📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移
総合WEIスコアの変動を観察すると、2025年7月1日からの開始当初は比較的安定しており、徐々に上昇していくパターンが見られます。しかし、7月4日まではスコアの変動が大きく、時折急激な上昇や下降が見られます。特に7月4日から7月12日にかけてスコアは高い値を保ち、この期間はスコアの上昇期と言えます。その後、7月19日以降はスコアに下落傾向が見られます。
#### 2. 異常値
データセットにおいていくつかの異常値が検出されています。特に、7月4日および7月12日周辺の日にはスコアが突出している傾向が見られ、経済的要因や社会イベント、または政策変更、報道などの外部要因が一時的に影響を与えた可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
STL分解により、長期的なトレンドは徐々に上昇傾向を示していることが明らかになっています。季節性要因はさほど強くなく、残差は一部の日で突発的な変動を示していますが、継続的な影響ではありません。
#### 4. 項目間の相関
相関マップから見ると、個人の健康状態や経済的余裕が社会的持続可能性との関連性が強いことが観察されます。これらの要因がWEIスコアの大部分を支えていることが示唆されています。また、心理的ストレスは他の要因より低い相関を示しており、独立した現象として扱う必要があります。
#### 5. データ分布
箱ひげ図によって、各項目での外れ値の存在が確認でき、一部のスコアが大きく偏っていることが分かります。特に、社会的要因に関する項目でばらつきが大きく、不均一なスコアの分布が示されています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PC1が0.80の寄与率を示しており、データの大部分の変動を支配しています。これは、特定の要因がWEIにおいて際立った影響を持つことを示唆しています。このPC1は、おそらく経済的余裕や健康状態、持続可能性に関連する項目が強く影響していると考えられます。
### 結論
データは全体として、一定の上昇トレンドにある一方で、個別の日では異常なスコアが観察され、主に外部要因による影響が考えられます。重要な要因は経済的余裕と健康状態であり、これらが持続可能性とともにWEIスコアに対して大きな影響を持っていることが明らかにされています。一方で、心理的ストレスは独立した要因として理解する必要があります。
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:
このグラフは、ある生活カテゴリの総合WEIスコアの30日間の推移を時系列で示しています。グラフ分析の観点から、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの前半は、スコアが安定しており、大きな変動は見られません。しかし、グラフの後半（2025年8月以降）には予測データに基づく下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのプロットは比較的にまとまっていますが、いくつかの外れ値が観察されます。具体的には、大きく変動している箇所があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色で示され、比較的安定した動きをしています。
– 予測データは赤色のXマークで示され、ランダムフォレスト回帰（紫）と決定木（青緑）で示される予測トレンドが下降しています。
– 不確かさの範囲（灰色）は、大まかな予測の信頼区間を示しています。
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が並行して描かれており、予測モデルによる先の動きのシミュレーションがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には一定の一致が見られますが、予測データは全体的に下降トレンドを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、今後WEIスコアが低下する可能性を示唆しており、生活における一部の要素が悪化するかもしれないことを警告しています。対策として、下降トレンドの原因を特定し、対処する必要があります。ビジネス上は、このトレンドに基づいて意思決定を見直すことが求められるかもしれません。
この分析は、特に生活の改善やビジネス戦略の策定において重要なインサイトを提供できます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– **実績（実績AI）**: 初めの期間は緩やかな上昇トレンドを示し、その後、7月中旬からは横ばいまたはやや下降傾向に移行しています。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: いずれの予測も8月以降はやや下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかのデータ点が異常値として囲まれています。これらは期間終盤に集中しています。
– 7月下旬からのスコアの低下は、急激な変動として観察されます。
3. **プロットや要素の意味:**
– **青のプロット（実績）**: 実際のWEI平均スコアの推移。
– **赤のバツ印（予測）**: 各時点での予測スコア。
– **黒い丸**: 異常値を示します。
– **灰色の背景**: 予測の不確かさ範囲。この範囲に数多くの実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と各予測モデルの間には密接な関係があり、実績データは主に予測モデルによる範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的に、予測と実績の間には強い相関が見られますが、期間終盤において予測よりも実績が下回る傾向が見られます。
6. **直感的な感覚と影響:**
– 期間終盤の下降トレンドと異常値の出現は、生活環境や関連する要因に何らかの変化があった可能性を示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、WEIスコアの低下が個人の生活満足度やパフォーマンスに関与し、対策が検討されることが重要です。
– 予測の精度はある程度信頼でき、モデルの改善や過去の異常による影響の分析が必要とされます。
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:
以下のグラフについての分析を提供します。
1. **トレンド**
– グラフでは、WEIスコアが初期は高い値（0.8以上）で安定しています。しかし、徐々に減少傾向にあり、後半には0.6付近で横ばいになっています。
– 予測線（線形回帰）は若干の下降トレンドを示していますが、他の予測モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ではより顕著な下降が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されるデータポイントは多くないようですが、初期および後期に特異なスコアが見られます（丸で囲まれている）。
