📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析
**1. 時系列推移:**
– **総合WEIスコア**は一部の異常値を除いて、データの大部分で0.7から0.9の範囲に集中しています。おおまかに見ると、初期に高い変動が観察され、その後は比較的安定化しているようです。7月の中旬にかけて一時的に高まる傾向があります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**はともに総合WEIと似た推移を示していますが、時折社会WEI平均が個人WEIより高い値を示し、社会的要因が総合WEIに影響を与えている可能性を示唆しています。
**2. 異常値:**
– 特に目立つのは7月1日と7月19日で、ここでは平均よりも低いスコアが目立ちます。また、特定の日付での経済的余裕や心理的ストレスの急激な変動が影響を及ぼしている可能性があります。
– この変動は外部要因（季節的イベント、経済ニュースなど）の影響か、あるいはデータ収集の欠落やエラーによるものと考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差:**
– STL分解を行っていれば、長期的なトレンドは徐々に上昇傾向にあることが分かるでしょう。一時的な下降傾向やスコアの急上昇には、特定のイベントや政策などの影響が考えられます。
**4. 項目間の相関:**
– 相関ヒートマップを用いると、最も高い相関が見られるのは社会WEIと全体のWEIであることが予想されます。これにより、社会的側面がWEI全体に与える影響が大きいことが分かります。また、経済的余裕は個人の心理的健康に密接に関連している可能性があります。
**5. データ分布:**
– 箱ひげ図から、全体的にスコアのばらつきは小さいですが、外れ値が観察されます。これらの外れ値は、個々のWEI指標の変動が全体に与える影響を示しているかもしれません。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– PCAの結果、主要な構成要素（PC1とPC2）が示すように、総合的な生活の質の変動に寄与する主要な要因は社会的要因である可能性が高いです。PC1が大きな寄与率を持ち、変動の大部分がここで説明されていることから、特定の社会政策や制度的な変化がWEIに強く影響を与えることが示唆されます。
**結論:**
WEIスコアは、特に社会的要因に強く影響を受ける傾向が見られます。異常値が観測される日では、経済イベントや社会的な出来事が背景にある可能性が高いです。全体的なトレンドは緩やかな上昇を示しており、短期的な変動もありますが、これらのデータを基に、さらなる政策的介入の効果を追跡することができるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績値（青の散布）は概ね0.7から0.9の間で推移しています。目立った上昇や下降のトレンドは見られませんが、全体としては若干の横ばいトレンドです。
– 予測（紫のライン）は今後の下降を示唆しており、特にランダムフォレスト回帰に基づく予測は最も低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い縁取りで示されていますが、数はそれほど多くなく、データの大部分は予測の不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値を示しており、実績値の密度は中心付近に集中しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、散布の大部分がこの範囲内です。
– 紫のラインは予測値を示していますが、回帰の方法によって結果が異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測を比較すると、現在の実績値は予測と一致しており、変動の幅が予測の不確かさ範囲と整合的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測の中間点に収束しているため、予測モデルはある程度実績を反映しています。
– 分布は偏りなく、均一に実績期間内に広がっています。
6. **直感的な印象と影響**
– 現状維持が続く可能性を感じますが、予測に基づけば、注意が必要なフェーズに突入する可能性を示唆しています。
– 社会的・ビジネス的には、下降トレンドが徐々に顕在化する兆候を踏まえ、対応を考慮する時期が来ていることが感じ取れます。
### 洞察
全体として、直近の一時的な安定を見せつつも、今後は予測モデルが示すようにリスク要因に対する準備が求められるタイミングがあると言えます。この動向を注意深く監視し、対応策を検討することが重要です。
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:** グラフの前半ではWEIスコアが比較的高く、途中で若干の下降傾向が見られますが、その後は安定します。
– **予測線:** 3つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全てにおいて徐々に減少する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 数点、WEIスコアが不自然に低くなっている点があり、これらは外れ値として強調されています。
– 急激な変動は見受けられませんが、データの後半で若干の下落があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **実績（実線と丸）:** 青い丸が実績データを示しています。比較的均一に分布していますが、時折外れ値があります。
– **予測（赤いバツ）:** 各予測手法の結果を示しており、現状の実績よりも低い予測になっています。
– **灰色の帯:** 予測の不確かさを示しており、±3σの範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績は予測よりも高いレベルで安定しており、予測モデルはこれに対して慎重な見解を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値の分布はかなり安定しており、急激な上昇や下降はありません。
