2025年07月25日 生活カテゴリWEIスコア多角分析(30日間)

📊 データ分析(GPT-4.1による)

### データ分析結果

#### 時系列推移と主要傾向
– 総合WEIスコアは、概ね0.65から0.90まで変動しており、特に7月6日から7月9日にかけて高スコアが見受けられます(0.85〜0.90)。また、7月19日頃から7月24日までやや下降して犬が見受けられます。
– 個人WEI平均は、同様に上下しつつも7月6日や7月12日にはピークを迎え、0.86付近で安定する期間が存在します。
– 社会WEI平均も7月9日前後で高スコアが多く確認される一方、7月18日以降は下降トレンドを示しています。

#### 異常値
– 異常値は主に、WEIスコアが通常よりも高いまたは低い日程に集中しています。異常に高いスコアは、7月7日(0.90)などで観察され、一方で異常に低いスコアは7月20日(0.63)に確認されます。異常値の背景要因として、特定の社会的イベントや制度の変更、季節的要因が考えられますが、外部要因の影響はデータには示されません。

#### STL分解の結果
– 季節性は30日間のデータ内では明確ではありませんが、短期間の変動(ウィークリーパターンなど)が存在する可能性があります。
– 残差はスコアの変動に対し、説明不能な部分を示しており、1週間を通して共通して現れる小さな変動も見受けられるのかもしれません。

#### 項目間の相関
– 経済的余裕や心理的ストレスは個人WEI平均に強い影響を与えており、これらのスコア間の相関が高いと推測されます。
– 社会的公平性と持続可能性は、社会WEI平均と強く関連するように見受けられます。全体の相関ヒートマップに基づけば、持続可能性の項目は社会WEI平均に特に強く関係します。

#### データ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図を仮定した場合、中央値は0.75付近に位置し、通常は0.70〜0.85の間で散布しています。外れ値が多、データがやや右寄りの歪みを持つ傾向があります。
– 特に、社会的異項目は分布が広く、人々の認識や満足度に個人間の違いが大きいことを示唆しています。

#### PCA分析
– 主要な構成要素 (PC1: 0.79, PC2: 0.06)から推察すると、分析のほとんどの変動はPC1に起因します。つまり、全体的に似た傾向を持つ項目群が影響しています。PC1は個人および社会の要因を通したユニバーサルな要素として、全体の動きに貢献しています。

### 総括
このデータセットに基づくと、WEIスコアの上昇傾向は促進的な社会イベントや政策、傾向的な個人の幸福感の上昇によって引き起こされていると考えられます。逆に、低スコアは社会経済的な混乱や個人の意欲低下、社会的出来事に起因する可能性があります。さらに詳細な要因解析が必要であり、特に異常期間の背景を徹底的に分析することが重要です。


総合WEI 時系列散布図(静的)

生活 総合WEI 時系列散布図(静的) 30日間 - 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**:
– 実績データ(青い点)は、約1〜15日目にかけて0.7〜0.9の範囲で横ばいの傾向があります。その後、やや減少していく様子が見られます。
– 予測データ(線形回帰、決定木、ランダムフォレストの折れ線)は、全体としてほぼ横ばいまたはわず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**:
– 異常値(黒い円で囲まれた青い点)はいくつか存在し、特に中盤と終盤付近で外れ値が見られます。
– 特に大きな急激な変動は見られませんが、一部の日付でスコアが急に低下する現象があります。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ(青い点)は、観測されたスコアを示しています。
– 異常値として示される黒い円は、統計的に予測される範囲を超える値であり、通常と異なるイベントを示している可能性があります。
– グレーの不確かさ範囲は、予測の信頼区間を示しており、実績データがこの範囲内に入っているかどうかで予測の精度を評価できます。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 3つの予測モデル(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)は、予測期間において異なる挙動をしますが、大幅な乖離は見られません。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体の分布は比較的狭く、約0.6〜1.0の間に大部分のデータが収まっています。不確かさの範囲を超える異常値もありますが、全体のパターンを大きく変えるものではありません。

