📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果**
1. **時系列推移:**
– 総合WEIスコアは観測開始時点で0.6625から始まり、その後の数日間で急激な変動を見せつつも全体として上昇傾向にあります。特に、7月7日から7月9日にかけて0.9付近の高スコアを記録しています。下落は7月19日以降に顕著であり、再び0.7付近に低下しています。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も、総合WEIと同様のトレンドを示していますが、社会WEI平均は高い安定状態を維持する傾向が見受けられます。
2. **異常値:**
– 最も顕著な異常値は7月19日で、高スコア0.88を記録した直後に0.69まで急落しています。この現象には経済的ショックや社会的なイベントが影響している可能性があります。
– 7月8日には突然の高スコア（0.9）が見られ、個人および社会WEIの両方の改善が寄与したと思われます。
3. **季節性・トレンド・残差：**
– STL分解結果がない中で、データによる直感的な推測では、トレンドは全体的に向上傾向にあるものの、週末や特定の平日にスコアが下がるパターンが認められ、これが季節性と考えられます。残差は観測された異変や突発的なイベントに影響されると示唆されます。
4. **項目間の相関：**
– 相関ヒートマップが提供されてはいないものの、個人WEIと社会WEIの一致した動向は、両者間での強い関連性を暗示しています。特に、社会的な持続可能性と自治性が高い社会が個人の満足度を高める結果に対して重要な役割を果たしていると考えられます。
5. **データ分布：**
– 箱ひげ図がない中ではありますが、個別スコアの範囲は0.6から0.9に集中しており、中央値は推測では0.75から0.8付近と考えられます。異常値はすでに指摘した通り、特定の日付に高い変動を示しています。
6. **主要な構成要素 (PCA)：**
– 分析によると、PC1は全体の77%を占め、PC2は7%の寄与率となっています。これはPC1がWEIを駆動する主要な要因であり、主に社会および個人の共通因子や経済・健康関連のスコアがこれに該当すると考えられます。PC2はより細かい社会的な変動要因を反映している可能性があります。
総合的に見て、提供されたデータでは生活の質を示すWEIスコアの多くの側面において上昇傾向が見受けられますが、外的要因の影響による瞬間的な変動も観察されます。特に、異常値検出が示唆するように、突発的な出来事や祝日、平日の交替がデータに多大な影響を与えていることが考えられます。社会および個人WEIの関連性を考慮しつつ、これらの変動を深堀することでより豊かな洞察を得られるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇または下降**: グラフは二つの期間に分かれています。最初の約100日間はスコアが比較的新しいレンジ内で一定しています。その後、データが急に途切れて次の約100日間には別のスコア・レンジでデータが密集しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 左側のクラスタでは、スコアが0.6から0.8の範囲におおむね集中していますが、数値的外れ値は確認できません。
– **急激な変動**: 初期のデータ群から次のデータ群に移る際に、時間が空いていますが、これは可能な急激な変動を示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績(青)**: 実データを示す。
– **予測（赤バツ、線）**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストといった予測手法でモデル化されています。
– **前年(緑)**: 前年データの比較。後半のデータは前年データに近い。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる期間のデータが異なる方法で可視化されていますが、モデルの予測範囲内に収まっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各期間内でのスコアは一定の幅に集まっていますが、全体として一貫した相関関係は見られません。
### 6. 直感的洞察と影響
– **直感的に感じること**: 1) 突発的にデータの収集方法や期間が変更された可能性がある。2) 長期的なパターンや変動が不足しているため、継続的なデータの追跡が重要。
– **ビジネス/社会への影響**: 生活の評価スコアが前年度と比較している点、示された予測方法の信頼性を考慮することが重要です。データの取り方が改良されると、より詳細な戦略立案が可能になります。
この分析は、視覚的な特徴を基にしたものであるため、背景情報や目的を踏まえた追加のデータ分析も有用です。
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**:
– 前半は、実績（実績AI）が横ばいに推移しています。スコアは0.7から0.8の範囲に集中しています。
– 後半にはデータがありませんが、昨年の比較用データ（前年度AI）が別の時点に存在し、これは後述する予測値と関連しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は実績データの一部で、他のデータポイントから離れた地点にありますが、その変動は顕著ではありません。
– 特定の急激な変動は見当たりませんが、パターンの変化が注目される場合があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青い点で示され、0.7～0.8の範囲にほぼ集中しています。
– 予測データ（予測AI）は赤いバツ印ですが、この時期のデータは可視化されていません。
– 緑の点は昨年度のデータで、これも一部時期に集中しています。
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で示される生活パターンに大きな変化はないように見え、昨年のデータが参考として利用されています。
– 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）も使われており、それぞれが異なる予測範囲を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの幅が狭く、比較的高いWEIスコアが安定していることを示しています。
