📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析
#### 1. 時系列推移
全体的な傾向として、WEIスコアは月初から月中にかけて上昇傾向にありますが、周期的に顕著な変動があります。7月初旬のスコアは比較的底にあり、その後急速に上昇し、中旬から後半にかけては再びやや低下する傾向があります。このパターンは、各項目間で一貫して見られます。
#### 2. 異常値の検出と分析
異常値としてマークされたスコアは、特定の日付でのスコアの急な上昇または下降を示しています。例えば、2025年7月1日のスコア0.66は、経済的要因や社会的イベントによって短期間での生活満足度低下を示している可能性があります。また、7月20日のスコア0.65も同様に、一時的な要因（例えば、祭りや特定の政策の発表など）が影響したと考えられます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
STL分解を用いた分析によれば、全体としてのトレンドは緩やかに上昇していますが、短期的な季節変動が明確に存在します。特定の社会的イベントや政策の約束が各日にちのスコアに影響している可能性があります。説明できない残差成分は、データのランダム性や予測できない突発的なイベントの影響を示しています。
#### 4. 項目間の相関
相関ヒートマップから、個々のWEI項目間には強い相関があります。特に「経済的余裕」と「持続可能性と自治性」は密接に関連しているように見え、これが個人と社会の持続可能性に対する認識を示している可能性があります。また、「心理的ストレス」と「自由度と自治」が負の相関を示していることから、ストレスの増減が生活の自由度に大きく影響しているようです。
#### 5. データ分布
箱ひげ図によると、多くのWEIスコアは中央値近くに集中していますが、特定の日には冒険的に高いまたは低い外れ値が観測されます。これらの外れ値は、特定の日の異常事象や経済的変動に起因していると考えます。
#### 6. 主成分分析 (PCA)
PC1の寄与率が非常に高く、主要な変動要因を反映しています。この一つの主成分が多くの変動を説明できることから、WEIスコアの変動がいくつかの主要な要因（例：経済状態や社会政策）に強く依存していることを示しています。
### 背景にある可能性のある要因
– **経済的変動**: 経済指標の変化が生活満足度に直接的な影響を及ぼしている可能性があります。
– **社会的イベント**: フェスティバルや社会的ムーブメントが、人々のWEIに対する意識を一時的に押し上げている可能性があります。
– **政策の影響**: 政府の政策変更や社会福祉施策の発表が短期間でのスコア変動を引き起こしている可能性があります。
### 結論
今回のデータ分析結果から、WEIスコアの変動には経済状態や政策、社会的な出来事が大きな影響を与えていることが分かります。また、異常値の検出は、これらの要因が特定の日に特異的に反映されることを示しています。今後の取り組みとして、これらの異常値の背後にある具体的な要因の探求を行い、より詳細な理解を深めることが重要です。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– **実績（青いプロット）**: 初期にはやや変動がありますが、主に横ばいで推移しています。
– **前年（緑色プロット）**: 短い期間のデータですが、こちらも比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）が特に初期の青いプロット間に存在し、この期間において不規則な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **色および形状**: 実績と予測がそれぞれ異なる色と形で示されており、過去のデータと予測結果の比較が容易です。
– **予測手法の色分け**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の手法が異なる色で示され、予測の多様性が表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– やや周期的に見える要素がありますが、予測と実績の一致度が散見され、予測手法間での結果の差異には微小です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の相関は比較的高いですが、一部に不一致も見受けられます。特に初期の外れ値が全体的な相関に影響を与えてい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**:
– グラフを見ると、短期間での変動はあるものの、全体として安定した状況がうかがえます。
– 日常生活やビジネスにおいて、特に大きな変化は予測され難いものの、異常値が示す一時的な変化には注意を払う必要があるでしょう。
– 異常値の地点は、改善の余地があり得る点として、リスク管理やオペレーションの見直しの対象になるかもしれません。
このグラフは安定したパフォーマンスを示しているため、短期間での不安定要素の管理が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **実績データ**（青のプロット）は、2025年7月から9月にかけて観測されており、若干の変動はあるものの、明確な上昇または下降のトレンドは観察されない。
– **予測データ**（緑のプロット）は、2026年5月から7月にかけて示されており、こちらも特に大きなトレンドはないが、ややばらつきがある。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値としてマークされたデータポイント（黒い円）は、青の実績データ内に一部存在するが、大きく離れているわけではない。
– 急激な変動は特に見られないが、7月始まりの実績データに対して予測データが時間的に飛んでいる点が興味深い。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 青は実績値、緑は前年の比較データを意味しており、基準線や予測範囲が示す信頼区間や予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も考慮するべき要素。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年の比較データは直接隣り合っておらず、予測スパンが飛んでいるため、特異なシーズンや変動要因があった可能性がある。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各データグループ（実績、予測）はそれぞれ密度高くまとまっており、期間内の主要な変動を捉えたものと考えられる。
#### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– このグラフの時系列の飛びは、データ取得手法の変更、シーズナリティ、または予測技術の違いによるものと考えられる。
– ビジネス面では、信頼区間の中での予測が行われていることから、予測に対する一定の信頼性があると理解でき、予測の活用によって戦略的な計画を立てる手がかりとなる。
– 社会面では、生活に対する影響を測る中で、データの連続性や新しい変動要因を常に捉えることが求められる。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 前半（左側）には青い点と黒い円が密集しており、ある程度の安定したスコアが観察されます。
– 右側の緑の点が示すように、比較的安定したスコアの集まりが続いていますが、期間の中断があります。
– トレンド全体としては、大きな上昇や下降は見られず、全体としては安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた異常値があります。これらは一般的なデータポイントから外れた値であり、特別な注目が必要です。
– 上記以外には急激な変動は観察されていません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、モデルの結果を表しています。
– 緑の点は「昨年（比較AI）」を示しており、前年との比較が可能です。
– 紫、ピンク、赤線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示しており、それぞれが異なる将来の傾向を提供しています。
4. **複数の時系列データ間の関係**:
– 青い点と緑の点の間で比較すると、顕著な相関関係や変化は見られず、昨年との大きな変動はありません。
– 予測モデルは、実績に基づいた異なる視点を提供していますが、大幅に異なる予測を示していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青と緑のデータ間での相関関係は強くはなく、分布は全体的に密集しています。
– 異常値は特異なイベントや外的要因を示している可能性があります。
6. **直感的洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、データの安定性が強調されており、劇的な変化は少ないです。
– 異常値の存在は特定のイベントや政策変更が影響を与えた可能性を考慮すべきです。
– ビジネスや社会にとって、安定したトレンドは予測の信頼性が高いことを示しており、計画の一貫性を保つのに役立ちます。
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**:
– グラフの左側（2025年）の青い実績AIのデータは比較的一定で、0.75から0.85の間に密集しています。
– 右側（2026年）には緑の前年度とピンク、紫などの予測データがありますが、これらの総合的なトレンドは2025年の実績と比べて増加しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の左側に少数の異常値（黒い円で囲まれている）が見られますが、大部分のデータは一貫性があります。
– 2026年の予測データには大きな変動がなく、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績であり、紫の線は予測（ランダムフォレスト回帰）を表しています。
– 緑色は前年のデータとの比較であり、ピンク（決定木回帰）や紫（ランダムフォレスト回帰）は異なる予測モデルによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年の実績AIデータと2026年の複数の予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は相互に関連しており、過去のパフォーマンスに基づいて将来の予測が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータは比較的一貫しており、予測されたデータとの間に大きな相関があることが示唆されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人々が直感的にこのグラフから感じ取るのは、経済的余裕（WEI）が2025年から2026年にかけて改善する可能性があるということです。
– ビジネスにとっては、個人消費が上向く可能性があるため、市場機会が増えるかもしれません。
– 社会的には、生活水準の向上や経済的安定が期待され、ポジティブな影響をもたらす可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアの実績値は全体的に横ばいで推移していますが、期間中に極端な動きは見られません。
– 前年の比較値と予測データは、過去の実績からの変化をあまり示していないように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階に複数の外れ値が確認できます。これらは異常値として識別されていますが、健康における特異なイベントやデータエラーである可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実際のデータを表し、濃い緑は前年の比較データです。これらはWEIスコアが大きく変動していないことを示しています。
– 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）に基づく紫色や緑の線は、予測範囲の狭さからデータ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**
– 実績値と比較値、予測値は全体として大きな差異が見られず、過去の健康状態の安定性がうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 見られるデータは非常に集中的で、大きなばらつきや異常なトレンドはありません。これは健康状態が安定している状態を示唆しています。
6. **直感および影響に関する洞察**
– 一般的にこのデータからは健康状態の安定が直感でき、特に急激な悪化がないことが安心材料として捉えられます。