– 予測データは、実績値の持続を前提としたやや悲観的な傾向です。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響:**
– WEIスコアが全体的には安定しているとはいえ、外れ値や予測の下降トレンドは注意が必要。
– ビジネス場面では、長期間にわたる予測と実績の乖離を監視し、必要な戦略的変更や介入を検討することが重要です。
– 社会的に見ると、生活の質の指標として利用される場合、減少しているトレンドは社会的介入が必要であることを示唆しています。
このグラフが示す全体的な傾向や予測を基に、今後の施策や対応を検討することが求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– このグラフは、2025年7月から8月にかけてのWEIスコアの動向を示しています。過去30日間の実績データ（青い点）は、比較的安定しており、特に周期性は見られません。しかし、8月に入ると、スコアが緩やかに下降しています。
– 予測データ（線）は全て異なる手法で予測されていますが、全体的に下降トレンドを示しています（特に緑と紫の線）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調されている点がいくつかあります。グラフ内の黒い丸で囲まれた青い点が示すように、一部のデータポイントが他と比べてスコアが低いか高いです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績データは青色の点で示されています。
– 予測データは、予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ごとに異なる色の線で示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表しており、予測がどの程度の範囲で変動し得るかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測結果は全体的に実績データの下降傾向を引き継ぎつつも、若干の異なるパターンを示しています。線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は緩やかな下降を示していますが、決定木回帰はやや異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各データポイントは、比較的狭い範囲で分布していますが、一部に外れ値が存在します。全体的にWEIスコアが0.7から0.9の範囲で多く観測されています。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間的な直感からは、これらのデータは現在の安定した社会的な状態を反映しているように見えますが、未来に向けて下降トレンドが懸念されます。これが示唆するのは、今後の政策決定や生活改善のための戦略的な取り組みが必要である可能性です。
– ビジネスや社会にとっては、予測される下降トレンドに対する対策を講じ、現状を維持または改善するためにどのような施策が必要かを考える良い契機と言えるでしょう。
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**
– 実績値（青いプロット）は全体として安定しており、約0.7から0.8の間で横ばいの傾向があります。
– 予測（ピンクの線）は、緩やかですが上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 下限付近に異常値がいくつか存在し、特にWEIスコアが0.7以下に下がっている観測点があります。
– これらの異常値は、経済的余裕に急激な悪化が生じた可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測値の信頼区間を表しています。
– ピンクと青のプロットの違いは過去と未来のスコアの違いを示しており、将来的な改善か安定を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績AIと予測AIの関係では、現在のスコアと予測値が異なる場合がありますが、全体として大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は、0.7から0.8の範囲内に密集しているため、現状の経済的余裕が堪えられる範囲で安定している状況が推察されます。
6. **直感的な考察と影響**
– 人間が直感的に感じることとしては、個人の経済状況が安定しているものの、いくつかのリスク（異常値）が存在し、その管理が必要であるという理解が得られるでしょう。
– ビジネスへの影響としては、将来的には緩やかな改善が期待でき、適切な対策を行えば経済的リスクが低減される可能性があります。社会としては、個人の金融に関する教育や支援の適用が重要となるでしょう。
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:
以下にこのグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績の点は全体的に0.75から0.95の間に分布しています。初期にはやや下がった後、一定の水準で安定しています。
– 予測は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰全てで緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時点で、スコアが大きく下に外れるデータが見られます（黒丸で囲まれた部分）。これらは異常値としてフラグされています。
– 急激な変動は初期に見られ、その後のデータは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示しており、日々のWEIスコアの変動を表します。
– 灰色の背景領域は予測の不確かさを示しており、実績データがこの領域に収まることが多いです。