6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、生活カテゴリのWEIスコアが大きな変動なく推移していることがわかります。予測モデルも含めて、極端な変化は予測されていないため、現状維持が続く可能性があります。
– ビジネスや社会においては、異常値が発生する要因を調査することで、何らかの改善策を見つけることができるかもしれません。また、スコアが保持されている期間内での安定性は、施策が大きくリスクを取る必要がないことを示唆している可能性があります。


個人WEI平均 時系列散布図(静的)

生活 個人WEI平均 時系列散布図(静的) 30日間 - 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**:
– 実績のデータポイント(青い点)は最初の20日間はおおむね横ばいで、0.7から0.9の範囲に集中しています。
– データの最後の方で若干の下降傾向が見られますが、全体的には安定しています。
– 予測データ(紫の線、緑・水色の補助線)は緩やかに低下しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた部分が外れ値として示され、一部のデータポイントは他の部分から外れていますが、特定の期間に急激な変動は見られません。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータポイントを示し、X印の赤は予測ポイントです。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、実際のスコアの変動範囲を含めています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績データには一定のギャップが見られますが、予測の不確かさ範囲には大半の実績データが含まれています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは全体的に0.7以上で推移しており、生活カテゴリにおいてはかなり高い水準を維持しています。一部の外れ値を除けば、密集した安定したパターンを見せています。

6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 人々は全体としてこのスコアを高く維持しており、予測ラインから見ても小さな下降トレンドはあるものの、極端な変化は予測されていません。このことから、人々の生活水準や幸福度は比較的安定していると捉えることができ、社会的にも大きな問題は見受けられないと考えられます。
– ただし、予測が下降傾向にあることから、社会的な支援や新たな対策を講じることで、さらなる向上が期待できるかもしれません。


社会WEI平均 時系列散布図(静的)

生活 社会WEI平均 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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分析を提供します。

1. **トレンド**:
– 7月上旬から中旬にかけて、WEIスコアが比較的高位で安定しています。
– 7月下旬から8月初めにかけてスコアが僅かに低下しています。
– 8月中旬以降は、予測データに基づいて緩やかな下降傾向が示されています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特定されていて、いくつかのデータポイントが他と高さで異なりますが、明確な傾向を乱すほどではありません。

3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青色の点で示されています。
– 予測値は赤い「×」で示され、全般的なトレンドが下降気味であることが確認できます。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさを示し、予測がこの範囲内に収まる可能性を示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実データと複数の予測手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)が使用されており、全ての予測手法が微妙な下降傾向を示しています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータと予測データの間に強い相関があるように見えますが、今後の下降傾向が懸念されます。

6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の安定した高スコアは良好な社会福祉や生活水準を示していますが、予測の下降傾向は潜在的な悪化の兆しを示します。
– ビジネスや政策立案者は、この予測に基づいて対策を検討する必要がありそうです。予測が示唆する潜在的な問題を早期に対応することで、社会的な福祉を持続的に向上させることが可能になるでしょう。


個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的)

生活 個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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**:
– 実績のデータは全体的に横ばいで、比較的一定の範囲内に収まっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測ラインは緩やかな上昇を示しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 数個のデータポイントが他のものから外れており、これらは異常値として丸で強調されています。

3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを示し、Xマークは予測データです。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しています。
– 予測ラインは2種類あり、決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰は上昇しています。

4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰で異なる予測トレンドが示されており、予測モデルの選択により将来の見通しが異なることを示唆しています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– データのプロットは全体的に狭い範囲に分布しており、WEIスコアは安定していることが伺えます。

6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ全体から、個人の経済的余裕は比較的一貫しており、不安定な変動は少ないと直感的に理解できます。
– ビジネスや社会において、このような安定した経済状態は消費者の購買意欲や市場の安定性に寄与する可能性があります。
– 異常値の存在は一時的な経済状況の変化や予期しないイベントの影響を示す可能性があり、それによって個々のケースでの詳細な分析が必要です。


個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的)

生活 個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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提供いたします。

