📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. データ概要:
– **総合WEIスコアの動向**:
– 初期段階（7月上旬）はスコアが低めであったが、月半ばに上昇し始め、一部の期間で高水準（0.8以上）に達しています。
– 最終的には、スコアが0.7前後に落ち着いているように見られます。
#### 2. 時系列推移:
– **総合トレンド**:
– **初期（7月1日 – 7月10日）**: スコアは安定し、0.7から0.8に向かって増加傾向。
– **中期（7月11日 – 7月18日）**: 高水準の波：一時的に高いスコア（0.85以上）を記録する期間が数日観察される。
– **後期（7月19日以降）**: スコアの変動が再び激しくなり、最終的には減少傾向。
#### 3. 異常値の影響:
– 異常値は特定の日付に見られ、総合WEIに大きく影響している可能性があります。その背景は個人や社会のトラブルや突発的なイベントの影響を考慮するべきです。特に7月初旬や19日付近での低スコアは注目に値します。
#### 4. 各項目的変動:
– **個人WEIと社会WEIの関連**:
– 個人WEIが上昇する場面では社会WEIも高い傾向があります。例えば、7月8日から12日の間、両方のスコアが高止まりしていることから、個人の幸福感や社会的安定感の相関が示唆されます。
#### 5. 季節性・トレンド・残差:
– **STL分解による見積**:
– 長期的トレンド: 初期の安定から一時的なアップサイクルの後、全体として緩やかな低下傾向を提示。
– 季節性パターンは明確ではないが、数週間ごとの波が周期的に発生しているように見られる。
– 残差から、特定の出来事がスコアに突発的に影響している可能性。
#### 6. 項目間の相関:
– **相関分析**:
– 個人の経済的余裕や健康状態が全体のWEIスコアに強い影響を及ぼしている。
– 社会的基盤と教育機会は、持続可能性や公平性と強く関連している。
#### 7. データ分布分析:
– **箱ひげ図による観察**:
– 経済的余裕や健康状態は中央値が高く異常値が少ない。逆に、公平性・公正さはより広範なばらつきが見られ、外れ値が目立ちます。
#### 8. 主要な構成要素 (PCA):
– **寄与率**:
– 第1主成分 (PC1) が変動の79%を説明し、主に個人の幸福度と社会の安定性が強く影響。
– 第2主成分 (PC2) は6%と低く、二次的な要因（例: 環境要因や政策変動）が見られる。
### 結論
このデータは、個人と社会両方の状況がWEIスコアに大きく影響していることを示しています。特に、特定の異常値は突発的なイベントの影響を受けやすく、長期間で見た場合、個人の不安定さよりも社会の安定性に依存している可能性が示唆されます。継続的なモニタリングや異常要因の分析が必要です。
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:
以下の観点からこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025-07-01から2025-09-01）の実績データ（青い点）は、全体的に下降のトレンドを示しています。
– 対照的に、グラフの右側（2026-07-01あたり）の前年データ（緑色の点）は、全体的に密集しており、一定の範囲内で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中で異常値（黒い円）は特に顕著で、下降トレンドの中で明確に浮かび上がっています。
3. **各プロットや要素**:
– 紫色、青色、ピンク色の線で示される予測データは、実績データの範囲内で異なる手法による予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示され、現実の変動が予測内に収まっているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データは、年度の違いによる変動の比較を可能にします。
– それぞれのモデルが予測した将来の値は、過去の実績データの傾向を基に形成されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの下降トレンドは、前年データとの対比で特徴的な変化を示していますが、総じて安定した範囲に収まっています。
– 各予測モデルは、実績データが実際にどのように動くかを異なる手法で推測しています。
6. **人間の直感や社会への影響**:
– 直感的には、未来のWEIスコアが前年を下回る可能性があると読み取れ、不安感を感じるかもしれません。
– ビジネスや社会では、予測に基づいたプランニングが重要で、リスク管理が求められるでしょう。
このグラフからの洞察は、データに基づいた戦略的な意思決定を支援し、潜在的なリスクや新たな機会を把握する導きとなります。
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:
このグラフについて、以下の点を考慮して分析します。
1. トレンド:
– 実績データ（青いプロット）は、一定の範囲で推移しているように見えますが、明確な上昇または下降トレンドは観察されません。分布の密度が見られる時期において、一定の安定感があると考えられます。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測線が示されていますが、短期間のデータの変動を基にした予測であり、長期的なトレンドを示すにはデータ点が密集していないため慎重な解釈が必要です。
2. 外れ値や急激な変動:
