📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 1. 時系列推移
総合WEIスコアの時系列分析を行うと、360日間のデータにおいて、特に7月初旬から中旬にかけての変動が顕著です。平均スコアは全体的に上昇傾向にあるものの、個別の評価日には急激な変動が見られます。特に、2025年7月7日から9日、および7月12日は高スコア（0.9付近）を記録しており、逆に7月5日や19日、20日には低スコア（0.65以下）が見受けられます。
### 2. 異常値
異常値として、総合WEIスコアでは0.66（2025年7月1日）、0.90（2025年7月7日, 8日）、および0.60以下の地点が指摘されています。これらの変動は、社会的出来事や政策の変化、季節的な影響が考えられます。特に、急激な上昇は、ポジティブな社会的イベントや経済政策の結果とも考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差
STL分解により、長期トレンドは全体としてプラスの方向に進んでいるが、季節性が存在することが示唆されています。残差成分は、大幅な突発変動を示唆するピークがいくつかあり、予想外の外部ショックや短期的なイベントの結果として解釈できます。
### 4. 項目間の相関
個人WEIと社会WEI間の相関ヒートマップを分析すると、経済的余裕と社会持続性の間に強い相関が見られます。また、心理的ストレスと社会的平台の低相関は、個人の心理状態が社会のインフラや政策から独立して変動する可能性を示唆しています。
### 5. データ分布
箱ひげ図によれば、各WEIスコアにおいて中央値付近でのスコア分布が確認でき、外れ値として記録されている日付の異常値により分布が拡散されている様子が見て取れます。特に、総合WEIスコアのばらつきは、個々の詳細項目のスコアによって影響を受けていると考えられます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析の結果、主成分1 (PC1) が79%の寄与率を持ち、データの大部分の変動を説明していることが示されています。これは、WEIスコアにおける最も重要な変動要因が同定されたことを示し、特定の社会的または経済的パラメータが全体のウェルビーイングに大きく寄与していることを示唆します。
### 考察
総合的にみて、データは社会経済状況の変動に敏感に反応していることが示唆されます。具体的な要因として、政策変更、社会イベント、季節の変化が考えられ、これらがWEIスコアの大幅な変動を引き起こす要因となっている可能性があります。また、個別の詳細項目のスコアがどのように総合WEIに影響を及ぼしているかをさらに深掘りすることで、具体的な改善策の立案が可能になるでしょう。一方で、異常値が多発する特定の日付は、さらなる社会調査や分析を通じて背景要因を理解する必要があり、対応策の策定が今後の課題となります。
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:
以下は、提供されたグラフの分析による洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの主要な期間にデータが集中しています。最初の期間（2025年7月から9月）は概ね横ばいですが、後半（2026年7月頃）は大幅に上昇している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間では、外れ値がいくつか見られます。これらが何を示しているのかは不明ですが、予測と実績の間のズレを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、赤い×は予測データ、黒い◯は異常値を示しています。
– 緑の点は前年のデータで、直近の上昇傾向と対比されています。
– グレーエリア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**:
– 過去のデータと比較すると、前年データ（緑の点）と最新データ（青の点）の間に大きな相違が見られ、トレンドの変化を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値と予測データが近い位置に配置されているため、予測モデルが一部の特殊なケースを外れ値として扱っている可能性があります。
6. **直感的な洞察**:
– 全体として、生活カテゴリの指標は短期間で大きく変化しており、これは生活環境や社会経済の急速な変化を反映している可能性があります。ビジネスや政策においては、この急激な変動に対する事前の準備や対応策が求められることになるでしょう。
このグラフから得られる洞察は、予測の信頼性の評価や異常検知の精度改善において重要となるでしょう。また、ビジネスや政策決定に対する影響を評価し、適切な対応をとる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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **観測された期間の開始時**：2025年7月から2025年9月にかけて、WEIスコアの実績データが示されており、スコアは0.6から0.8の範囲で変動しています。明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– **未来予測データ**：2026年6月のデータはややばらつきが見られるものの、大半が0.7付近に集まっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– データ群には異常値がいくつか記録されています（円で表示）。これらは予測からのズレが大きいデータ点として視認されますが、全体の傾向に大きな影響を与えていません。
### 3. 各プロットや要素
– **色とマーカー**：
– ブルーの点は実績データを示し、一定の範囲に集まる傾向があります。
– グリーンの点は未来の予測値であり、ばらつきがより大きくなります。
– パープルの線は異なる回帰モデルによる予測を示し、2026年のグリーンのデータ点と比較すると、仮定に基づいてスコアの安定性を示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測のデータが重なっている部分もないため、明確な因果関係を評価するのは難しいですが、予測範囲の幅が広いことから、多様な外部環境に対する感受性が示唆されるかもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは0.6から0.8のスコア範囲にまとまりが見られ、安定していますが、予測はより広範囲で分布しています。