1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコア(青いプロット)は、全体的に横ばいもしくはわずかな変動を示しています。特徴的な上昇または下降の明確なトレンドは見られませんが、時折スコアが0.6付近まで下がることがあります。
– 『予測(線形回帰)』と『予測(ランダムフォレスト回帰)』は、全体的に緩やかな下降トレンドを示しています。このことは、今後のWEIスコアの低下を予測している可能性を示唆します。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれているデータポイントがあります。これらは、平均よりも明らかに低いスコアを持つ日を示しています。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のWEIスコアを示しています。
– グレーの領域は、予測の不確かさ範囲を示しており、実績データがこの範囲内に収まっていることが多いです。
– 緑、青、紫の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)の出力を示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの一般的な傾向と比較すると、線形回帰とランダムフォレストの予測は実績のデータに近いが、スコアが減少する可能性があることを示しています。決定木の予測は他のモデルと異なり、やや安定的な傾向があります。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータ分布は0.7から0.9の間に集中していますが、予測では少しずつ下降しています。これは、予測モデルが現在の状態維持を懸念していることを示唆します。

6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフを見ると、生活の質が比較的安定していると感じられますが、モデルが示唆するように、今後の低下リスクも考慮する必要があります。ビジネスや社会の健康指標としては、早めに問題の原因を特定し、改善策を講じることが重要であると推測できます。

この分析に基づき、個人の健康状態をモニターし、状況に応じた対策を講じることが望ましいでしょう。


個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的)

生活 個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフを分析し、以下の洞察を提供します。

1. **トレンド**:
– 実績のスコア(青いプロット)は全体的には若干の変動があり、中盤でやや上昇していますが、それ以降わずかに下降しています。
– グラフ後半にかけて、予測ライン(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)は緩やかな下降または横ばいを示しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは異常値としてマークされており、通常のスコア範囲外に位置しています。
– 特に期間の初期と中盤あたりには外れ値が多く見受けられます。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、予測AIが赤い×でマークされています。
– 黒い丸で囲まれた青い点は、異常値として強調されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの幅を示していますが、実績データはこの範囲内に大部分収まっています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値の比較が可能で、異なるアルゴリズムに基づく予測の傾向(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)が視覚化されています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には若干のバラツキがあるが、大まかには一致しています。
– 異常値が予測不確かさの範囲外で発生することがあり、外的要因や特定のイベント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およびビジネス・社会への影響**:
– 上昇と下降が見られるため、心理的ストレスには波があり、介入の必要性が示唆されるかもしれません。
– ビジネスや社会的な観点からは、ストレスレベルのピークに対する迅速な対応や、予測手法の評価と調整が求められます。
– 予測モデルの性能と実績データとの整合性が重要であり、モデル改善の余地があるかもしれません。

このグラフは、個人のストレスレベルを管理するための有用な情報を提供し、改善策の策定や早期の介入に役立つ可能性があります。


個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的)

生活 個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**:
– 実績のデータは基本的には0.8付近で維持されているが、後半にかけて0.6付近に下がっている。
– 予測(決定木回帰)はほぼ一定だが、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示している。

2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの点が異常値としてマークされている。特に、0.7付近でのスコアが多い中、著しく低下している点が観察される。

3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、異常値は特別に強調表示されている。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、外れ値を含めた実績値の変動がある程度カバーされている。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の変動に対して予測の傾向が異なり、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を見せつつも、決定木回帰は安定している。この差異はモデルの性質に起因するかもしれない。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの変動は一定範囲内に収まっているが、予測モデルによって異なるトレンドが示唆されている。

6. **人間が感じる直感および影響**:
– 直感的には、生活の自由度や自治が安定しているように見えるが、将来的な不安定さも予感される。特に、ランダムフォレストの予測として下降傾向が示されているため、経済的や社会的な要因による影響があるかもしれない。
– ビジネスや社会において、今後の動向をより詳しく追うことが求められる。特に、個々の自由度や自治の測定に関する施策を検討し、外れ値の原因を追求することが重要になるだろう。


社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的)