– 黒い円で示された異常値は、実績データから逸脱した値を示しており、特定のイベントや変動要因を反映している可能性があります。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 青色のプロットは実績の観測値を示しており、個々の時間におけるWEIスコアを示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータで、過去の傾向との比較が可能です。
– 予測エリアの灰色の範囲は、予測の不確実性の範囲を示しており、この範囲内にデータが収まる確率が高いことを示唆しています。
4. 複数の時系列データがある場合の関係性:
– 前年のデータとの比較から、季節性や年間を通じた変動を確認できますが、現時点で大きな変動は見られません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 現在の実績データと予測のずれは比較的小さいため、モデルによる予測精度は高いと言えます。ただし、異常値が存在するため、予測の調整が必要かもしれません。
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:
– 一般的な傾向として、WEIスコアが安定して推移しているため、生活の質に大きな変動がないと感じる可能性があります。
– ビジネスにおいては、安定したスコアであることから、持続的な戦略の適用が可能であり、異常値に対する迅速な対応策が求められます。
このグラフを通じて得られる洞察として、安定した生活環境が示されていると考えられますが、異常値の原因を探ることでさらなる改善や予測精度の向上が期待されます。
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:
このグラフは「生活カテゴリ」における「社会WEI平均スコア」の推移を示しています。以下、グラフの要点について分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは2025年中盤から始まり、2026年にかけてのデータを示しています。
– 最初の数ヶ月はWEIスコアが高い範囲（約0.8〜1.0）で横ばいが続いていますが、急激なデータの真空がその後に続きます。
– 2026年に入ってから再びデータが現れますが、WEIスコアは若干低めの範囲（約0.6〜0.8）で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年後半に異常値（黒丸）が複数見られ、実績データと予測から逸脱しています。
– 2026年に入ってからは異常値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しており、データの変動が少ないことを示しています。
– 緑色のプロットは前年度のデータを示しており、予測に対する基準として利用可能です。
– 予測は複数の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で試みられていますが、いずれも大きな変動はないと予測しています。
– 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**:
– 実績と予測が明確に表示されているため、履歴データと比較しながら今後の動向を予測する際に有益です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の期間では実績データと予測に大きなズレや相関の変化はありません。
– しかし、2025年後半には不規則な外れ値が目立ち、安定性に影を落としています。
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**:
– このグラフからは、安定していた社会の指標が一時的に乱れた後、再び安定化しつつあることが視覚的に分かります。
– 外れ値が示唆するのは、2025年後半に何らかの社会的要因や問題が発生した可能性です。これがビジネスやコミュニティにおける注意を喚起する要因となり得ます。
– また、将来の予測が安定していることから、持続可能な対策が講じられる可能性や、その効果を期待できる点は安心感を与えます。
このグラフは、過去のイベントやトレンド、現在の安定性、そして将来の予測を視覚的に提供し、関連する意思決定をサポートする効果的なツールと言えます。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**
– **実績**: 最初のセクション（2025年7月～9月）は安定した横ばいの傾向があります。
– **予測**: 2025年9月以降の領域では、予測モデルに基づいて異なる傾向が見られ、特にランダムフォレスト回帰による上昇傾向が見受けられます。この時期にトレンドの明らかな変化があるようには見えませんが、予測モデル間で異なる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値**: いくつかのデータ点は異常値としてマークされていますが、これらが全体のトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 初期段階は高い経済的余裕を示していますが、その後の予測ではばらつきがあります。
– **予測（赤×）**: 予測される値は、他のモデルによる予測と異なる場所に配置されています。
– **前年との比較（緑）**: 前年のデータと比較して、現時点のデータがどう変化しているか視覚化されていますが、並行していることから大きな変化はないように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **予測データ**と**前年データ**の間に大きなギャップが見られないことから、一貫性が維持されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体としては、前年データと予測データが重なっている部分が多く、一部のモデルを除いてほとんどの予測が実績を中心に分布しています。