– 紫の線は異なる予測モデルの傾向を示しますが、全体として同様のパターンを描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測には一部の外れ値を除いて大きな乖離はなく、予測が実績を概ね追従していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体として高いWEIスコアに集中しており、健康状態が比較的良好であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察及びビジネスや社会への影響**:
– 高いWEIスコアが主に安定しているため、その人物の健康状態は基本的に良好であると考えられます。
– 予測モデルによる下降トレンドは、将来的な健康リスクを示唆している可能性があるため、予防的な健康管理が必要かもしれません。
このデータは、個人の健康状態の監視や改善を目的とした健康管理プランの策定に有益であると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 光の点で表示された実績データは、最初はやや上昇し、その後は横ばい状態が続いています。ただし後半に急激な下降も見られます。
– 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、概ね下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期および後期において、いくつかの点が異常値としてマークされています。特に中盤での変動が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、予測モデルごとに異なる色の線が予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの結果はやや異なるものの、全て下降傾向を示しており、将来のストレスレベルの悪化を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの変動は、予測モデルが示すトレンドと一致している部分もありますが、短期的な変動を捉えるには限界があるようです。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– ストレスの増加が将来的に見込まれるため、心理的ストレスを軽減するための対策の必要性が直感的に感じられます。
– ビジネスにおいては、従業員の生産性や健康管理の観点から早期対応が検討されるべきです。また、心理的サポートやメンタルヘルスケアの重要性が増す可能性があります。社会的には、ストレス対策の施策が必要であると考えます。
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**:
– 実績（青いプロット）は序盤に比較的高めの安定した範囲（0.6〜0.8）で推移している。
– 予測（ピンクと紫の線）は今後の期間において下降トレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月15日から7月25日にかけていくつかの外れ値が観察される（黒い円で囲まれた点）。
– それ以降はスコアが0.6付近でよりばらつきが見られる。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円は外れ値を示す。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色で示されている。
– 灰色の影は予測結果の不確かさを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは安定しているが、予測はそれぞれ大きく異なり、特にランダムフォレスト回帰による予測は大幅なスコアの低下を示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは全体的に0.6から0.8の範囲内にあり、均一に分布している。
– 予測データは分散が見られ、特に8月に入ると急な下降が予想される。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このスコア（WEI: 自由度と自治）が下降することは、個人の生活の質が低下する可能性を示唆しており、特に8月以降の予測結果に注目が必要。
– ビジネスや社会においては、個人の自治や自由度の減少がもたらす影響を考慮し、適切な対策が求められる。
– これは労働環境や政策の見直しが必要であるサインと捉えることができる。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績AIのスコアは全体的に0.6から1.0の間で変動していますが、周期性や明確な上昇・下降トレンドはないようです。
– 予測AIの線は、線形回帰とランダムフォレスト回帰ではちょうど違った動きを示しており、ランダムフォレスト回帰が下降傾向を示しているのに対し、線形回帰はほとんど横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に7月中旬と7月下旬に散布された点周辺で一部の外れ値が存在します。いくつかは予測不確かさ範囲の下限または上限に近づいています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の点は実績を示し、X印は予測を表しています。黒い円で囲まれた点は外れ値としてマークされています。
– 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AIは線形回帰とランダムフォレスト回帰の両方で示されています。この両者の動きが異なっており、モデル選択が予測精度に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各期間でのスコア変動に一定のランダム性が見られ、外れ値が点在しているため、データの分布に不規則性がある可能性があります。
6. **直感的洞察と影響:**
– 多様なAI手法を用いることで、予測スコアは異なるトレンドを示しています。特にランダムフォレストが下降傾向を示す一方、線形回帰は安定しているため、これらのモデル選択による影響を考慮に入れた分析が重要です。
– 外れ値は個別の要因（社会イベント、政策変更）が影響を及ぼした可能性があり、その解明なくして精密なモデル改善は難しいでしょう。