– モデルの予測範囲はやや広く、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測の間で異なる分布が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからの印象としては、WEIスコアに大きな変動がないため、生活習慣における安定したパターンが続いていることを示唆します。
– ビジネスや社会的観点からは、顧客の行動や満足度が一定していると見込まれ、予測モデルが異なる未来の変動をシミュレートしているため、変化への備えが可能です。
このような分析により、個人やビジネスは計画を立てるための貴重なインサイトを得ることができます。
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、このグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月〜2025年10月）は比較的安定したWEIスコアを示しています。
– その後データのギャップがあり、次の期間（2026年5月〜）には若干上昇傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側で、が異常値として認識されているデータがあります。ただし、急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示しており、安定したスコアを示す。
– 緑色の点は前年との比較を表し、緩やかな変動が見られます。
– 紫色のラインは予測を示しており、予測の方法によって多少の違いがありますが、基本的には一定の範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 過去の実績データと前年のデータを比較することで、長期的なトレンドの変化を把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の相関関係は明確ではありませんが、データ全体としては緩やかに上昇しています。
6. **このグラフから感じられる直感および影響**
– 安定したWEIスコアとそれに続く上昇傾向は、社会的な活動や生活の質が改善している可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、改善が続けば生活満足度の向上が期待できるため、各種サービスや政策におけるプラスのフィードバックを生む可能性があります。
これにより、ウェルビーングや生活の質に関する指標として、安心感のある状態が維持されているという直感を得られます。
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:
以下の点を考慮したグラフの分析をいたします。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で見ると、明確な上昇や下降の傾向は見られません。
– 実績データ（青色）は、初期に密集しているが、後期についてはデータがない状態です。
– 予測データ（緑色）は後期に密集していますが、実績とは期間が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロット（実績）には外れ値と認識されるデータがあります（黒い円）。
– 実績のデータは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色で表示され、個人の過去の経済的余裕を示します。
– 予測データは異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で描写されていますが、全て後期に想定されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青）と予測（緑）は異なる期間に分かれており、直接の比較は困難です。モデルによる予測の信頼性が時系列での変化を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績では、安定したWEIスコアが示されており、予測では異なるモデルの間での大きな差は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、時間とともに経済的余裕が著しく変化はしていません。ただし、予測データが後半に現れていることから、未来の経済環境に影響を受けて変化が予測されています。
– ビジネスや社会にとって、この安定したWEIスコアは、個人が短期的に大きな経済的負担を感じていない可能性が示唆されます。しかし、予測の不確かさがあるため、継続的な経済モニタリングが重要となるでしょう。
このように時系列での分析は、将来の経済的安定性を評価する指標となるでしょう。
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:
このグラフは、個人の健康状態を表すWEIスコアの360日間の推移を示しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド：**
– 最初の約半分（7月から11月）は、スコアが0.7から0.8の間で安定しています。
– その後、データがなく、急に前年度のデータ（3月から6月）が現れる点が興味深いです。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 左側のデータにおいて、いくつかの外れ値が0.6付近に見られます。
– WEIスコアが一般的に高い（0.7以上）中でのこの外れ値は異常値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 青色の実績データと、予測を示す複数の色の線があります。これにより、予測と実績の差異が視覚的に確認できます。
– ランダムフォレストや決定木回帰のラインは、予測精度の向上に役立つでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 実績データと予測範囲が重なっていますが、これが予測の精度を示している可能性があります。
– 前年度のデータが未来予測に補完的に用いられていることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 前年度のスコア（緑色）が高い位置にあり、これは年々健康状態が改善している可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じること、および社会的影響：**
– 全体的なトレンドとして、健康状態が一定または改善していると感じる可能性があります。
– 企業や健康関連組織は、このデータを基に健康改善策の効果を計測したり、予測モデルの改善に役立てることができるでしょう。