– 全体を通じて急激な変動はあまり見られず、むしろ緩やかな変動に留まっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青のプロットは実績を表しており、多くは不確かさ範囲内に収まっています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の背景）は、スコアが0.6から0.8の間に収まることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に一定の一貫性が見られますが、各予測モデルによって降下の傾向が異なります。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測線は、終点が異なり、ランダムフォレストの方はより急な下降を描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一貫していますが、後半にかけてスコアが下がる傾向が見られます。このため、いくつかのモデルはより急なスコアの減少を予測しています。
6. **直感的な感想と影響**
– 人々はこのデータから日常的な生活の質が徐々に低下していると感じるかもしれません。
– ビジネスや政策においては、予防的な対策を考える必要が出てくるでしょう。具体的には、WEIスコアの低下を食い止めるための施策（例えば、住民の意識向上やサポート体制の強化など）が考えられます。
この分析は全体として、WEIスコアの安定性に影響を与える要因を探ることが重要であることを示しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいで、一部の時点で小さな上昇と下降が観察されます。
– 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）はいずれも緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– WEIスコアが0.6付近で外れ値（大きな黒丸）がいくつか確認されます。
– 特に開始直後の数日は変動が大きい印象です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、これが全体のデータ分布を形成しています。
– 赤いバツ印は予測値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、広がりが見られるため、予測にはある程度のばらつきがあることがうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルはいずれも実績値のトレンドを基にした緩やかな上昇を示していますが、実績値はよりばらつきが大きいようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はWEIスコアがほぼ0.7から0.9の間に集中していますが、時折0.6付近まで低下することがあります。
6. **直感的な印象および影響**:
– ユーザーの経済的余裕が安定している傾向がある一方で、一部には不安定な時期も存在します。
– ビジネスや経済の観点からは、一定の安定の維持に加え、外れ値領域での改善やフォローアップが求められるかもしれません。
– 長期的には予測に基づいて緩やかな向上が期待できるため、積極的な改善策を講じる余地がありそうです。
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、個人の健康状態を示すWEIスコアの30日間にわたる変動を表しています。以下に各ポイントに基づいた分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体として、グラフ中央部分は安定していますが、後半部分では徐々にスコアが下降する傾向が見られます。特に予測ラインが明確に下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか見受けられます。評価日の初期に特定の個体が低いスコアを示しており、これは異常値として黒い円で囲まれています。
– 急激な変動はあまり見られず、スコア全体が比較的一定に保たれています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績データを示しており、全体的なパターンとしてある一定の範囲内に集中しています。
– 灰色領域は予測の不確かさ範囲を示し、ほぼすべての実績データがこの範囲に収まっています。
– ラインの異なる色（緑、紫）は、異なる機械学習モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。全てが下降傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のスコアと各予測モデルの間には、スコアの減少を示す共通の下降傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のスコアと予測スコアの間には強い相関が見られます。特に、グラフの後半では全てのモデルが現在の下降傾向を一致して指摘しています。
6. **人間の直感的な感覚と影響**:
– 人間がこのグラフから感じ取ることは、全体としての健康状態が一定しているものの、今後は健康状態の低下に注意が必要ということです。
– ビジネスや社会的な視点からは、早期の介入や健康管理の改善が奨励されるべき状況として解釈でき、適切な対策や予防策の実施が推奨されます。
このようなデータのプロットを分析することで、個人の健康状態管理をより効果的に行える可能性があります。
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**
– WEIスコアの実績は、最初の10日間で上昇し、その後は安定しています。しかし、後半に入り少し下降傾向が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の3本の線は、最終的には下降傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰はより急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で囲まれたデータポイントは外れ値を示しています。これらは特定の日においてスコアが急激に変動したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績を表しており、全体としては不確かさの範囲（灰色の範囲）の中に分布しています。