– 社会の公平性や公正さに関する指標が時間的に変動することは、公共政策やビジネス戦略に直結するため、さらなる繊細な分析と対応が求められます。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）に関するスコアの推移を30日間にわたって示しています。以下に各ポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）は、0.8と0.9の間でほぼ横ばいで推移しています。
– 予測値（ライン）は、微妙に下降傾向を示していますが、変化は大きくありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に黒い円で示された外れ値が散見され、特に期間の終わり頃に集中しています。これらは通常の変動範囲を超えたデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、実際のデータ収集結果です。
– 赤い「X」は予測値で、異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）に基づいた予測が示されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを表し、比較的狭い範囲で予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間には若干のずれがありますが、全体としては大きな乖離は見られません。ただし、異なる予測モデルで予測されたラインのトレンドがわずかに異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的狭く、密集しています。予測モデルはこれに基づいて予測値と不確かさを設定しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間はこのグラフを見て、社会の持続可能性と自治性が比較的安定しているが、微妙な下降傾向に気づく可能性があります。
– 外れ値が存在することから、予測モデルは一部の変動要因を捉え損ねている可能性があり、モデルの改善が考慮されるべきです。
– ビジネスや社会においては、この安定の中で改善の余地や突然の変動（外れ値）がどのように発生したかを分析し、対策を講じることが重要です。
総じて、このグラフからは、持続可能性指標が安定しているものの、改善や予測モデルの精緻化が求められることが示唆されています。
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:
このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は概ね横ばいですが、若干の乱れがあります。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、いくつかの点が他のプロットから離れています。
– 特に全体のスコアが低くなっている時期もあり、急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示しており、WEIスコアの実際の測定を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 各予測線（線形、決定木、ランダムフォレスト）は将来のトレンドを異なるアルゴリズムで推定したものです。
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にはやや乖離が見られ、特に後半の期間で実績値が予測範囲の下限に近づいているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは主に0.8から1.0の範囲に密集していますが、分布にややばらつきがあることが観察されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフからは、WEIのスコアが安定しているように見えながらも、緩やかに悪化している兆候があることが直感的に感じられます。
– 社会基盤や教育機会の改善に向けて、予測される将来の下降を逆転させるための施策が必要とされる可能性があります。
全体として、このグラフは短期間での社会基盤と教育機会の現状と予測を示しており、政策決定者にとっては重要な視点を提供します。
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:
以下にグラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は比較的横ばいですが、若干のばらつきが見られます。
– 予測は、線形回帰とランダムフォレスト回帰の両方で下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータ点が異常値として黒い円で示されています。外れ値は特定の日に大きく異なるスコアを示しており、これらの出来事の要因をさらに調査する必要があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点: 実績データ。ばらつきがあるものの、大部分は0.8付近に集まっています。
– 赤い×: 予測データ。一部重なっていますが、下降トレンドが明白です。
– グレーの範囲: 予測の不確かさを示しており、かなり幅があります。予測のばらつきが多いことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データは、直線的ではないものの、全体としては実績が横ばいに対し、予測が下降しているため乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.9の間に密集しており、比較的安定していますが、予測データは時間経過とともに低下傾向にあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフから直感的に見えるのは、現在のWEIスコアが将来的に低下する可能性があるという予測の警告です。社会的多様性や共生の状況が悪化する予兆として解釈される場合があります。このようなデータは、政策立案者や社会運動団体に重要な示唆を与え、対策を講じる必要性を示唆するかもしれません。
このような視点から、データの変動と予測に対して対応策を検討することが求められます。これにより、予測される低下を食い止め、さらなる改善を目指すことができると考えられます。