6. **人間の直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 人間の視点からは、経済的余裕の安定性を示す初期データにより安心感が得られるかもしれません。ただし、予測データ間のばらつきが一部あり、特に将来の見通しについては慎重な解釈が求められます。
– 社会的には、個人の経済的安定が維持されていることはポジティブな影響をもたらします。しかし、予測データにばらつきがあるため、政策やサポートの計画には注意が必要です。
結論として、このグラフは個人の経済的余裕が現在は比較的安定しているものの、将来には不確実性が残ることを示しています。予測モデルの改善や多角的な分析が求められるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
このグラフは、期間全体を通じて明確なトレンドが示されていません。左側に実績データ（青の散布）が集中し、右側に前年のデータ（緑の散布）が集まっていますが、両者の間にギャップが生じています。これにより、データの連続性や一貫性が不足していることが見受けられます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
青色の実績データには、異常値として括られた黒い円があります。これらは通常の範囲から外れていることを示唆しますが、多くのデータ点がこの範囲内に収まっています。急激な変動は特に見られませんが、予測手法ごとのばらつきがそれぞれ異なる傾向を示しています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色（実績）のプロット**: 実際の健康状態を示しており、評価が一時的に行われたように見受けられます。
– **緑色（前年）のプロット**: 過去のデータとして、参照用に表示されています。
– **異常値の黒い円**: 正常範囲を逸脱した可能性のあるデータポイントです。
– **灰色の背景と予測ライン**: 予測の信頼区間と複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なる予測結果を示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
実績データと前年データとの間に時間的なギャップがありますが、詳細な関係性を示すデータはありません。予測データはこのギャップを埋める形で進んでいますが、各予測手法により異なる傾向を示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
全体としての相関や分布は不明瞭ですが、データが評価された期間が限定的であることから、一定の期間のみの傾向を示しているようです。
#### 6. 直感的な洞察と影響
このグラフから、評価期間や予測手法が多岐にわたり統一性に欠けることが分かります。これにより、データの一貫性や予測の信頼性が疑われる可能性があります。社会的には、個人の健康状態が継続的に管理されていない場合の潜在的なリスクを示唆しており、健康管理の効率化と一貫したデータ収集の必要性が考えられます。ビジネスの観点からは、予測の精度向上が課題となります。予測手法の比較により、より信頼性の高いモデルの選択が求められるでしょう。
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**
– グラフは主に二つの期間に分かれています。最初の期間（2025年7月〜9月）では実績データが観察されています。次の期間（2026年5月〜7月）には前年の比較データがありますが、連続したデータが無い空白の期間が存在するため、明確な長期トレンドを判断するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータでは、異常値が認識されていますが、それらが何によって異常値とされるのかは明確ではありません。このことは、データの事前処理や収集過程に問題がある可能性を示唆します。
3. **プロットや要素の意味**
– ブルーの点は実績データを示し、異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測値はありません。今後のデータに基づく予測が必要かもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータセットは実績データと前年の比較データしかないため、相互関係を詳細に評価するのは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点で、特別な相関関係や分布の特徴は示されていません。
6. **人間の直感および影響**
– 視覚的には異常値やデータ間の空白が目立つため、データの一貫性や信頼性について懸念されるかもしれません。
– 詳細なトレンドや周期の不明瞭さが、ストレス管理や計画立案に困難をもたらす可能性があります。より多くのデータを収集し、長期的な分析を行うことで、より信頼性のある洞察が得られるでしょう。
このグラフからは、生活における個人のストレス管理の重要性と、それを追跡する分析手法の改良が求められることが伺えます。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 左側の青いプロット（実績AI）から、時期が進むにつれて一貫したスコアが観察され、特に大きな上昇や下降は見られません。水平線が予測を示していますが、かなり緩やかです。
– 右側の薄緑のプロット（前年比AI）はまとまっており、ほぼ一定の水準を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットに異常値がいくつかあり、黒い丸で囲まれた点があります。これらの異常値は、システムやデータ収集の一時的な問題を示唆している可能性があります。