生活 社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### 視覚的特徴と洞察

1. **トレンド**
– 実績(青い点)は0.6から0.9の範囲で動いており、全体的に横ばいに見えるが、最後の方で0.7付近から少し下降している。
– ランダムフォレスト回帰(ピンクの線)も途中から予測が減少傾向を示している。

2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で強調されており、特に0.4付近と0.9付近で見られる。
– 0.4の外れ値はウィスカル値からかなり離れており、異常な事象が影響している可能性がある。

3. **各プロットや要素の意味**
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しており、範囲が広い箇所では予測の信頼性が低い。
– 実績データは青、予測データは赤い点で表され、色分けによって視覚的に容易に違いが理解できる。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、水色の決定木回帰、ピンクのランダムフォレスト回帰が各自異なる方向性を示している。
– 線形回帰と決定木回帰は中間から後半にかけて予測値が近い。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図全体として、複数のモデルがやや異なるトレンドを示し、不確実性が高いことを反映している。

6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 公平性や公正さのスコアが安定していないことから、人々はそれに対する不安や不満を抱くかもしれない。
– もしスコアの低下が継続すると、社会問題としての関心が高まり、対応策が求められる可能性がある。
– ビジネスにおいては、社会的評価が影響する企業にとって、このスコアの変動はリスク管理の重要性を増す要因となる。


社会WEI(持続可能性と自治性) 時系列散布図(静的)

生活 社会WEI(持続可能性と自治性) 時系列散布図(静的) 30日間 - 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**
– グラフの実績データ(青い点)は、期間を通して比較的一定のWEIスコアを示しています。大きな増減はなく、横ばいです。
– 一方で、予測データは軽微な下降傾向を示していますが、急激な変化は見られません。

2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い円で囲まれたデータ点があります。これは異常値を示しています。
– これらの異常値は、多くのデータが通常の範囲に収まっていることから、特定の要因による一時的なものと考えられます。

3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、実際のWEIスコアを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲であり、予測モデルの信頼区間を視覚的に示しています。
– 予測ライン(線形回帰、水色)、(決定木回帰、緑)、(ランダムフォレスト回帰、紫)は、それぞれ異なる予測モデルの結果です。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルそれぞれが異なる傾向を示していますが、大きな乖離は見られません。これからも、実績データと大きくは離れておらず、現状は正しい傾向線が得られているようです。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体として均一に分布していますが、稀に異常値があります。全体として一定の分布を維持しており、WEIスコアのばらつきは少ないと言えます。

6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人間は全体的に安定したWEIスコアを確認することで、社会の持続可能性と自治性が現状維持されていると感じるでしょう。
– 外れ値は異常イベントや一時的な変動を示唆しており、それを無視すると誤解が生じる可能性があります。
– ビジネスや政策の観点から、将来の計画としては現状の安定を維持しつつ、異常値に応じた対応策を準備することが望ましいと思われます。


社会WEI(社会基盤・教育機会) 時系列散布図(静的)

生活 社会WEI(社会基盤・教育機会) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは「社会WEI(社会基盤・教育機会)」のスコアの時系列変化を示しています。次のポイントに注目して分析します。

1. **トレンド**:
– 最初の期間(7月初旬から中旬)で安定したスコアが観察され、初期にはわずかな上昇傾向があります。
– 7月中旬以降、一部のデータポイントにわずかな下降がありますが、全体としてスコアはおおよそ横ばいに見えます。
– 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)は、今後のスコアが緩やかに低下する予測を示しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 視覚的に示されている外れ値(黒い枠で囲まれた点)は、通常のデータ範囲から外れており、特定の日に異常値が発生したことを示唆しています。
– 外れ値は全体的なトレンドには強い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**:
– 青い点は実績値を示し、(xAI/3σ)によって不確かさの範囲が示されています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示し、今後の変化の幅を表現しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が対比されており、予測モデルによる将来のスコアは緩やかな減少を予測していますが、大きな変化はないと見られます。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ間に明確な周期性は見られず、全体的に密集したデータ分布が確認されます。 ばらつきは比較的小さいです。