### 6. 人間が直感的に感じることとその影響
– このグラフを見ると、人々は生活における変動の予測が困難であり、特に未来の見通しに対して不確実性が高まっていることを感じるかもしれません。ビジネスや社会においては、戦略や計画の柔軟性を保つことが必要となります。また、異常値に対する対策も重要です。
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:
以下の点に注目して分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフ全体では、実績データ（青色）が横ばいの後、途切れています。おそらくデータが欠落しており、その後の緑色の予測データで表されています。予測データは全体的にやや分散していますが、低い場所に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分（実績データ）には明確な外れ値として異常値が示されています。データが欠落している期間があるため、急激な変動が予測データに見られる可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の円は実績データを示し、Xマークは予測値です。緑のデータポイントは前年のデータです。予測は複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、予測の範囲は灰色で示されています。
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の間に大きなギャップがあり、予測がそれを補完していますが、一貫性があるかどうかは判断しづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはおおむね横ばいですが、予測データは広がりを見せ、線形回帰やランダムフォレストによる予測が異なる値を示しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– 実績データの欠落と異常値が気になります。社会における指標の評価が難しくなっており、信頼性の問題が生じる可能性があります。予測モデルの多様性は将来の動向をより正確に把握するために役立ちますが、不確実性も示しています。このようなデータ欠落や外れ値は、政策決定やビジネス戦略の見直しを促す要因となるでしょう。
データの欠落や異常に対して、今後のデータ収集の改善や分析手法の再評価が必要かもしれません。
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:
グラフを詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– 左側の青色は過去の実績値で、全体的に0.7から0.9の間で横ばいです。
– 右側の緑色は前年のデータを示しており、こちらもほぼ同じスコア範囲内です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の中に黒い縁で囲まれている点がありますが、これが異常値です。過去のデータでの一時的な急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、緑のプロットは前年のデータです。
– 予測では3つの異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）が使用され、異なる色の線で表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 数年間を見て、実績と前年のデータには大きな変動は見られませんが、予測は若干異なる結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布はかなり集中的で、0.7から0.9の間に密集しています。一部外れ値があるものの、基本的には安定しています。
6. **直感的な感じと影響**:
– 経済的余裕の指標が特に大きく変動しないことから、全体として安定していると判断されます。
– しかし外れ値が示すように、一時的な変動は注意が必要です。
– ビジネスや社会において、このデータは長期的な戦略計画に使用されるでしょうし、異常値の対処が重要です。
この分析は、経済的余裕の状況を把握し、将来の計画や改善のための基盤を提供します。
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:
このグラフは360日間の個人の健康状態スコア（WEI）の時系列散布図です。以下、それぞれのポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ内に「実績」は初期と後期に分かれています。初期は時間が短く、後期はより長い期間で点が集まっています。
– 後期ではスコアがやや高めに安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で異常値がいくつか見受けられますが、後期には異常値はありません。
– 初期の異常値は、予測範囲の下限以内に収まっているため、大きな異常とは言えないかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、初期と後期で分かれています。
– 緑色の点は前年のデータで、現在の実績と密接に関連しています。
– 異常値は黒い楕円で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータが時期を超えて比較され、その安定性が見られます。
– 予測の方法による違いも視覚的に確認できます（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階に比べ、後期のデータはより狭い範囲で集中しています。
– 予測と実績のずれは小さく、予測モデルが適切に機能している可能性が高いです。
6. **直感的及びビジネス、社会への影響**:
– 初期の異常は特定の期間や条件によるもので、健康状態が大きく改善、安定化した可能性があります。
– 予測と実績のズレが小さいことは、予測モデルが信頼できることを示唆しており、他の健康関連の意思決定に活かせる可能性があります。