– ビジネスや社会においては、健康関連サービスや予防プログラムの効果を確認し、その継続が支持される要因となるでしょう。安定したデータがあることで新たな取り組みの基礎として活用しやすいと考えられます。
### まとめ
このグラフは健康状態を長期間にわたって安定的に維持していることを示しており、急激な悪化や改善が見られないながらも、異常値には注意が必要です。企業や個人は、継続的な健康管理戦略の有効性を強化するためのデータとして利用できると考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青色）**: 初期の評価日付のクラスターで確認でき、比較的に高めのWEIスコアを示しています。その後、データの公開が途切れ、その部分には空白が存在します。
– **予測データ（緑色）**: 初期データの後に急に評価日付が進んでおり、WEIスコアがやや低い範囲に安定して分布しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 黒い円で囲まれたデータポイントは外れ値を示しており、特に初期データにいくつか見られます。
### 3. 各プロットや要素
– **青と緑のプロット**: 青が実績データ、緑が予測データを示し、心理的ストレスのスコアを測定しています。
– **プラスマーク（予測）**: 緑色のプラスマークは異常な値を示す可能性を示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 初期の実績データとその後の予測データの間にギャップがあり、ある時点から予測に基づいてデータが提示されているようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期データは比較的高いスコアが多く、予測データではやや低い傾向にあります。外れ値を検出するために異常値が示されています。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **心理的影響**: 初期の高いスコアが心理的ストレスの増加を示しており、その後の予測におけるスコアの低下は、改善または結果の過小評価として解釈される可能性があります。
– **ビジネスや社会的視点**: ストレス管理介入の必要性や効果を検討するための指標として役立ちます。また、外れ値の存在は心理的状態に影響を与える特定の要因を探ることを示唆しています。
これらのデータと洞察は、健康管理や個々のストレス要因に対する新たな施策の評価、あるいは予防策を講ずるための重要な手がかりを提供します。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青い点）は高いWEIスコアを示していますが、徐々に低下しています。特に中間の期間において下降の兆候があります。
– その後、再びスコアが上昇しつつある様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が初期の頃に集中して観測されています（黒い丸）。
– 評価日が進むにつれて、スコアの変動が異常値の範囲を越えることなく、比較的安定しています。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実績AIが示す実績値を表しており、赤い×は予測値です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測手法によるモデルの変化が色分けされています。特に、初期の大きな変動を過小評価しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルのトレンド（異なる色の線）は大筋で青い実績点に追随していますが、傾向の変化を捕捉しきれていない部分も見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが上昇と下降を繰り返しており、一定の期間における予測と実績の乖離から不確実性が伺えます。
6. **直感的な感想およびビジネス・社会への影響**
– 人々は初期の下降トレンドに対して警戒心を持つかもしれませんが、その後の回復傾向が安心感を与えます。
– 業務や社会のフレキシビリティおよび自治の改善に対する不確実性を示しているため、柔軟な対応策が求められるでしょう。
– 適切なデータ分析手法を選択し、予測精度の向上を目指す必要があります。
このグラフは、個人の自由度と自治の指標を感知するための貴重なツールとして機能し、将来的な動向の計画や改善策の立案に寄与する可能性があります。
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:
このグラフは、生活カテゴリーにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを示した360日間の時系列散布図です。以下に、その視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に密集しているブルーのデータポイント（実績）は、特に上昇や下降のトレンドが見られませんが、比較的一定の範囲に留まっています。右側のグリーンのデータポイント（予測）は、全体として上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のブルーの実績データは、異常値として円で囲まれています。これは、通常の範囲から外れた変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は、それぞれのデータが実績（ブルー）であるか予測（グリーン）であるかを区別するために使われています。
– 異常値は、黒い円で目立たせて示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間で、WEIスコアの動向が変化していることが観察されます。実績データが安定しているのに対し、予測データでは全体的にスコアが上昇すると予想されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は、特定の範囲内に集中していますが、予測データではスコアがより広範囲に分布しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々は、実績と予測の間にあるスコアの上昇トレンドに注目し、社会の公平性や公正さが改善していると認識するかもしれません。
– ビジネスや政策決定者にとって、この予測は、今後の計画策定や戦略設計において、効果的な変革をもたらす兆候と捉えられるでしょう。