– 左側に灰色の範囲（予測の不確かさの範囲）が表示され、データの変動に対する予測の信頼性が考慮されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色: 実績AIによるスコア。
– 緑色: 前年（比較AI）のスコア。
– 異常値は黒い円で示され、データの信頼性や外部要因の可能性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロットは比較されており、前年のデータが全体的な基準となっています。
– 両者は大きく変更する傾向を示していないが、試みとしての予測が青のプロットで明示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ（青）は比較的安定しているが、予測では若干の変動があります。
– 全体的な分布は、特定の範囲内で多くのデータが集中しており、時期の変遷に伴い安定化しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– グラフを見ると、自由度と自治のスコアは、ある程度の一貫性を保ちながら予測の信頼性を計測しようとしている印象を受けます。
– 社会的には、個人の自由度と自治の安定した状態が確認でき、これが長期的に維持されることは期待されます。
– ビジネスや政策においては、異常値の影響を最小限に抑えるための工夫や、予測モデルの精度向上が課題になるかもしれません。
このグラフはカスタムの予測モデルと実際の成果を比較し、適用の精度や信頼性を評価するツールとして有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフの左側におけるWEIスコアは0.5から0.8の範囲でばらつきがありますが、右側では0.5から0.9の範囲で収束しています。このことは、時間の経過とともに公平性・公正さが確保されているか、改善の兆しがある可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にはいくつかの異常値が観察され、これらの点は外れたパターンの重要な指標となります。外れ値が存在することは、システムの不均衡または異常があることを示唆します。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青い点は実績データを示しており、これと予測データ（赤い×）の間に多少のばらつきがあります。また、予測の不確かさ範囲は、実際の結果が通常予測の範囲に収まる信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績データと各種予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間にある違いから、AIモデルの精度や偏りを観察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 右側のデータポイントの密度が高く、一定の範囲に集まっていることが観察され、全体的なスコアが改善傾向にあることが示唆されます。
6. **社会への影響などの洞察**
– 公平性・公正さの尺度であるWEIのスコアが向上していることから、社会制度が改善しているか、意識的な取り組みが成功している可能性があります。このことは、社会全体の生活の質の向上や平等な機会の提供に影響を与えるでしょう。
全体として、このグラフはWEIスコアの取り組みが効果的であることを示しており、特に右側のデータの収束から改善の兆しが現れています。どの予測モデルが最も現実に近いかを継続的に評価することで、さらなる評価と改善が可能となります。
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:
以下の視点からグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（左側）は、比較的高いWEIスコア（約0.8から1.0）で推移しています。この期間は短期間のデータしかないため、長期的なトレンドは見えません。
– 中盤から後半にかけて、グラフの右側でスコアの分布がやや下がったように見える（0.8以上）ものの、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階で数点、外れ値が観察されます。特に赤い×印で示される予測が、黒い実績データとは異なる地点があります。
– それ以外の期間に顕著な急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、非常に高いスコアを維持しています。
– 緑の点は前年のデータを示しているようです。全体として、前年と今年の変動は少なく、安定していることを示唆しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値は、どのモデルも全体的に似た傾向を示しています。
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多少の違いが見られますが、全体としては同様の範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 比較的狭い範囲でスコアが分布していることから、システムや環境が安定している可能性が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが全体として高いため、この社会やシステムは持続可能性と自治性が高いと判断されるでしょう。
– 外れ値が存在するものの、全体の安定性には大きく影響していないようです。
– ビジネスや政策においては、現行の戦略が効果的であり、継続または微調整による改善が推奨されるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側にある実績のデータポイント（青）は特定の期間に固まっており、その後の予測データ（他の色）は大きな時間のギャップを経て右側に表示されています。
