要素（職業、心理的ストレス）の外れ値が示すように、個々の生活条件の差がWEIスコアに影響を与えていることがわかります。社会やビジネスにおいては、特に弱いカテゴリや外れ値が多い領域について、課題への対応が求められるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフは分散しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 主成分1には広い範囲に渡ってデータが散らばっており、特定の向きでの変化は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主成分1の0.2付近と主成分2の0.15付近に外れ値が見られます。これらは他のデータポイントとかなり離れています。
3. **プロットや要素の意味**:
– データポイントの分布は、PCAの結果を示しており、各点は元データの変動を2つの主成分で表現したものです。
– 第1主成分は76%の分散を説明しており、第2主成分は9%を説明しています。このことから、主に第1主成分がデータの変動を多く占めていることが分かります。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データが複数ある場合、その関係性は主成分の分散の説明能力によって示されます。このグラフ自体から直接的な時系列の関係性は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分分析の結果、主成分1と主成分2間に強い直線的な相関は見受けられません。ただし、データは広い範囲に散らばっているため変動が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– PCAで分析されたデータの主成分の分散率を見ると、第1主成分が圧倒的にデータを表現していることがわかります。これにより、データの一部が特定の因子によって強く影響されている可能性が示唆されます。
– ビジネスや社会においては、このような分析により主要な影響因子を特定し、改善へのアプローチや戦略立案に役立てることが可能です。
– 外れ値の存在は、特異な現象やイベントを示す可能性があり、さらなる調査が必要です。
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。