このグラフを通じて、現在の状況と今後の見通しを理解し、改善を図るためのアクションを考えるきっかけとなるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間の最初（2025年7月頃）は高めのWEIスコアで、期間の後半（2026年7月頃）にも同様の高めのスコアが維持されている。
– 全体としてスコアは安定しており、大きな上昇や下降は見られない。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初めの方に複数の異常値が見られるが、その後安定している。特に直線回帰や決定木回帰の予測はこれらの異常値をあまり反映していない。
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ており、かなり高いスコアを維持している。
– 緑色のプロットは昨年のデータであり、今年のデータもそれに近い。
– 各種予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績に基づく予測であり、大きな乖離はない。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きなズレはなく、予測システムが比較的精度良く実績を予測していると見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは密集しており、一定範囲内に収まっている。高いスコアが一定の持続可能な基準を達成している可能性がある。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 高いWEIスコアは、持続可能性と自治性の取り組みが効果的に機能していることを示唆する。社会的に良好な状態が維持されている可能性が高い。
– 予測と実績が一致していることは、予測モデルに対する信頼性が高いことを示し、今後の戦略にも役立てることができる。
このグラフは、一定の高水準を維持しつつ、持続可能性と自治性を追求する取り組みの効果が伺えるため、社会やビジネスにおいてもポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
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:
このグラフは、360日間にわたる社会基盤および教育機会に関するWEI（社会ウェルビーイング指数）の時系列データを示しています。以下は、視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– データは二つの明確な期間に分かれています。左側の期間（2025年中）は、多くの青い実績値が密集し、WEIスコアが0.8から1.0に集中しています。右側の期間（2026年初頭）は緑の昨年のデータが表示されていますが、このデータも主に0.8から1.0の範囲にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示されている異常値が左側に複数見られますが、全体的なスコアから大きく外れているわけではありません。
– 特に急激な変動は目立ちません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値を示し、緑の点は前年の値を示しています。両者ともに0.8から1.0の高いスコアを示しています。
– 紫、ピンク、薄灰色の線は、各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値を示しており、これらも0.8から1.0の範囲にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と過去のデータ、および予測モデルとの間に大きな乖離はなく、ほぼ一致しています。これは、比較的一貫したトレンドがあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値、前年の値、および予測値がすべて0.8から1.0の範囲に集中しており、高いスコアを維持していることがわかります。異常値も大きく外れていないことから、データ全体の分布は安定していると言えます。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 社会基盤と教育機会が高水準で安定していることを示しています。これにより、教育や社会インフラの持続的な質の向上が期待されます。
– 異常値の存在は、特定の短期間における挑戦や問題を示唆している可能性があるため、詳細な原因分析が有益です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期のトレンド**: 2025年7月から9月初旬にかけて、実績AI（青色プロット）は主に0.6～0.8の範囲でほぼ一定です。
– **後期のトレンド**: 2026年にかけての予測データ（緑色プロット）は、ほとんどが0.8以上を示しており、値が向上している兆候があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部の青色プロットは、明確に他と外れた値として示されています。おそらくデータ収集方法や外的要因による一時的な変動が考えられます。
### 3. 各プロットや要素
– **青色（実績AI）**: 過去の実際のデータを示しています。
– **緑色（前年比較AI）**: 過去1年間のデータと比較可能な予測を示しています。
– **縦に広がるデータ**: 特定の時点でのデータのばらつきや予測モデルの不確実性を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 青色の実績データが一定の範囲で推移している一方で、予測データはそれに続き、過去の実績よりも高いスコアが持続する可能性を高めています。これは改善や発展の指標と考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測結果（緑色）のスコアは、実績データ（青色）と比較して全体として高くなっており、予測AIのモデルによる改善を示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: グラフを見ることで、時間の経過とともに社会WEIスコアが向上していると直感的に感じることができます。これは積極的な社会改革や政策の改善を反映している可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 改善傾向が続く場合、社会における共生・多様性の向上が期待され、長期的な社会の安定や経済の発展に寄与すると考えられます。また、政策の効果を評価するための有効な指標として活用されるでしょう。