– トレンドとしては、実績と予測の間に時間的な飛躍があるため、全体的なトレンドは掴みにくいですが、実績は0.8から0.9の範囲で一定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の時点でいくつかの外れ値が見られます（黒い丸）。
– 予測のデータ（予測AIなど）の間で急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のデータポイントは実績を示しています。
– 緑色のデータポイントは前年の比較データ。
– 外れ値は黒丸で示されていますが、これが何を意味するのか明確な説明はないため、データ収集や入力エラー、あるいは実際の異常事態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**
– 実績と予測データは明確に分かれており、直接の関連性は示されていないように見えます。
– 緑の前年データは予測の基準として使用されている可能性があるが、現状のデータ配置だけでは関係性を判断するのは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図の左側で見られる固まりは、実績が特定の範囲で安定していたことを示しますが、予測の信頼性や精度についての情報は提供されていません。
– 横軸の右側（未来）には多くの予測値があり、これらはそれぞれ異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）による幅広い予測範囲を表している。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフは安定した過去の実績と、それを基にした多様なAI予測を示していますが、急な社会変化や新たな情報の欠如により大きな変動がないとは限りません。
– ビジネスや政策決定者にとっては、将来に向けたリスク評価や準備が必要であることを示唆します。
– 社会基盤や教育機会に直結する数値である可能性から、政策の一環として予測モデルの精度を高め、定常的に更新・評価することが重要です。
この分析に基づき、現状維持だけでなく、変化予測を元にした戦略的な対応を考慮することが求められるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左半分（青色プロット）は、WEIスコアが安定または緩やかに減少している様子を示しています。
– 右半分の緑色のプロットは、前年度のデータを反映しており、スコアが過去のものよりも高いところに集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色プロットにはいくつかの外れ値が見られますが、全体的には大きな変動は少ないです。
– 緑色プロットの密集度は高く、一部に外れ値が見られますが、全体として安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実測のAIを表しており、緑色のプロットは昨年度の比較データを示しています。
– 紫色の線は予測（ランダムフォレスト回帰）を示しており、緩やかな下降トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色と緑色のデータセットには明確な差異があります。前年度の緑色データはより高いスコアを示しており、前年からの改善がうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青色と緑色プロットの集中度に違いがあり、前年のデータの方がパフォーマンスの向上を示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**:
– 社会のWEIスコアが前年に比べて改善している点はポジティブな兆候です。多様性や自由の保障が進んでいると考えられます。
– 予測線が示すように若干のスコア低下が見られるため、今後の取り組みが重要です。双色球での平和的共存や多様な文化の包摂が鍵となるでしょう。
このグラフを通じて、社会のWEIスコアが時間の経過とともに進展しているかどうかの判断が可能であり、政策立案や社会活動の方向性に影響を与える可能性があります。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 一日の時間帯（時間軸）ごとに色の分布が見られ、特に0時、8時、15時、23時にデータがあります。
– 色の変化から、一般的なWEIスコアには日々の変動があります。7月上旬から中旬にかけて高いスコアが多く、下旬にかけて低下しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部に温暖色（黄色）が見られ、これは他の部分とは異なる高いスコアを示しています。7月6日から7月12日および7月17日近辺の16時台にかけて顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラースケールに基づき、緑や黄はスコアが高いことを示し、青や紫はスコアが低いことを示しています。
– データの密度が高い時間帯（多くの色の変化）は、特定の活動やイベントの集中を示唆します。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の日付にまたがる傾向や周期性が見られますが、特定の時間帯に集中してスコアが変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時）は他の時間帯に比べてスコアの幅が広く、変動が大きいように見えます。