6. **直感的な感じ方と影響**:
– このデータは、社会基盤や教育機会の安定性を示しており、急激な変動が少ないため、社会投資や政策に対する信頼性が感じられます。
– ビジネスにおいて、教育機会の安定は長期的な人的資本の向上に寄与し、市場の安定成長を支える可能性があります。

このグラフから、全体的な安定性があり、将来の予測も大きく外れることはないと期待されます。ただし、外れ値の原因を分析し、必要に応じて対策を講じることが重要です。


社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的)

生活 社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド:**
– 実績データ(青色プロット)は、最初の半分で0.6から0.9の間を変動し、次第に安定化しています。
– 予測(紫色線)は、わず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:**
– 最初の数日間における外れ値があります(黒い円で表示)。特に開始直後にいくつかの異常な高値や低値が見られます。

3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色のプロットは実績データで、実際のWEIスコアの動きを示しています。
– プロットの密度が高い部分は、スコアが集中的に変動している箇所です。
– 紫色の線は異なる予測モデルによる予測値を示し、今後のトレンドを推測しています。

4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと予測モデルの間には、現時点でのスコアを基にした将来のトレンドの指標としての関係が示されています。

5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの分布は比較的広く、予測範囲もまた広範囲です。
– モデル間の予測ラインの相関は高いように見え、それぞれが似た傾向を示しています。

6. **直感的な洞察と社会的影響:**
– WEIスコアの初期の不安定さがどのように改善され、安定していくかが観察されます。これは、社会の共生、多様性、自由の保障がある程度安定化していることを示唆しています。
– しかし、予測はわずかな下降傾向を示しているため、今後の社会的取り組みが必要な可能性があります。特に、政策作成やリソース配分を通じて、改善するための具体的なアクションが求められるでしょう。


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

生活 総合WEI 時系列ヒートマップ 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**:
– 初めの期間(7月1日~9日)は、主に明るい緑から黄色の色合いが見られ、スコアが比較的高い。
– 中盤(7月10日~20日)は、スコアがさらに高まり、黄色の色合いが強くなっている。
– 終盤(7月21日以降)は、スコアが低下し、青や紫の色合いが増えている。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月20日に急激な低下が見られ、その後しばらく低いスコアが続く。
– 7月14日、18日にはピークがあり、明るい黄色が示されている。

3. **各プロットや要素**:
– 色の変化がスコアの変動を示している。色が明るくなるほどスコアが高く、逆に暗くなるほど低いことが分かる。
– 午前中と午後の異なる時間帯でスコアの違いが見られる。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 午前中のスコアは全体的に高く、特に午前8時~10時にピークがある。
– 午後は、午後15時~16時の間にもう一つのピークが見られる。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前8時~10時と午後15時~16時にスコアが高くなる傾向が強い。
– 前後の低スコアの日よりも特定の日において外れ値として高いスコアが観察される。

6. **直感的な洞察と影響**:
– 高スコアの時間帯に、何らかの重要なイベントや活動が行われている可能性がある。
– ビジネスにおいては、ピーク時に合わせたサービスの強化や商品提供が効果的と考えられる。
– 社会的には、活動の集中が見られる時間帯を考慮した公共サービスの運用が求められるかもしれない。

全体として、このヒートマップは特定の時間帯と日にスコアのピークがあり、特に午前中と午後の主要な時間帯に注目が必要であることを示している。


個人WEI平均 時系列ヒートマップ

生活 個人WEI平均 時系列ヒートマップ 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供された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**:
– 全体的にこの30日間のデータでは大きな周期性は見られませんが、特定の時間帯や日に同じような色のパターンが現れています。色の変化から見て、WEIスコアの変動は一定ではなく、日にちが進むにつれて多少の変動があります。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月3日と7月5日に16時に濃い色が見られ、これが他の日よりも低いWEIスコアを示している可能性があります。逆に、7月11日〜18日にかけては高いスコアを示す黄色が多く、特異な高スコアの期間と考えられます。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 各色はスケールバーに対応したWEIスコアを示しており、青から緑、黄色への連続的な色の変化はスコアの上昇を示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の特定の時間帯で類似した色合いが見られる場合、同じ時間帯での生活習慣や活動がスコアに影響していると考えられます。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布から、一部の時間帯にスコアの変動が集中していることが見てとれます。特に昼間の時間帯(15:00〜18:00)と、夜間(19:00以降)で極端なスコアの現れ方が観察されます。