– 不確かさの範囲は、予測の信頼性の範囲を示しており、実績と予測の一致度を視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる色の予測線は、その予測モデルが異なる動きや将来の傾向を示していることを示しています。特にランダムフォレスト回帰の線は、他のモデルよりも急激に下降していることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、全体としては不確かさの範囲内に収まっていますが、時折外れ値が見られることから、日によってストレスレベルに変動があることが予想されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間はこのグラフを見て、ストレスレベルの安定性がある程度保証されていると感じるかもしれませんが、時折生じる外れ値は予期せぬストレスイベントの発生を示唆しています。このような変動を考慮して、メンタルヘルスの管理が必要でしょう。
– 企業や組織は、従業員のストレスレベルのパターンを追跡し、サポートが必要な時期を判断するためにこのデータを利用できるかもしれません。また、ストレスイベントを予測し、対応策を計画する際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）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**
– 最初の約20日間では全体的に安定したトレンドが見られ、WEIスコアが比較的一貫しています。
– 後半にかけてやや下降気味の傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの点が異常値として強調されていますが、多くはグラフの中央に分布しています。
– 場合によってはWEIスコアが急に下がる日があり、これが異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示しています。
– 赤い「予測」マークと囲まれた異常値は、通常の範囲を逸脱したデータポイントを示しています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰はやや上昇、決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にスコアは高めで比較的一貫していますが、時折異常として見なされる低いスコアが途中で出現しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 人はこのグラフから、一定の安定感の中で時折予測できない出来事が起こるという直感を得るかもしれません。
– ビジネスや社会において、異常値として指摘された日には何らかの特別な対応や調整が必要となる可能性があります。
今回のグラフの視覚的な情報は、特に予測モデルの選択によって得られる結果の違いを示しています。ビジネス上の意思決定に際しては、複数のモデルを比較し、適切な戦略を立てることが有益です。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは、全体的に0.6から1.0の間で横ばいの傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は下降トレンドにあり、これは今後のWEIスコアの低下を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が数カ所で観察されますが、特に0.4付近の値が目立ちます。
– 7月下旬から8月初めにかけて、実績値が大きく変動しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のWEIスコアを示し、定常的で安定した動きを見せています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しますが、範囲内にほとんどの実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰による予測と実績の間では、短期的なズレが見られます。予測の方法により予測精度が異なる可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に0.7から0.9の範囲に集中しています。比較的一定しているが、一部での大幅な増減が、社会的な出来事等に関連する可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– WEIスコアが高値を維持している間は、社会的な公平性・公正さが確保されている状況が続くと考えられます。
– 予測が下降傾向を示しているため、潜在的な変化が起こる可能性に対して、事前に対策を講じる必要があるでしょう。
– 社会の透明性や公平性に関連する指標として重要であり、政策決定や改善策に対する継続的な評価が求められます。
このデータをもとに、さらなる分析や政策策定が行われることが期待されます。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は、おおむね横ばいで推移していますが、期間の終わりに向かってやや下降気味です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初期においていくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られます。これらは全体のトレンドにははっきりと影響していませんが、個別の事象として注意を払う必要があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績、紫や薄い青の線はそれぞれの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、多くの実績データがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの線は全体的に下降傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰線（紫色）は顕著です。これは今後のスコアが下降する可能性を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲に収まり、モデルの予測と実績の間には一定の一致が見られます。
6. **直感的な印象とその影響**:
– スコアはおおむね安定していますが、予測モデルは将来的な下降を示唆しています。これは持続可能性と自治性に対する警鐘ともとれ、早めの対策が求められるかもしれません。この指標の下降は、社会やビジネスにおいて持続可能性の問題が浮上してくる可能性を示しています。
全体として、今後の動向を注視し、必要に応じて改善策を講じることが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は全体的に横ばいのトレンドを示していますが、後半になるとわずかに低下しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰、紫の線）は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒いリングで囲まれた青のプロット）が数か所見られます。これらの外れ値は、予測の不確かさや他の要因によって生じている可能性があります。