– 企業にとっては個人の健康状態の変化をモニタリングすることで、健康維持のための介入やサポートを適切なタイミングで行う手助けになるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 総じて、初期の段階ではWEIスコアが高めに維持されていますが、その後、データが示すように、急激にデータが減少しています。
– グラフの後半部分には、前年（比較AI）として過去のデータが異なる色（緑色）で表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータにはいくつかの外れ値がオレンジの枠で強調されており、異常値として記録されています。
– 初期のデータポイントの間に連続的な変動が観察されますが、全体的には安定した範囲内にあります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績（実績AI）を示しており、最初の期間に集中しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰）は異なる色の線や点で示され、実績とは異なる時点で表示されています。
4. **時系列データ間の関係性**
– 十分な過去のデータを基に、予測AIは異なるアルゴリズム（ランダムフォレスト、線形、決定木）を使って将来の傾向を予測していますが、これには現在のデータと連続性がないため、新年度データと前年データの間の関係は限定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータセットは比較的狭い範囲に収まっており、WEIスコアは高めで安定しています。ただし、比較AIのデータ分布は広く、より低い値も見られます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 人間の視点から見ると、初期の高いストレスレベルが急速に変動し、予測される将来の値が現在のデータからどのように派生されるかに関心が集まります。
– ビジネスや社会的には、ストレスレベルの急激な変動は個人の幸福や生産性に影響する可能性があるため、緩和策の導入や更なるモニタリングの必要性が示唆されます。
### 結論
このグラフから、心理的ストレスの動向とその予測が視覚的に示されており、過去の安定したデータに対して将来の不確実性が浮き彫りにされています。これを元に、ビジネスや個人レベルでの対策を講じることが求められるでしょう。
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:
このグラフは個人の自由度と自治を表すWEIスコアの時系列散布図で、360日間のデータが示されています。以下に特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 初期にはデータが高密度であり、徐々にスコアが下がっていく傾向があります。期間の後半にはスコアが再び上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットには複数の異常値が見られます（黒い丸で表示）。
– 予測の範囲（灰色）はデータのどの期間でも適用されています。
3. **各プロットや要素**
– **実績**（青い点）及び**予測**（赤い×）が示され、予測は複数の回帰方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されます。
– 終盤には前年度の比較データ（緑）が密集しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフの初期と後期には異なるデータセットが使われています。序盤は実績と予測が中心ですが、後半には前年度のデータが主に表示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 序盤のデータと予測のズレの大きさが目立ちます。
6. **直感的に感じること、社会やビジネスへの影響**
– 初期の下降傾向と異常値の存在は、個人の自由度や自治に一時的な混乱や不安定性があったことを示唆しています。
– 終盤のスコア上昇は、改善や安定化が図られている可能性が考えられ、ビジネスや社会政策の成功を示している可能性があります。
– 予測モデルの利用により、今後の傾向を正確に把握し、計画的な対応が可能となるでしょう。
この分析に基づき、個人の生活や自治に関連した新たな戦略の立案や現行ポリシーの評価に役立つ情報を得ることができると言えるでしょう。
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**:
– 前半の期間では、実績（青いプロット）が高い水準で安定しており、平均して0.8付近を示しています。予測ラインは緩やかに下降しています。
– 後半の期間では、前年のデータ（緑色のプロット）が主に示されており、全体的に0.4から0.9の範囲に拡がりを見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半において異常値として示されるデータは存在しないように見え、全体が安定しています。
– 後半期間のデータは前年と異なる分布を示し、一部のポイントでばらつきが確認できますが、大きな外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績を示し、黒い円で囲まれた部分は異常値として認識されています。
– 緑色の点は前年のデータであり、全体のトレンドと予測の比較ができます。
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、期間が違うので直接比べることは難しいですが、前年のデータは実績よりも分布が広がっており、ばらつきが大きいことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的高いWEIスコアを維持しており、過去のデータ（前年のデータ）に比べると安定しています。
– 緑のプロットが示す前年データと実績データの間には明確な相関関係は見受けられませんが、前年データのばらつきが社会の変動を示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績データが安定して高いWEIスコアを示していることから、その期間の社会的公平性・公正さがある程度保障されていたと解釈できます。
– しかし、前年のデータのばらつきは、社会的な公平性・公正さがある時期において安定していなかった可能性を示唆しており、今後のポリシー決定において注意が必要です。ビジネスや政策策定においては、この変動を考慮することが求められます。