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:
### ヒートマップの分析:
1. **トレンド**:
– グラフは一貫した時間帯で色のグラデーションを示しており、特定の時間帯に集中した傾向があります。
– 7月中旬にかけて黄色のより明るい色が増加しており、これはその期間の数値が高いことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日から7月22日にかけて、紫色の急激な変動が見られます。この色の変化は、特定のイベントや状況の影響を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、緑から黄色は高い数値を、青や紫は低い数値を示します。
– 特定の日付と時間帯における色の濃淡は、関心や活動が集中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**:
– 時間帯ごとのスコアは一貫性があり、特定の時間に集中していることから、生活リズムや活動パターンに基づくものと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の広がりとその変化は時間とともに移動し、週末や日中の活動が増える可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 黄色が多い期間は、社会的またはビジネスの活発な活動を示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、イベントやプロモーションが行われた可能性があり、社会全体としては、人々の活動がピークを迎えていることを示すかもしれません。
全体として、このヒートマップは、特定の時間と日付における活動や関心のパターンを視覚的に理解するのに役立ちます。ビジネスやマーケティングの意思決定において、この情報を元に効果的な戦略を立てることができるでしょう。
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、特定の期間における個人の生活カテゴリのWEI（ウェルビーイング指数）平均を示しています。各セルは特定の日付と時間帯を示し、色でスコアが示されています。以下がこのグラフからの洞察です。
1. **トレンド:**
– 主に横ばいの傾向が見られますが、特定の時間帯（例えば7時、15時、23時）で色の変化が確認できます。
– 7月16日を境に色が少し明るくなり、若干のWEIスコアの上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 明確な外れ値として、7月4日、19日の15時、16時に濃い青や紫の色があり、低いスコアが記録されています。
– 逆に、7月12日、16日の15時ごろに明るい黄色が見られ、スコアが高まっていることが分かります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡がWEIスコアを表現し、明るい色ほど高いスコア、暗い色ほど低いスコアを示しています。
– 特定の時間帯ではなく、連続的な時間帯でのスコアの変化を追うことができます。
4. **時系列データの関係性:**
– 15時から18時の間にスコアの変動が比較的多く、この時間帯が個人にとって重要な時間帯である可能性が示唆されます。
– 週末と考えられる日（7月20〜21日）に、スコアが低い傾向にあることから、休息時間の質に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:**
– 中央部の時間帯でのスコアが他の時間帯に比べて変動が激しいです。これは、日中の活動の影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な解釈とビジネス・社会的影響:**
– 一般的に、生活の質の向上やストレス管理の課題を理解するのに有益です。
– ビジネスにおいては、特定の時期やイベントが個人のウェルビーイングに影響を及ぼしている可能性があり、従業員の健康管理やスケジュール最適化に役立つ情報です。
– 社会的には、生活改善プログラムの設計や政策立案において、時間帯別の生活パターンの理解が重要です。
このような洞察は、個人の生活の質を向上させるための具体的な行動を導き出すための重要なステップとなります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して、高いスコアから低いスコアへの下降トレンドがあります。
– 特に7月中旬には黄色や緑色が多く、これはスコアの上昇を示唆しています。一方、7月の後半にかけては紫色が多く、スコアの低下が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初めと中旬にかけて黄色の部分があり急激な上昇が見られます。
– 7月末に急激に紫色に変わる部分があり、これが急激なスコア低下を示しています。
3. **各要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアを示しています。黄色はスコアが高く、紫色はスコアが低いことを示しています。
– 時間軸は左の縦軸に示され、日ごとの変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間と日付の組み合わせでヒートマップが作られており、どの時間帯がスコアに影響を与えているか洞察できます。例えば、7月初めの午後や夜間にスコアが高い日があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性ではないものの、中旬に顕著なピークがあるため、一時的なイベントや状況による影響が考えられます。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**:
– スコアはある種の活動や社会的な評価を示している可能性があります。中旬のスコア上昇は特定のイベントや要因によるものと考えられ、ビジネスやコミュニティの活動が活発であったことを示唆できます。
– 終盤のスコア低下は、注意が必要であり、社会的な関与やモチベーションの低下を示しているかもしれません。これは対策を講じる必要があることを示唆している可能性があります。