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:
以下のヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– ヒートマップには周期性が見られます。特定の時間帯（7時、16時、23時）に色調が変化しており、活動が高い時間帯があることを示しています。
– 色の濃淡から、日の経過とともにピークの時間が変動していることが考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明るい黄色の色は、ピーク時の高い活動を示しています。これが突然現れる日もあり、日中に特に活発な活動があることを示唆しています。
– 反対に、紫色や濃い青は活動が低い時間帯を示しており、この変化は急激です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーション（紫から黄色）は活動レベルの強度を表しています。黄色が高い活動を示し、紫が低い活動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間の活動を比較することで、特定の日や時間にどのような動きが活発かを視覚的に捉えることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主な活動は朝と夕方に集中しており、この時間帯に高いピークが見られます。これは一般的な生活パターンに関連づけられ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**
– 朝と夕方のピークは、通勤や帰宅活動に関連しており、交通機関や小売業への影響が考えられます。
– ヒートマップは、どの時間帯に顧客が多いかを示すため、ビジネスオペレーションの最適化やリソースの配分に役立ちます。
このヒートマップは、時間帯毎の活動の変化を視覚的に理解するための有用なツールです。特定の時間に注目することで、マーケティング戦略やオペレーションの改善に役立てることができます。
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:
1. **トレンド**
– グラフでは全体的に緑と青系の色が頻繁に出現しています。特に特定の期間で緑から黄色に変化する部分がありますが、そのあとまた青系の色に戻っているところも見えます。これが周期的な変動を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日以降にかけて、急に色が濃くなりスコアが低下している様子が見られます。この日付付近が外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色の濃さはおそらくWEIスコアの高低を示しており、緑から黄色は高スコア、青から紫は低スコアを示すと推察できます。時間帯ごとに色の変化が見られるので、時刻がスコアに影響を与えていることが考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（例えば15時や23時付近）においては、スコアが比較的高くなる傾向があります。これが他の時間帯に比べると一貫しているため、何らかの活動や条件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**
– 15時台や7時台は比較的高いスコアを示す一方で、16時台や19時台は低くなる傾向があるようです。特定の日付におけるスコアの急激な変化は、外部要因やライフスタイルの変化が関与している可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– このヒートマップからは、時間帯による生活習慣や活動の影響が反映されていると直感的に感じられます。特に高スコアの時間帯はその人にとって生産性が高いか、リラックスできる時間である可能性が高いです。このデータを活用することで、個人の時間管理やライフスタイルの改善に役立てられ、ひいては人々の生活の質向上に貢献できる可能性があります。また、企業においては従業員の生産性を高めるための施策に活用できるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップには、一定の日付の範囲において、特定の時間帯で色の変化が確認できます。色の変化は、特定の時間におけるスコアの変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 紫色のある箇所は、他の時間帯と比較してスコアが低いことを示しており、外れ値として認識できます。特に、16時台と19時台の一部の点で見られます。
3. **各プロットや要素**
– 色（紫から黄色）はスコアの高さを示しています。黄色は高いスコアを示し、紫は低いスコアを示しています。時間帯ごとに異なるスコアの分布が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯でのスコア分布が直接比較され、一部の時間での高スコアの発生が他の時間帯にも影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の梯度や分布から、特定の日付および時間帯でのスコアのクラスタリングが見られます。これにより、スコアの高さや分布に一定の周期性やパターンが存在することが推察されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 社会活動や生活イベントが特定の時間帯に集中している可能性があります。例えば、8時台や16時台は活動のピーク時間を示唆しているかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、特定の時間帯での高いスコアが示す活動の集中を利用し、マーケティングやサービス提供の最適化が考えられます。