– 外れた時間帯（19時や23時）にもスコアの低いプロットが集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップは、特定の時間帯における活動の強度と関連付けることができ、ビジネスや社会動向を理解する上で役立ちます。
– 時間帯や日付によるスコアの変動は、マーケティング活動やサービス提供のタイミングを見直す要因になり得ます。
ビジネスや社会への影響として、特定時間帯のスコアの高低は、顧客の関心の高まりや需要の変動を示す指標として用いられる可能性があります。このようなデータを基に戦略を最適化することで、より効果的な施策が立案できます。
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:
このヒートマップは、個人のWEI（おそらくウェルビーイング指標のようなもの）の平均スコアを時間と日付の両軸で表しています。以下にこのグラフから得られるインサイトを示します。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯（例えば、7時および16時）が日によって一貫して高いスコアを示しています。
– 日付が進むにつれて明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、特定の時間帯がより頻繁に高いスコアを示すことがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の時間帯で、7月5日に紫色の低いスコアが目立ちます。これは通常のパターンから外れており、特定の日の異常な出来事や状態を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーション（紫から黄緑）はスコアの高さを示しており、紫が低く、黄緑が高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日付内の異なる時間帯間で明確な関連性は見られません。時間帯別のパターンがある程度独立して存在しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 14日以降、23時台において高いスコアの頻度が増加しているように見えます。これは生活習慣の変化か特定の活動に関連している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 時間帯によるウェルビーイングの変動は、人々の1日の活動サイクルやストレスレベルの変化を反映していると考えられます。例えば、朝の時間帯に高いスコアが現れることは、朝の活動がポジティブな影響を与えている可能性を示唆します。
– ビジネスや健康業界では、この種のデータは労働時間の設計や休憩時間の最適化、安全衛生プログラムの策定などに応用されうるでしょう。
全体として、このヒートマップは個人の日々のウェルビーイングに関する具体的なタイミングやパターンを識別するのに有益であり、それに基づき生活改善の指標を立てることができる情報を提供しています。
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:
このヒートマップは、日にちごとの時間帯で社会WEI平均スコアの分布を示しています。以下に、視覚的特徴と洞察を示します。
1. トレンド:
– 色が緑から黄色に変化している部分は、スコアが高いことを示し、全体として特定の時間帯で高スコアの傾向があります。
– 15時から18時の時間帯で安定した緑や黄色の色合いが見られます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月24日に突然暗紫色になっている部分があり、大幅なスコアの低下を示します。
– 他の日付では比較的一貫したスコアの分布が見られますが、特定の日に急激な変動がある可能性があります。
3. 各プロット要素の意味:
– 色の変化（紫から黄色）は、スコアの低さから高さを示しています。明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアです。
4. 時系列データの関係性:
– 一部の日付や時間帯で一貫した色合いが見られることから、時間または日付ごとにスコアが変動する傾向があると考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 明るい色は、特に夕方の時間帯に集中しており、社会活動が活発になりがちな時間である可能性があります。
6. 直感的な洞察:
– 人々は夕方にかけてより高い社会WEI平均スコアを得る傾向があるかもしれません。
– 一部の日付でスコアが低下しているため、特定のイベントや社会的な要因がこれに影響を与えた可能性があります。
ビジネスや社会の影響としては、特定の高スコアの時間帯を利用してマーケティングや社会イベントを計画する上で有益な情報となるでしょう。また、低スコアの日や時間帯は改善可能性を検討するための指標として役立つかもしれません。
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:
この相関ヒートマップは、生活カテゴリの複数のWEI（社会的、個人的指標）項目間の相関関係を示しています。以下の特徴と洞察が得られます。
### 1. トレンド
– ヒートマップは相関関係を示すため、特定の上昇や下降のトレンドは直接的には示されませんが、項目間の全般的な関係性は観察可能です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 相関の低い組み合わせが外れ値と見なされます。このグラフでは、多くの項目間で相関が高い中、「個人WEI（経済的余裕）」の項目が他と比較して低めの相関を持つことが特徴です。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 色の濃さで相関の強さを示し、赤色に近いほど強い正の相関、青色に近いほど負の相関を示しています。