このヒートマップは、時間帯や日付による社会的な評価の変動を視覚的に示しており、そうした変動に応じた戦略の策定に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関関係を示しており、時系列データのトレンドというよりも、各変数間の関係性を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関ヒートマップでは外れ値や急激な変動よりも、相関係数が極端に低いまたは高い地点に注目します。ここでは、特に高い相関（>0.9）がいくつかのペアに見られます。
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。赤に近い色は高い正の相関（0.8以上）を示し、青に近い色は負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリ間の相関が示されており、特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は0.92と非常に高い相関を示しています。これは、個人と社会に関する要素が密接に関連していることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の個人WEI項目との相関が高い（>0.9）ことが分かり、心理的ストレスが他の個人の生活要素と大きく関連していることが示されています。
6. **直感と影響に関する洞察**
– 全体として、個人と社会のWEIの高い相関は、個人の幸福が社会全体の幸福に大きく影響を与えている可能性を示しています。このデータは、政策立案者や企業が個人のウェルビーイングを支援することが社会全体に良い影響を与える可能性があることを示唆しており、これにより社会全体の持続可能な発展に貢献できる可能性があります。
このヒートマップは、個人と社会の要因がどのように相互に関連し合っているかを視覚的に理解する上で優れたツールです。この情報は、個人の生活改善や社会政策の形成に役立つでしょう。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプにおけるスコアの分布を示しています。期間中、大きな上昇や下降のトレンドは示されていないように見えますが、全体的に安定したスコアが維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」で外れ値が観察されます。これは、他のWEIタイプと比較して、ストレスに対するスコアのばらつきが大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の箱部分はデータの第1四分位から第3四分位を示し、線はデータの範囲を表しています。色の違いは視覚的にカテゴリ間の差異を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは直接示されていませんが、各WEIタイプ間でスコア分布がどのように異なるかを視覚化しています。同じスケールを使用して比較されているため、相対的なスコアが分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公正さ）」はスコアのばらつきが大きいのに対し、「総合WEI」や「個人WEI（健康状態）」は比較的安定しています。
– 分布の幅や中央値の違いが、各カテゴリにおける指標の不安定さや信頼性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々がこのグラフを見たときに直感的に感じるのは、「心理的ストレス」のばらつきの大きさです。このことは、多くの人々が異なる程度にストレスを経験していることを示唆し、心理的健康が個人の生活において重要な課題であることを示しています。
– ビジネスでは、個々の差異を理解し、メンタルヘルスのサポートを強化することが重要です。また、社会的な公正さに関してもばらつきが見られるため、公平性を重視する政策作りが求められます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– トレンドラインでは、最初の半分で上昇傾向が見られ、後半で下降しています。ここから、特定の要因によって初めは好条件があったが、その後失速したと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットで、7月中旬に急激な変動が見られます。これは一時的なイベントや外部要因によるものである可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 全体の観測値を示し、実際にどのような変動があったのかを視覚的に理解できます。
– **Trend**: 基本的な傾向を示しており、長期的な動きを把握できます。
– **Seasonal**: 周期的な変動や季節性を捉えていますが、大きな変動は見られません。
– **Residual**: トレンドや季節性では説明できないランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと残差との間に、トレンドが上向きから下向きに変わる際に残差が大きく変動していることから、トレンドの変化が不安定さを生む可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特段強い周期性や規則的なパターンは見られません。トレンドに沿った大まかな動きはありますが、その背後に一時的な急激な変動が存在します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の上昇トレンドは、生活改善や消費増加などポジティブな要因と考えられますが、その後の下降は市場環境の変化やネガティブな要因の影響かもしれません。
– 7月中旬の急激な変動は、突発的なイベントの影響が考えられ、短期的な対策が必要かもしれません。
– 社会全体としては、この変動を考慮してリスク管理や予測の精度を向上させることが重要です。
これらの洞察をもとに、さらなるデータの分析や要因の特定、戦略的な対応を行うことが求められます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフは、個人の生活におけるWEI（ウェルビーイング指数）の平均スコアを示す30日間のSTL分解です。以下に各要素についての分析結果をまとめます。