全体として、このヒートマップは人々の活動が週や日によってどの程度規則的に変動するかを視覚的に示しています。特に高スコアを示す時間帯が、人々にとって重要な活動時間である可能性が高いと考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップ自体は時系列ではないので、直接的なトレンドの把握は難しいですが、相関の強さを色で表現しており、赤色が強い部分では高い相関関係が、青色が強い部分では低い相関関係が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動については、ヒートマップではなく、相関の強さの違いとして読み取れます。青色のセル（例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間）では、他の組み合わせに比べて低い相関が見られ、特異な関係性がある可能性があります。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡によって相関の強さを示しており、赤色に近いほど相関が高いことを示しています。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が非常に高いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個別の指標間の相関が高いことは、それらが共に上昇または下降する可能性を示唆します。特に「個人WEI平均」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の高い相関（0.97）は、個人の生活満足度と社会全体の公平性の間に強い関連性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高相関（0.9以上）が多く見られることから、個人の幸福度は社会全般の状況に強く影響を受けていることが示唆されます。一方で、「経済的余裕」と他の項目（特に「健康状態」や「社会基盤・教育機会」）との相関が弱く、独立した動きを示すことがあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じ取るのは、個人の幸福感が社会全体の状態と密接に結びついていることなどです。ビジネスや政策立案においては、個別の改善が他の分野にも波及効果をもたらす可能性があるため、すべての指標を統合的に向上させるアプローチが推奨されます。
全体として、生活の各要素は緊密に関連しており、一部の改善が他の分野にポジティブな影響を及ぼす可能性があります。このことは、効率的な施策や投資が広範な利益を生む可能性があることを示唆しています。
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**
– 各カテゴリのWEIスコアにおいて、大きなトレンドの上昇や下降は視覚的に顕著ではありません。それぞれの箱ひげ図は中央に固まっており、基本的に横ばいの分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（生態系－持続可能）」に外れ値が確認できます。このことは、これらのカテゴリで異常値や極端なスコアが観測されたことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は、上から下までの範囲で第1四分位数から第3四分位数を示し、中央の線が中央値を表しています。箱の外にあるデータ点は外れ値です。
– 一部のカテゴリで箱が非常に狭いため、スコアの変動が少ないことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリは独立したものであり、直接的な相関性は見られません。全体としてスコアは0.6から0.9の間に集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の中央値は多くのカテゴリで0.8付近に位置していますが、「個人WEI（持続可能性と自治性）」は他のカテゴリよりも若干高い中央値を示しています。
– 分布のバラつきがカテゴリによって異なり、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」は広いバラつきを示しています。
6. **人間が直感的に感じること**
– このグラフからは、多くの人が「個人WEI（自由度と自活性）」が比較的高く評価されていると感じるでしょう。
– ビジネスや社会的には、「社会WEI（生態系－持続可能性）」における外れ値は、持続可能性の方面でのリスク要因や改善の必要性があることを示唆します。
この分析から、特定のカテゴリにおける異常値や分布のバラつきに注目することで、それぞれの生活要因が全体の生活への影響をどのように及ぼしているかを理解することができます。
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、生活カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に考察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図で、特定のトレンドや方向性は見られません。データ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**:
– データポイントは比較的均一に分布していますが、中央付近から第1主成分が正の領域に向かって密集している箇所もあります。
– 特定の外れ値は明確に見られませんが、上部と下部に散在するデータポイントは興味深いです。
3. **各プロットや要素**:
– 第1主成分の寄与率は0.78で、第2主成分は0.06です。これは第1主成分がデータの分散をよく説明していることを意味します。
– データポイントの色や形状には違いがないため、視覚的な要素はシンプルです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものではないため、時系列的な関係性は捉えられません。しかし、データの分布から長期的な傾向を探ることができるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に対して、第2主成分の分散は比較的小さいため、全体として横に広がっている印象があります。
– 両主成分間に明確な相関は見られません。
6. **直感的な印象と社会的影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、このグラフはデータの主な変動要因が1つの要素に強く依存してい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、主要な要因に集中した施策が効果的である場合と、多様な要因を考慮すべき場合の両方の可能性を考慮できます。
このグラフを通じて、データの多次元的な性質を掘り下げ、さらに詳細な分析を行うことで、より具体的なインサイトが得られるでしょう。
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。