– 一部のプロットが予測の不確かさ範囲外に出ていることも確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを表しており、実際のWEIスコアの変動を示しています。
– 紫の線は予測値を示しており、今後の傾向を見積もるのに役立ちます。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、モデルの信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測よりも高めに推移していますが、予測が長期的に下降する傾向を示しています。
– 二つのデータセット間で一致していない箇所もあり、モデルの改善余地を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績の間に明確な一貫性は見られません。したがって、何らかの外部要因がWEIスコアに影響を与えている可能性も考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが一時的には一定水準を保っていますが、将来的には低下する可能性があると予測されています。
– 社会基盤や教育機会の維持・改善に向けた即時対応が必要かもしれません。この種のデータは政策立案者にとって重要です。
– 外れ値を検討し、予測精度の向上に努めることで、社会全体の成果をより正確に評価できる可能性があります。
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:
この図を分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体的に横ばいからやや下降傾向（特に後半）にあります。
– 予測（紫色の線）は、ランダムフォレスト回帰が下降を予測しており、決定木回帰はほぼ横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として強調されている点（黒い円）がいくつか見られます。これらの異常値は、実績データであり、WEIスコアの変動範囲から外れていることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点が実際のデータを示し、特定の範囲（グレーの領域）内で変動しています。異常値として特定された点は、範囲外にあるため注目すべきです。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰と決定木回帰）は予測モデルを示しており、それぞれ異なる傾向を提供しています。
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比較から、予測モデルが実績の直近のデータポイントを考慮している可能性があります。ただし、予測モデル間での傾向の相違が見られ、モデリング手法の違いが影響していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のスコアは狭い範囲に集中しており、予測の不確かさも一定の範囲（グレーの領域）内にあります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 生活の質や社会的な保障に関する指標であるため、下降傾向は社会的懸念を示唆します。社会政策や経済施策の見直しが必要かもしれません。
– 異常値の発生は特定のイベントや外部要因によるものである可能性があり、これらを特定・解決することでWEIスコアの安定に寄与できます。
全体として、このデータは今後の社会政策の立案や調整に重要な示唆を与えることができます。
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:
以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– ヒートマップは特定の日付と時間帯における濃淡で情報を示していますが、周期的なパターンは特に見られないようです。
– 色の濃淡は全体的に差があるが、ある特定の週（例えば、7月6日〜7月12日）に若干の高まりが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日および7月24日あたりに、目立つ濃いブルーのプロットがあり、数値が急変していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が「総合WEIスコア」を示しているとすれば、色が明るいほどスコアが高く、濃いほど低いことを示しているようです。
– 時刻ごとの変動が、例えば通勤時間や就寝前のアクティビティ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**
– データは日付と時間による2つの軸で示されていますが、トレンドは日によって異なるため、特に一貫したパターンは見出しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変動から見ると、特定の日と時間の間に集中している範囲があります。これは、特定の時間帯における高いアクティビティレベルやイベントの可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– これらのパターンから、特定の時間帯におけるユーザーの行動が浮かび上がるかもしれません。特に、消費者動向やイベントの実施計画に影響を与える要因を示している可能性があります。
– 例えば、ピーク時間や急激な下降が示すトレンドを活用して、商品のプロモーション戦略やサービス提供タイムを最適化できるかもしれません。
このヒートマップでは、色によって総合WEIスコアの期間における変動や特定の時期のアクティビティを直感的に把握できるようになっています。これを基に迅速な意思決定が可能です。
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:
ここでは、ヒートマップを分析して得られる視覚的な特徴と洞察についてまとめます。
1. **トレンド**
– グラフ全体で見ると、特定の時間帯（例えば8時～10時や15時～23時）に均等に色分布が続いています。
– 8時～10時、15時～18時の間で高いスコア（黄色や緑）が観察され、日中から夜間にかけて（23時まで）も一定の高いスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月20日頃に突如として濃い色（スコアの低下）が見られ、これは急激な変動を示しています。
– その他の日には、大きな変動は見られませんが、7月24日に再度同様の低下があります。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアレベルを示しており、青や紫はスコアの低さ、黄色はスコアの高さを示しています。
– 時間帯によるスコアの分布は、その時間帯の活動や生活の質を示唆しています。
4. **関係性**