このグラフから得られる情報は、個人や組織が健康状態の改善や維持に向けた対策を取る際の参考になります。予測モデルの精度向上は意思決定に貢献し、より健康的な社会の構築にもつながる可能性があります。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレスを示す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まとめます。
1. **トレンド**:
– 全体として、左側のデータは高頻度で記録されており、WEIスコアは比較的一貫しているように見えます。
– グラフの右側では、少し分散が見られるものの、スコアはやや安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの異常値が左側に示されていますが、WEIスコアの分布に大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青色）の密度が高く、一貫した結果を示しています。
– 異常値は黒い円で示され、これらは特定の要因による例外的なイベントの可能性があります。
– 各予測線（紫、ピンク）は異なる回帰モデルを示していますが、いずれも大きな変動を予測していないようです。
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の間に顕著なギャップは見られませんが、間隔によるデータの偏りが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータ（実績）は高密度で安定していますが、後半の予測データの分布はややばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感として、心理的ストレスは特定の期間で安定していた可能性が高いと感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、この期間のストレス管理プログラムがよく機能していた可能性があり、今後もこの安定を維持するための施策が重要となるかもしれません。
この分析は、特定の期間における個人の心理的ストレスの動向を理解し、将来の対応策に役立てることができるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる時期に分かれています。初期の期間（2025年）は、スコアが比較的安定しており、ほぼ横ばいです。
– 後半の期間（2026年）は、スコアが上昇しているように見えます。これにより、全体的なトレンドは上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分には、外れ値として赤い×印が見られます。これは予測値の異常としてマークされています。
3. **プロットの要素について**:
– 青色の点は実績AIによるデータを示しています。これが実際の評価スコアです。
– 緑色の点は前年の比較データで、過去のパフォーマンスを示しています。
– 紫やピンクの線は予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、それぞれが異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのデータと前年のデータの位置関係を見ると、前年の状況が今年の結果に影響を与えている可能性があります。
– 予測手法は様々ですが、後半のスコアの上昇に対する予測が異なっており、ランダムフォレスト回帰が比較的適応力が高いことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期にはスコアが0.6から0.9の範囲に集中しており、後半では0.7から0.9の範囲に密集しています。これにより、スコアが改善されていることがわかります。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフから感じられる直感は、自由度と自治が時間とともに改善されているということです。ビジネスの観点からは、組織や個人の意思決定がより効果的になっていることを示唆します。
– 社会的には、人々の自立性や選択の幅が増していると解釈でき、ポジティブな成長が見込まれます。
この分析を通じて、今後の自由度と自治の向上に向けた戦略の策定や評価を考慮するのに役立つ可能性があります。
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:
このグラフの分析は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 前半は「実績(AI)」として青色のプロットが、数か月間にわたって安定しています。しかし急激な変動やトレンドの傾きは見られません。
– 後半は「前年(比較AI)」として緑色のプロットが見られ、WEIスコアが徐々に上昇しています。
2. **外れ値**
– 青色の「異常値」としてプロットが存在しますが、その数は少なく、データ全体に対する大きな影響はないと考えられます。
3. **要素の意味**
– プロットの色は異なるデータセット（実績、予測、前年）を示しており、異なるモデリング手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって予測が行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績(AI)」に対して「前年(比較AI)」のデータが増加傾向にあることがわかります。これは過去のデータと比較して、現在や予測された値が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「実績(AI)」のプロットはタイトなクラスターを形成していますが、「前年」は分散が大きく、予測手法の効力に差がある可能性を示唆しています。
6. **直感的洞察と影響**
– 全体として、「社会WEI（公平性・公正さ）」のスコアが改善されている可能性があります。ビジネスや社会的には、特に緑のプロットが示す最近の改善が政策変更や同様のイニシアティブの成功を示唆しているかもしれません。
– 予測モデルのパフォーマンスや選択にも注意を払うべきです。モデルによって予測が異なるため、意思決定の際には各モデルの特徴や精度を考慮するべきでしょう。
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:
このグラフについて以下のように分析を行います。
1. **トレンド**:
– セグメント間でのスコアの分布が明確に分かれています。左側のデータ点は過去のデータで、右側は最近のデータです。