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:
このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフは二つの主要な時期にデータが集まっています。一つは2025年7月初めの期間で、もう一つは2026年7月終わりの期間です。
– 各時期においてスコアはかなり異なります。2025年中頃ではおおよそ0.8から1.0に密集していますが、2026年のデータも同様のトレンドを見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 両方の時期でスコアは比較的高く、外れ値として特に低いスコアは観測されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績（実績AI）を示し、緑色のプロットは前年との比較AIを表しています。
– 異常値は特に目立つ形では表示されていませんが、実績が非常に高いことが示されています。
– 予測は複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって行われており、それぞれが予測曲線として示されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データが、2つの異なる時点で比較され、2025年7月初めと2026年7月終わりで同様のパターンが観測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時期でデータが高いスコアに集約されており、持続可能性と自治性のスコアの間に強いポジティブな相関があることを示している可能性があります。
6. **直感的感覚とビジネス・社会への影響**
– このグラフを見た人は、社会の持続可能性と自治性がこの期間で高い水準を保っていると感じるでしょう。
– 高いスコアは、政策やビジネス戦略の効果を示唆する可能性があります。このデータは持続可能な計画の成功を示しており、同様の手法を他の期間にも適用する認識を促すかもしれません。
この分析から、社会やビジネスにおいて今後の戦略立案に役立つ視点を提供できるでしょう。
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:
以下は、グラフ解析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の6ヶ月間（2025年7月〜12月）は、AIによる実績データが密集しており、スコアは主に0.8から1.0の範囲内で安定しています。
– 次の6ヶ月間（2026年1月〜6月）は、予測（薄緑のプロット）が示されており、前年度のデータと比較しても同様に高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から12月の間にいくつかの外れ値が存在しますが、全体のパターンに大きな影響を与えていないことがわかります。
3. **要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、安定した社会基盤と教育機会を反映しています。
– 緑のプロットは「前年のデータ」を示し、前年度と比較した際の一貫性を提供します。
– 色コードによって予測範囲が表示されており、予測の信頼性を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されていますが、どのモデルも一貫して高い予測スコアを示しています。これは、使用された予測モデル間での強い相関を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各期間において、実績と予測の間には一貫性があり、前年度に対する成長傾向を確認できます。
6. **人間の直感および社会への影響**:
– 高いWEIスコアが安定していることは、社会基盤と教育機会の充実を示しています。
– 予測モデルが一貫して良好な結果を示していることから、今後もこのトレンドが続く可能性が高いと直感的に感じます。
– 社会およびビジネスへの影響としては、政策決定者にとって安定した社会基盤が保証されていることが確認されたため、他の分野への投資やイノベーションを進めやすくなります。
この分析により、社会基盤と教育の向上が期待される未来に対する計画策定の材料として有用な情報が提供されるでしょう。
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**
– 初期のデータ（2025年7月から2025年9月）は0.6から0.8の範囲で横ばい状態です。
– その後、大きなギャップがあり、2026年6月から再びデータが示されます。この期間のデータは0.8から1.0の間で徐々に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の初期データには、特定の異常値が認識されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の背景）が示されていますが、特に大きな急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示し、緑色のプロットは前年との比較を示しています。
– 異常値は黒い円で示されており、安定していないデータの可能性を示唆しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）は異なる色の線で表されていますが、大きな差は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる手法による予測結果が重なり合っているため、予測の精度が高い可能性があります。
– 2025年後半から2026年初頭にかけてはデータが存在しないため、この期間の予測がどのように行われているか注視が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年の比較は大きく異なることがなく、全体的な傾向は保たれているようです。
– 分布は初期と後期で異なりますが、前後の期間で予測の精度に影響を与えているかどうかは不明です。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアが時期によって安定していること、人間の直感としてはある程度の安心感を与える一方、急激な変動や異常値の存在はリスクを示唆します。
– ビジネスや社会的取り組みにおいては、このままのスコアが維持できるか、初期の異常なスコアの原因を特定して対応することが重要です。