1. **トレンドについて**
– トレンドプロットでは、始めに上昇してから下降に転じています。最初の約15日間は徐々にスコアが上昇し、その後は明確に下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差のプロットには7月9日に急激な上昇が見られます。この日は特異な出来事があった可能性があります。
– 観測データ全体としても、7月16日前後に大きな下降が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測値プロットは実際のデータであり、他のプロットはこれを分解した要素です。
– 季節成分（Seasonal）は小さな周期的な変動を示しており、日々のリズムが存在することを示しています。
– 残差（Residual）は、観測値からトレンドと季節成分を引いたものです。小さな変動が観察され、一部の日で顕著な変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節成分が主に観測データの変動を説明しています。
– 季節成分は比較的小さく、トレンド変動が総合的なスコアの変化に大きな影響を与えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが上昇から下降に転じるタイミングで、観測データもそれに追随していることが相関を示しています。
– 季節成分は独立した短期的なパターンを持っていますが、全体の影響は限定的です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期の上昇トレンドは、当初は個人のウェルビーイングが改善されていたことを示しますが、その後の下降は何かの要因でウェルビーイングが持続できなかったことを示します。これにより、原因を探る必要があるかもしれません。
– 急激な変動や特定の日の外れ値は、特別なイベントやストレス要因を示唆しており、それに応じた対策が求められます。
これらの洞察は、個人の生活改善や健康状態の把握に役立つ情報を提供し、必要な措置を講じるための重要なデータとなります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **トレンド（Trend）グラフ**は、初期から徐々に上昇し中盤でピークに達した後、後半に向けて緩やかに下降しています。これは、観察対象がはじめに成長していき、その後減少する傾向があることを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **残差（Residual）グラフ**には、一部の期間で急激な増減が見られます。これは、時系列データにおける予測されていない変動を示しており、特定の出来事が影響した可能性があります。
### 3. プロットや要素の意味
– **観測値（Observed）グラフ**は実際の数値を示しており、全体としての動向を把握するのに役立ちます。
– **季節性（Seasonal）グラフ**は、周期的な変動を示しており、データに特有のリズムが存在していることを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– トレンドと季節性、残差をそれぞれ分解することで、単一のデータセットの中でも異なる要素がどのように関与しているかを明確にできます。特に、トレンドが上昇から下降に移行している間にも季節性の変動が依然として存在していることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドに対して季節性が一貫して存在し、これが全体の動向に影響を与えていることが見受けられます。残差が大きい時期は、特に不測の事態が起こりやすいと言えます。
### 6. 直感的洞察と影響
– **社会的インパクトやビジネスへの影響を考えると**、観察されたトレンドの変動は市場の需要の変化や外部要因の影響を示している可能性があります。上昇後、トレンドが低下を始めていることから、企業は今後の戦略を再考する必要があるかもしれません。
– 季節性のもたらす規則性を活用することで、予測や計画がより精密になる可能性がありますが、残差による予測不能な変動には注意が必要です。
このように、データの分解された各要素を理解することは、より深い洞察を得るための鍵です。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは主成分分析（PCA）の結果を示す散布図であり、特定のトレンドはありません。データは第1主成分と第2主成分の平面上に配置されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 大きく離れたデータポイントは確認できず、特定の外れ値は目立ちません。データは比較的均等に分布しています。
3. **要素の意味:**
– 横軸（第1主成分）はデータの分散を最も多く説明する成分であり、寄与率は0.79です。
– 縦軸（第2主成分）は次に多く説明する成分で、寄与率は0.06です。
– 各プロットは、生活カテゴリのWEI構成要素を示しており、この平面での配置が各要素の類似性や関係性を表しています。
4. **関係性:**
– 特に密なクラスタが存在しないため、明確なサブグループは見当たりません。データは大部分が広く散らばっていますが、一部で密集している領域もあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 第1主成分と第2主成分との間に明確な相関関係は見られず、独立性が示唆されます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響:**
– データのばらつきは、生活に関する多様な要素がそれぞれ独立して動いていることを示唆しています。
– WEI（例: ウェルビーイング指数など）の構成要素の分析では、特定の要因に依存せず複雑な相互作用があることを示している可能性があります。これは、政策立案やマーケティング戦略の策定において、単一の指標や因子に頼ることなく、包括的な視点での分析が必要であることを示すかもしれません。
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。