– 両セグメントともスコアが高めで、過去のスコアがわずかに上下動している一方で、最近のデータは比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 過去のセグメントにいくつかのデータポイント（異常値としてマーク）があり、それらは他のデータポイントと離れている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績値を示しており、緑の点は前年のデータを示しています。
– X印は予測値を示しており、全体的なスコア傾向に基づいて比較されています。
– モデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の各結果が異なり、その差異を見ることで予測のばらつきを理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑色の前年データおよび予測モデルに基づくデータが実績データと比較されています。過去と最近のデータが連続されていないように見えるため、分かち書きされたデータセットである可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 二つの時期におけるデータ間で明確な相関は見られませんが、全体的に高スコア帯での滞留が観察されます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 持続可能性と自治性が全体として高いレベルにあることはポジティブな傾向を示しており、前向きな評価がされていると言えます。
– 異常値の存在は特異なイベントや状況を反映している可能性があり、詳細な調査が望まれます。
全体として、生活関連の持続可能性と自治性が安定して高いことが示されていますが、異常値の存在が今後の対策において重要になります。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフの左側には、2025年7月から10月にかけてのデータが示され、WEIスコアは0.8から1.0の間でほぼ横ばいの状態です。
– 右側のデータでは、2026年5月以降に集中してデータポイントが配置されており、こちらもスコアは高い範囲に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには異常値が特に目立たず、スコアが一貫しています。
– 突然の大きな変動や外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AI（青）は過去のデータを示しています。
– 予測AI（赤×）は未来の推測を示す点です。
– 前年比較AI（緑）は過去データとの比較を示し、両者のスコアが類似していることが予想されます。
– 各種回帰による予測（線、決定木、ランダムフォレスト）が示されていますが、全て高スコアを保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のプロットは互いに近接し、安定したパフォーマンスを示しています。
– 予測AIの赤い×マークも高いスコアを維持していますが、わずかにバラツキがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と過去のデータは緊密な関係にあると見られ、未来の予測もそれらに基づいていることが示唆されます。
6. **直感的な理解と影響**
– このグラフは、社会基盤・教育機会の評価が安定していることを示しており、将来的にも高いレベルを維持できる見込みがあることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、安定したインフラと教育機会が続くことはポジティブな社会発展を支える要因となる可能性があります。
このグラフは、全体としてポジティブな展望を示しており、社会基盤および教育の状況が良好であることを強調しています。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– **2025年7月から2025年9月**にかけて、実績（青）のデータはある程度の範囲内で安定しています。
– **2026年4月**には、前年の実績データ（緑）が表示されていますが、こちらも一定の範囲内に集中しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 異常値として黒い枠で囲まれたデータがありますが、数量は少なく、全体への大きな影響は見られません。
– 急激な変動は見受けられません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青色の丸は実績データ、緑色の丸は前年のデータを示します。
– 赤い×は予測（実績AI）を示しています。
– 様々な回帰予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が、それぞれ範囲を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年のデータは同様のパターンを示しており、一貫性が見られます。
– 予測モデルは全体のデータ範囲にわずかながらの異なる予測をしていますが、実績と大きく乖離してはいません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは全体として0.7から0.9の間に集中しており、安定した傾向があります。
– 豊富なデータポイントがあるため、異常値の影響は大きくありません。
### 6. 直感的理解と影響
– データは全体として高いスコアを維持しており、社会における共生・多様性・自由の保障が比較的良好であることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、このような安定したスコアは、政策や取り組みが継続的に成功していることを示し、新たな施策の基盤となる可能性があります。
このように、実績と予測が一致していることから、現状を維持することが重要で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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色は、時間帯ごとに異なる強度を示しています。特に、昼間の時間帯（7時から15時）には、比較的高い数値を示す暖色系（緑から黄色）が多く見られます。これは、活動や生活関連の指標がこの時間帯に活発であることを示唆します。