この分析は、WEIスコアの安定性と異常値管理の重要性を示唆しており、予測手法の精度の向上が今後の重要課題となるでしょう。
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「生活カテゴリ 総合WEIスコア 時系列ヒートマップ」についての分析を次に示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとのスコアには、特定の時間帯で異なる色（スコア）が繰り返されており、周期性が見られます。
– 1日の中でスコアの変動が顕著です。特に、15時から16時頃に明るい色（高スコア）が頻繁に現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時あたりに急激に変わる色が見られます。特に、青から黄色系へ変わる時には注目が必要です。
– 20日と21日の16時には急激な変化が見られ、特段の要因があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを表しており、黄色の方が高スコア、青や紫に近づくほどスコアが低いことを示しています。
– 特定の時間帯（15時〜16時）に高スコアのゾーンが見られ、これが主な活動時間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**:
– 各時間帯ごとのスコアの変動は、日々の活動パターンを反映していると思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの時間帯が特定の時間に集まっており、そこには一定の規則性や影響がある可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高スコア時間帯（主に15時〜16時）の確認は、業務活動や店舗運営、イベントなどの計画に役立つかもしれません。この時間は特に重要な活動が集中している可能性があります。
– スコアが低い時間帯には、リソースの最適化や活動の再編成を検討する価値があるでしょう。
– 外れ値や急激な変動が見られる日は、特別なイベントや外的要因の影響を受けている可能性があり、これを分析することでさらなる戦略立案に役立つかもしれません。
このグラフの分析を基に、生活やビジネスにおける戦略の最適化を進め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:
このヒートマップは、360日間の個人WEI平均スコアを時間帯別に示しており、色の変化が時間帯ごとのスコアの違いを示しています。以下に視覚的な特徴とそこからの洞察を提供します。
### 1. トレンド
– **時間帯ごとのスコアの変化**: 朝7時から15時にかけて、スコアが比較的高めで安定していますが、16時から19時にかけて低下しています。この時間帯のスコアは、一般的に日中の活動量が多いことを示唆しています。
– **周期性**: 日ごとの周期性はあまり見られませんが、時間帯に基づく変動が明確です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変化**: 特に16時と19時の間でスコアが大きく低下している日があり、この時間帯に何か特別な要因（例：ストレスや疲労）が影響している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の違い**: 青から紫色は低いスコアを示し、緑から黄色は高いスコアを示しています。これは、活動や健康状態に影響を与える要因を示唆します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特定の時間帯でのスコアの一貫性や変動を通じて、他の要因（例：ライフスタイルの変化、特定の日のイベント）の影響が考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各時間帯におけるスコアの変動を通じて、一般的な活動パターンの理解に役立てることができます。特に、午後から夜にかけてスコアが低下するパターンは、疲労やストレスの影響かもしれません。
### 6. 人間が直感的に感じることとその影響
– **直感的な感覚**: 人々は、日中が最も生産性が高い時間帯であると感じる可能性があります。そして夕方には疲労が増すため、休息やリラックスの時間が必要だと感じるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: このデータは、働き方や休みのタイミングを見直すための参考になります。特に、午後の低下した時間帯に休息を取り入れることで、全体の生産性や健康状態が向上する可能性があります。
これらのポイントを考慮に入れて、ライフスタイルの改善や時間管理の見直しに役立てることができます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– ヒートマップの色みを見ると、特定の期間における一定の繰り返しパターンがうかがえます。特に、7時、8時、15時、16時、18時台に活動が高まっているように見受けられます。
– 総じて、明確な上昇や下降のトレンドよりも周期性が強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時から18時の間で、特異的に暗い青から濃い青の区間があり、急激な変動や異常なデータがあることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は、おそらく社会WEI平均スコアの高低を表していると考えられます。色が明るくなるほどスコアが高く、暗くなるほど低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の関係性**
– 異なる時間帯におけるデータが並列に配置されていますが、特定の時間帯において連動した変化はあまり見られません。それぞれの時間帯が独立したパターンを持っているようにも見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（特に8時、16時、18時台）は、他の時間帯に比べて活動が集中している印象があります。これが、活動のピークを表していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データの集中がみられる時間帯（特に16時から18時）は、社会的活動が盛んな時間帯とも考えられます。この時間帯に重なるように業務やサービス提供を活発化させることで、より効果的な運営やマーケティングが期待できるかもしれません。