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**:
– ヒートマップから、特定の時間帯における行動やイベントがWEIスコアに影響を与えている可能性がありそうです。これにより、生活パターンや行動の見直しが必要とされるかもしれません。企業はこのデータを活用して、労働者の最適な休憩時間や業務時間を見直すなどの改善策を考えることができるでしょう。

このデータは、個人の生活リズムや良い生活習慣の確立に役立つ可能性がありますし、社会的には生活の質を向上させるための啓蒙活動に活用できるかもしれません。


社会WEI平均 時系列ヒートマップ

生活 社会WEI平均 時系列ヒートマップ 30日間 - 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**
– 色の変化が周期的に見られ、一定の周期性があるように見えます。特に7月6日から7月10日までの期間と、7月13日から7月18日までの期間を中心に高い値(黄色)の出現が確認できます。
– 全体としては、7月下旬に向けて値が低下する傾向(青や紫の色)が見て取れます。

2. **外れ値や急激な変動**
– 7月21日から7月23日にかけて、短期間で色が青から紫に急激に変化していることから、急激な下降が示唆されます。

3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が値を示しています。外側のスケールから、黄色が高く、紫が低いことがわかります。
– 特定の日付と時間帯に集中して高いスコア(黄色)が現れているのが特徴です。

4. **複数の時系列データの関係性**
– データは時間(時刻)と日付で二次元にプロットされており、各時間帯の変動が可視化されています。
– 一日の中でも特定の時間帯(15時や7時)で高いスコアが出現することが多いです。

5. **相関関係や分布の特徴**
– データが密集している箇所(色の濃い箇所)は、特定の日と時間の組み合わせで一定のパターン化されています。

6. **直感的な印象と社会への影響**
– 特定の時間帯に「良いスコア」が見られることから、生活や活動の効率が高まるタイミングがあると考えられます。
– 逆にスコアが低くなる時間帯に注意し、対策を考えることが生活の質向上につながる可能性があります。
– ビジネスにおいては、顧客の活動が高まる時間帯に合わせたサービスやプロモーションの戦略を立てるのが有益でしょう。

以上の洞察から、時間管理やリソースの最適化に関する示唆が得られます。


全WEI項目 相関ヒートマップ

生活 全WEI項目 相関ヒートマップ 30日間 - 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**
– このヒートマップは30日間の相関データを示しており、一部の項目間で高い正の相関が見られる一方で、中程度または低い相関の組み合わせもあります。時間的なトレンドよりも、項目間の相関性に注目しています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 全体的に相関値は安定していますが、特定の組み合わせ(例えば「個人WEI(経済的余裕)」とその他の項目)は他と比べて低い相関を示しており、特異な点と言えます。

3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。濃い赤は強い正の相関、濃い青は負の相関を示しており、白や薄い色は相関が弱いことを示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のWEI項目が関連付けられて表示されており、特に「総合WEI」や「個人WEI平均」とその他の項目には高い相関が見られます。

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」は非常に高い相関を持っており、これは総合評価が個人および社会的要因と深く関連していることを示唆します。
– 「個人WEI(自由度と自治)」と「社会WEI(公平性・公正さ)」も比較的高い相関を示しており、これらの要因が関連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**
– ヒートマップからは、生活の質や幸福度を総合的に評価するにあたり、いくつかの主要な要因(例えば経済的余裕や健康状態)が強く影響を与えることが示唆されています。
– ビジネスや政策決定においては、例えば健康状態や心理的ストレスを改善することで、全体的な生活満足度にも好影響が及ぶ可能性があることを示唆しており、これらの領域における投資や支援が有益である可能性があります。