– 逆に、夜間（16時以降）は、数値が低めで冷色系が採用されています。通常、夜間には人々の活動が減少するため、これは予想されるパターンです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の時間帯で特に低い数値（青系や紫色）が見られます。例えば、7月1日や7月19日の16時は非常に低い値を示しています。これらは特定のイベントや休日、天候など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**
– 色の濃淡は、WEIスコアの強度を示しており、高い値は緑から黄色、低い値は青から紫色で示されています。
– 各時間帯と日付の交差ポイントは、24時間365日の動向を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 縦軸の各時間帯が連続して緑や黄色を示す場合は、その区間が一貫して高い活動を示していると判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性は認識しづらいですが、特定の1日の一部時間帯には広範囲で類似した色が見られるため、日常的な活動が特定時間に集中していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的に、社会全体の活動傾向を示すヒートマップとして利用可能です。特定の時間帯に活動が集中している場合、公共交通機関や商業施設などがその時間に合わせてサービスを調整することで効率化を図れる可能性があります。
– 夜間や特定日の際に見られる低活動期は、新製品の発売やイベントのタイミングを考える上で重要な指標となるでしょう。
このヒートマップは、日常生活の中での行動パターンや活動量の視覚的表現として、幅広いビジネスや社会的意思決定に寄与する可能性があります。
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:
このヒートマップは、個人のWEI（ウェルビーイングインデックス）の平均スコアを時系列で示しています。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**:
– 7時から8時や15時から16時の時間帯でスコアが相対的に高く、緑や黄色の色が見られます。このことは、この時間帯が比較的高いウェルビーイングを示していることを示唆しています。
– 日によって多少の変動はありますが、全体的に日中の時間帯におけるスコアは一貫しており、大きな周期性や長期的な上昇・下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時に明るい色が見られ、突然の変動がこの時間帯で起きている可能性があります。
– 特定の日付（例: 2025-07-05や2025-07-19）で、他の日に比べて色が暗くなるか、急激な低下が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が緑や黄色に近いほど、ウェルビーイングが高いことを示します。逆に、紫や青に近いほど、低いスコアを意味します。
– 各矩形が一日ごとの時間帯を示し、それぞれの色の濃淡は該当する時間のウェルビーイングを表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 7時から8時、15時から16時の時間帯で高いスコアが繰り返されていることは、これらの時間帯が特にウェルビーイングに対して有利であることを指しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、日中の時間帯に高いスコアが集中しており、これは日中の活動が個人のウェルビーイングに寄与している可能性を示唆します。
– 特定の日付で見られる低いスコアは、何らかのイベントやストレス要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップを見ると、時間管理や生活改善のための洞察が得られます。例えば、特定の時間帯における活動や休息の調整が、ウェルビーイングの向上に寄与する可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、従業員のモチベーションや生産性向上のために、ウェルビーイングが高い時間帯に重要な業務を配置する戦略が考えられるでしょう。
このデータは、個人の生活パターンを改善するための貴重な情報を提供します。
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:
以下の点についてこのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯（特に15時、16時、17時）において、緑から黄色のカラーエリアが続いており、WEIのスコアが高い時間帯であることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時と16時の間に紫や青の領域があり、これはこれらの日や時間にスコアが低下していることを示しています。特に、16時付近での急激なカラーシフトが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– カラーの濃淡は、スコアの低さを示し、黄色から青への変化は、スコアの上昇を示します。これにより、時間帯や日付による感じ取りやすい変動を直感的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付・時間にわたって異なる高さで表示されているため、特定の日や時間帯におけるスコアの変動がわかるようになっています。これにより、特定の時間帯での顧客活動や社会的イベントの影響を考察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアは主に昼間（15時以降）に集中していますが、朝方や夜間には低スコアが見受けられます。これらのパターンは日常生活や労働環境の影響の可能性があります。
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**:
– このデータから、人間は特定の時間帯に活動が集中していることや、スコアが低い時間帯では活動が少ないことを直感的に理解できます。これにより、企業はピーク時間帯にマーケティング活動を集中させるなどの戦略を立てることができるでしょう。
このヒートマップは、時間に沿った社会の活発度を視覚的に捉えることで、ビジネスや社会施策の改善に役立つ情報を提供します。
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:
このグラフは、生活カテゴリのさまざまなWEI項目間の相関性を視覚化したヒートマップです。以下に、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 各項目間の相関係数は、このヒートマップで色の濃淡として示されています。赤に近いほど高い相関（正の相関）、青に近いほど低い相関（負の相関）を示しています。
– 全体として、項目間には高い正の相関が多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ低い相関は、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」間の相関で、約0.43と、他の項目よりもかなり低いです。ここに外れ値的な相関があると言えます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は相関関係の強さを示しています。濃い赤は強い正の相関、濃い青は負の相関ですが、このグラフにはあまり見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列そのものは示されていませんが、360日間の平均的な相関性が示されています。この期間を通じて、ある項目同士がどの程度同時に変化しているかの関係性が分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」は強い相関（0.67）を示しており、心理的ストレスが高いと自由度が下がる可能性が示唆されます。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、社会的な要素（社会WEI）は総合的に他の個人WEIに対しても重要な影響を及ぼしていることが伺えます。
– ビジネス的には、個々のウェルビーイングの項目が相互に関連しているため、各領域の改善が他の領域にも波及効果をもたらす可能性があります。例えば、経済的なサポートが心理的なストレスを軽減し、健康状態の改善に寄与する可能性があるでしょう。
このように、ヒートマップを通じて得られる洞察は、政策決定や個別施策を設計する上で貴重な情報を提供します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアは幅広く分布しており、特定のトレンドは見られません。全般的にスコアは安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリで外れ値が観察されています。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生）」で外れ値があります。これらは、通常のWEIスコアと比較して異常なデータポイントを示しており、特定の条件や状況で著しく異なる評価がされた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱は、各カテゴリのWEIスコアの第1四分位数（25パーセンタイル）と第3四分位数（75パーセンタイル）を示しています。中央値は各箱の中央線として表示されており、データの中心傾向を示しています。
– 色の違いは各カテゴリを区別しており、スコアの分布の特色を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 本グラフはカテゴリ間の比較であり、時系列データの相関関係は示されていませんが、複数の要素が相互に関連している可能性はあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自立）」は、中央値が高く、安定した分布を示していますが、「社会WEI（持続可能性と自治体）」は分布が広く、スコアのバラつきが大きいです。
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**
– WEIスコアは個人や社会の福祉を測る指標であり、スコアの安定性や外れ値の存在は人々の生活の質に関する重要な情報を提供します。例えば、心理的ストレスに関する外れ値は、特定の集団がストレスに過度にさらされている可能性を示唆しており、社会的サポートや政策の必要性を考えさせます。
– 経済的余裕や自由度の高いカテゴリが安定していることは、個人の幸福感に寄与する重要な要因として理解されます。これらの分野での改善が、全般的な生活の質を高める可能性があります。
この分析を通じて、生活の各側面におけるバラつきや安定性、そして特定の問題領域を知ることで、政策立案や個別サポートの方針を考える重要な指標となるでしょう。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドというよりは、データの分布に焦点が当てられています。水平・垂直の密集具合は、特定の方向性を示唆している可能性があり、登録データが全体的に均等に分散していることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには明確な外れ値が見受けられません。データポイントは比較的一様に散在しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットはそれぞれの観測データの主成分得点を示しています。第1主成分（寄与率: 0.77）は、データのバリエーションの大部分を捉えているため、より重要な指標です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには明示的な時系列性はないものの、第1および第2主成分の関係が視覚化されており、データがどのように広がっているかがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの分布は比較的均等で、特定のグループ化は見受けられません。相関が強い場合、データがより方向性を持って並ぶはずですが、このグラフではそうした傾向は弱いように見えます。
6. **人間の直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 直感的にはこのデータセットが生活に関わるさまざまな側面をカバーしていることがわかります。これがビジネスに適用される場合、多様な要素が消費者行動や市場動向に影響を与えていると解釈されるかもしれません。
– 社会への影響としては、資料が生活にどのように影響を与えるかを分析する際に、主成分分析の結果を用いて隠れた構造を理解し、効率化や改善を行う助けとなる可能性があります。
この分析によって、データの基本的なクラスタリングや相関の欠如を理解することができるため、さらなる詳細な調査や具体的な要素分析への手がかりとなるでしょう。
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。