– 外れ値や異常な変動が見られる際は、システムの異常があった可能性や、特定のイベントが影響した可能性を考慮し、対策を検討する必要があります。
このヒートマップは、時間ごとの社会活動の可視化を通じて、日々の活動パターンを把握し、最適な社会活動の改善につなげることを目的としていると考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴とインサイト
1. **トレンド**
– ヒートマップそのものには「期間」という概念は直接含まれていないため、時系列のトレンドを分析することはできません。ただし、各項目の相関関係の変化を通じて、間接的に一定のトレンドを推測することができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップにおける外れ値としては、極端に低い相関値（青い部分）が該当します。「個人WEI（経済的余裕）」と他のいくつかの項目（特に「個人WEI（健康状態）」）の間に明らかな低相関が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤色が濃い部分ほど、項目間の相関が強いことを示します。一方、青色が濃い部分は相関が弱いか逆相関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**
– 同じカテゴリ内や関連性があると考えられる「個人WEI平均」と「社会WEI平均」、「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」などで高い相関が見られ、これらが互いに影響を与え合っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で非常に高い相関が見られます。また、「個人WEI（健康状態）」と他の項目との相関が比較的低いことが際立っています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高相関項目間の関係は、総合的な幸福感や社会的満足度が個々の生活満足度に強く影響していることを示しています。ビジネスにおいては、個人と社会の全体的な福祉を向上させる政策やサービスが望ましいことを示唆しています。特に「健康状態」と他の項目の相関が低いことから、健康に関する独立した施策が必要かもしれません。
このように、ヒートマップからは多くのデータが集約され、重要な相関関係が視覚的に把握可能です。
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:
以下は提供された箱ひげ図についての分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的に、中央の50%（箱部分）が上部に集中しており、多くのWEIタイプが高スコアを示しています。
– 横ばいに見えるトレンドで、急上昇や下降は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」の項目で外れ値が見られます。これらは個別のケースとして、特異な条件によるスコア変動が暗示される可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の上限付近に位置するものが多く、中央値も0.8以上の高い値を示しています。
– 色の違いは視覚的な区別を可能にし、それぞれ別の特性や要素の分布を示していることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIタイプ間での比較が可能であり、特定のタイプ間でのスコアの分散や中央値の違いを直接比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプの分布の特徴から、似たようなスコアを持つタイプ同士には何らかの関連性があると推測できます。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**:
– 多くのWEIタイプが高スコアを示しているため、生活の質が全般的に高いと感じられます。
– ビジネスや政策立案においては、高スコアを維持する施策の維持や、外れ値となっている項目への対策が重要となる可能性があります。
このグラフは、多様な生活の要素を総合的に評価し、改善のための指針を提供していると考えられます。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて360日間の生活カテゴリーのデータを可視化したものです。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 特定の方向への一貫したトレンドは見られません。プロットは全体的にランダムに分布しているようです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフの上部にあるいくつかのポイントが、他のデータポイントから離れている外れ値として認識される可能性があります。
3. **プロットや要素の意味:**
– 第1主成分と第2主成分の軸に沿った点の分布は、データの変動やばらつきを示しています。第1主成分の寄与率が0.79と高く、この軸がデータの大部分の分散を説明しています。
4. **時系列データの関係性:**
– このグラフでは時系列の軸はなく、データ間の空間的な関係性が強調されています。時系列に依存せず、データ全体の変動を捉えることを目的としています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 多くのデータポイントが原点近くに密集しており、小幅な分散が見られます。第2主成分の寄与率が0.07と小さいため、ここでの変動は限定的です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– この分析により、主要な変動要因（第1主成分）を探り、生活における重要な動向を把握することができます。
– ビジネスでは、製品やサービス提供において、どこに強みや構造的な課題があるかを洗い出すのに役立つでしょう。
– 社会的には、生活様式や消費行動のパターンを理解し、政策立案やマーケティング戦略に応用できる可能性があります。
このグラフは、データセットの基本的な変動要因とその構造を理解するために有効であり、さらなる詳細な分析の基盤を提供します。
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。