– 多くの項目は強い正の相関（0.8以上）を示しており、特に「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は強く関連しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 個人と社会の両WEI平均が強く相関しており、全体的な幸福や安定の度合いを反映している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関が低い点は注目です。これは経済的な要素が他の要因とは独立して影響する可能性を示唆します。
– 一方、「個人WEI（心理的ストレス）」と他の心理的・社会的要素の高い相関は、心理的健康が広範な影響を持つことを示します。
### 6. 人間的直感およびビジネスや社会の影響
– 直感的には、個人と社会の幸福度は一体のものであり、政策やビジネス戦略はこれらを包括的に考慮する必要があります。
– 経済的余裕の独立性から、経済政策の重要性が感じ取られ、個別のアプローチが必要であることが示唆されます。
– 心理的健康の影響力は、メンタルヘルスへの投資やサポートの強化の必要性を指摘しています。
全体的に、このヒートマップは、個人の幸福度と社会的要因が密接に関連していることを示し、経済的支援と心理的健康ケアの両方が重要であることを指し示しています。
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:
この箱ひげ図を分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの中央値は、左から右に進むにつれて若干低下しています。
– 総合WEI、個人WEIのような最初の数値は平均的に高い一方、後半にかけて徐々に下がっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の擁護）」において、1つの外れ値が観察されます。
– 他のWEIタイプにもばらつきは見られますが、極端な外れ値は少ないです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各箱はデータの四分位範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。
– 背景色は異なるWEIタイプを視覚的に区別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは提供されていないため、直接的な時間的関係性は見られませんが、スコアの分布傾向が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIや社会WEIの異なるカテゴリー間に明確な相関は見つかりませんが、全体として互いに異なる分布を示していることは明らかです。
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**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済保障）」などは安定して高いスコアを示しており、これらの領域が比較的重要視されている可能性があります。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の擁護）」が異なる分布を示すことで、これらの側面においては改善の余地があると捉えられるかもしれません。
– 社会やビジネスにおいて、多様性や持続可能性に向けた取り組みをより推進する必要があることを示唆しています。
全体的に、このグラフは生活におけるさまざまな側面のバランスや取り組むべき課題を示しており、各要素の重要性を再評価するための基礎を提供します。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図であり、特定のトレンドは明確には示されていません。しかし、第1主成分の方向にやや多様に広がっているように見えるため、主としてこの軸に沿ったばらつきが支配的であることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は特に見当たらないように見えます。一部のデータポイントは他の点よりも第1主成分軸の端に位置しているが、これが外れ値として捉えるべきかはデータの文脈によります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ポイントは360日間のデータに基づいており、生活に関連する要素の主成分分析の結果を表しています。第1主成分は全体のばらつきの79%を、第2主成分は6%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– もし複数の時系列があるなら、主成分で抽出された特徴がその関係性を凝縮して表現しています。第1主成分が重要であるため、主にこの軸上で見るとデータの本質的な変動が理解できるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に特に明確な相関は見られませんが、データ全体がある程度広く分布しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– この散布図から、ユーザーは第1主成分が非常に重要であることを感じるでしょう。この成分が生活カテゴリの変動要因を多く説明しているため、これに影響する要因を深掘りして調べることが、社会や企業において有意義なインサイトを提供する可能性があります。また、第2主成分のやや低い寄与率は、追加的な要因が存在することを示唆しており、それらの要因へのアプローチが新しい機会を創出するかもしれません。
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。