このように、特定の項目間の相関関係を活用して、個人および社会の幸福度向上に向けたアプローチを戦略的に考えることができます。


WEIスコア分布比較(箱ひげ図)

生活 WEIスコア分布比較(箱ひげ図) 30日間 - グラフ

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### グラフの分析

1. **トレンド**:
– 全体として、WEIスコアは比較的高い範囲(0.6以上)に位置しています。大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」に一つの外れ値が見られます。その他のパラメータは大きな急変はないようです。

3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図の中位数は、ほとんどが0.7以上で安定しています。
– 一部カテゴリー(「社会WEI(調和社会)」など)は四分位範囲が狭く、データのばらつきが少ないことを示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIタイプ間での大きな差異は見られませんが、「個人WEI(経済的余裕)」と「個人WEI(心理的ストレス)」の間には、比較的広い分布の違いがあります。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に高いスコアが維持されており、生活カテゴリにおける指標が高い状態にあることが伺えます。

6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 高いWEIスコアは、生活の質が全体的に良好であることを示しています。
– 一部の外れ値やスコアのばらつきは、それぞれの要素に対する異なる生活体験や評価の違いを示唆しています。
– 社会的に改善を要する分野の特定や、個人の生活満足度改善に役立てることが可能です。

### ビジネスや社会への影響

– **政策立案**: 社会政策や市民の福祉プログラムにおいて、特に「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」の外れ値を考慮することで、特定分野を改善する政策の策定が考えられます。

– **企業戦略**: 高いWEIスコアが示されている分野を活用し、マーケティング戦略や製品開発に取り組むことで、顧客のニーズを満たすことが可能です。

– **心理的および経済的援助プログラム**: 「個人WEI(心理的ストレス)」の改善が必要であり、この分野の支援プログラムを充実させることが検討されるでしょう。


総合WEI STL分解グラフ

生活 総合WEI STL分解グラフ 30日間 - グラフ

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以下にグラフの分析を示します。

1. **トレンド(Trend)**:
– トレンドのグラフは初期には上昇傾向を示していますが、その後は徐々に下降しています。全体としては一時的な増加の後に減少しています。

2. **外れ値や急激な変動(Residual)**:
– 特に7月9日と7月17日の間に顕著な外れ値が観察されます。これは、観測されたデータからトレンドと季節性を除いた後に残った変動を示します。

3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータ。
– **Trend**: 長期的なデータの動きを示します。
– **Seasonal**: 短期的な周期変動を示します。
– **Residual**: トレンドと季節性を取り除いた後のランダムな変動を示します。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節性は特定のパターンを示していますが、そこに顕著な周期性は見られません。
– トレンドとseasonalの組み合わせがobservedの動きを形成しています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドとobservedの動きには一定の相関がありますが、その他の変動はresidualが大きく影響しているようです。
– 期間中の観測値の分布は全体として安定していますが、7月初旬と中旬に変動が見られます。

6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– ポジティブなトレンドは生活の向上や特定の良いイベントの影響を示唆していましたが、後半の下降はその持続性の欠如を示すかもしれません。
– 外れ値は何らかのイベントや突発的な事象の影響を示している可能性があり、それに企業や政策立案者が対応する必要があるかもしれません。
– この分析は消費者行動や市場の動向の予測に役立つ可能性があります。

このグラフの変動を正確に把握することは、関連する業界や個人の生活の質に直接的な影響を与える可能性があるため、重要です。


個人WEI平均 STL分解グラフ

生活 個人WEI平均 STL分解グラフ 30日間 - グラフ

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以下がSTL分解されたグラフの分析です。

1. **トレンド**:
– トレンドは最初は上昇し、途中でわずかに横ばいになり、その後下降しています。全体的な傾向は初期の改善から後半の減少を示しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差部分で、特に7月13日から17日にかけて急激に上昇し、直後に急降下しています。これが外れ値として認識される可能性があります。

3. **各プロットや要素**:
– **Observed(観測値)**: 全体の流れを表示。最初に上昇し、その後減少しています。
– **Trend(トレンド)**: 長期的な変動を示し、緩やかな上昇から下降への転換が明確です。
– **Seasonal(季節成分)**: 短期的な周期性が見られますが、大きな変動はありません。
– **Residual(残差)**: 一部で大きな変動が発生しており、一定期間でパターン外の動きが存在することを示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンド成分と観測値の変動が一致している部分が多いため、トレンドの影響が強いことが予測されます。季節成分は比較的小さいため、短期的な変動要因として残差の動きが顕著です。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値には強い相関があり、トレンドが上昇している間は観測値も上昇し、トレンドが下降し始めると観測値も下降しています。

6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから直感的に感じられるのは、個人のWEI(おそらくウェルビーイング指数)が初期に改善したが、その後下降したことです。ビジネスや社会においては、特に急激な変動によるストレス要因や、リソースの適切な再配分の必要性を示唆するかもしれません。また、改善傾向を維持するには、下降トレンドの要因を分析して対策を講じることが重要です。


社会WEI平均 STL分解グラフ

生活 社会WEI平均 STL分解グラフ 30日間 - グラフ

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このSTL分解グラフ(社会WEI平均スコア)から得られる洞察を以下に示します。

1. **トレンド**:
– トレンドのプロットを見ると、全体としては最初は上昇傾向にあり、その後中旬から下降しています。これは、期間の初めはスコアが向上していたが、何らかの要因で再び低下したことを示しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– Residualプロットで、期間の中盤に急激な変動があります。この日は観測値が通常のパターンからずれていることを示しており、特定の日に何か特別なイベントや状況が発生した可能性があります。

3. **プロットや要素の示す意味**:
– Observedは実際に観測されたデータ。
– Trendは長期的な動向。
– Seasonalは周期性を示し、全体的には小さな起伏があります。
– Residualはトレンドや季節性から外れた変動を示します。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– Trendの上昇と下降がObservedにも影響を与えていることがわかります。また、Residualの外れ値がObservedの急激な変動として現れています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの上昇がObservedの上昇に寄与しているが、周期性や残差も重要な役割を果たしています。

6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の上昇トレンドは、生活カテゴリーにおける何らかの改善やポジティブな要素が増加している可能性がありますが、中頃から低迷するトレンドからは警戒が必要かもしれません。
– 特に、特定の日に大きな変動があることは、突発的なイベントが影響している可能性を示唆しており、その日付に注目する必要があります。
– ビジネスや社会における行動や方針を考える際には、これらのトレンドや変動が何を意味しているのか、さらなる調査が重要です。


WEI構成要素 主成分分析(PCA)

生活 WEI構成要素 主成分分析(PCA) 30日間 - グラフ

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このグラフは、主成分分析(PCA)によって30日間のデータを2次元空間に射影したものです。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。

1. **トレンド**:
– 特定のトレンドは見受けられにくいが、点が全体的に均等に分布しています。
– 第1主成分が第2主成分よりも説明力(寄与率)に大きいことが示されています。第1主成分はデータの分散の大部分を捉えている可能性があります。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見当たらないようです。データは比較的一様に散らばっています。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点はおそらく個々のサンプルまたは日単位の観測値を示しており、それぞれが主成分で変換された値を示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列というよりは、データの特性を説明するための空間的な配置を表しています。したがって、時間的な関係は暗に示されていません。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的広く、特に第1主成分において右側にわずかな偏りがあります。これは、データの変動の基となる要因が主に第1主成分に捕捉されていることを示唆します。

6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に理解しようとする場合、どのデータポイントが第1主成分での価値に基づいて分類されるかもしれません。これは、特定の要因が他よりもデータに強く影響を与えることを意味している可能性があります。
– ビジネスや社会的な側面として、主要な要因を理解することで、戦略的な意思決定に寄与することができます。特に、生活関連のデータであるため、消費者行動や生活習慣の変動要因を深く理解することが可能です。

このグラフは、データが持つ複雑な構造を単純化し、視覚的に分析可能な形態で提示するための強力な手法であるといえます。


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。