– 時間帯ごとに安定したスコアが続くトレンドが見られるものの、特定日にのみ変動があるため、これはおそらく特定のイベントや条件による影響と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中から夜間までの特定時間帯に高いスコアが維持されることは、何らかの周期性や生活リズムがあることを示唆します。
6. **洞察**
– 人間の直感としては、朝と夜に活動が集中し、それが高スコアに結びついていることを感じ取ります。
– 社会やビジネス面では、例えば業務時間の調整やライフスタイルの改善において重要な示唆を与えるかもしれません。
– スコアの変動日（7月20日や24日）については、その原因を分析することでさらなる洞察が得られる可能性があります。
このヒートマップからは、特定の時間帯における安定した生活パターンとその変動を示す特異日を理解することで、生活の質や働き方の観点から様々な活用が考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯15時から17時にかけて、特に2025-07-06から2025-07-15にかけてのスコアが高いことが見受けられます。この時期の多くの日で色が緑から黄色に変わっており、これが高スコアを示します。
– 時間帯が深夜から早朝（23時から翌8時）にかけて、比較的スコアが高い傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-19の時間帯15時に強い黄色で示された点があり、非常に高いスコアを記録しています。他の時間帯に比べて目立っています。
– 2025-07-23と2025-07-24の16時や22時に強い紫の点が見られ、これらは低スコアを示す外れ値として機能する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化でスコアの強弱を示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。
– スコアの時間的な分布が、日中の活動の変動を示しており、特に一定の時間帯での変動を理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日の異なる時間帯同士でスコアに変化が見られ、これは特定の時間での行動変動を示唆する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の特定の時間帯（特に午後3時から5時、夜11時から深夜）が比較的スコアが高いことから、この時間帯には特定の活動や社会的な出来事が影響している可能性があります。
– 朝方から午後にかけてスコアが高くなるのは、通常の社会活動が活発になることと一致するかもしれません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 夕方から夜間にかけてのスコアが高いことは、この時間帯に人々が活発に社会的な交流を持つことを示しているかもしれません。企業はこの時間帯にマーケティング活動を強化することで、影響力を高めることができるかもしれません。
– 外れ値や急変動の時間帯は特別なイベントや突然の出来事（例: ニュースや社会的イベント）によって引き起こされる可能性があり、その背景を深掘りすることで予期しない機会や潜在的なリスクを検知することができるでしょう。
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:
この相関ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データではないため、時間に基づくトレンドはありません。ただし、全体的な相関の傾向やパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に負の相関や極端に低い相関の組み合わせが外れ値として認識できますが、このヒートマップでは全体的に正の相関が強いです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が各項目間の相関の強さを示しています。濃い赤は強い正の相関（0.8から1.0）を示し、薄い赤から青は弱い相関または負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間に時系列データがある場合、それらがどのように関連し合っているかを示します。たとえば、個人と社会のWEIとの間に強い相関があることが示されています。
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います。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比較して相対的に低い相関を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的な直感として、個人の幸福指数（WEI）が社会の幸福指数と強い関連を持っていることは、個人の状況改善が社会全体にもポジティブな影響を与える可能性を示唆しています。
– 「個人WEI（健康状態）」の高い相関は、健康管理の重要性を強調します。
– ビジネス環境では、幸福指数の向上が人材の生産性向上や社会の持続可能性に寄与する可能性が考えられます。
この相関ヒートマップは、個人および社会のさまざまな側面がどのように関連し合っているかを視覚的に示しており、政策立案や企業戦略の基礎となる貴重な情報を提供します。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEI（Well-being Index）のスコアタイプ間の分布を比較しています。以下に、視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 全体的に、WEIスコアは0.7から0.9の間に集中しています。個別のカテゴリで大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ（例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）には外れ値が見られます。この外れ値は他のデータポイントと著しく異なり、調査対象による異常スコアや特異な状況を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 各箱は中央値、四分位数、および外れ値を示しています。箱が短い場合、データが集中しており、長い場合は分散が大きいことを意味します。
– 色の変化は視覚的な区別を助けますが、特定の意味を示しているかは情報が不足しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– すべてのデータは同じ時系列内にあり、同時に比較されるべきですが、シーケンスの傾向や順序の関連性は限られています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIカテゴリ間での顕著な相関は見られません。ただし、各カテゴリの中央値は高く、全体の幸福度が高い可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一部のカテゴリでスコアの変動が小さいことは、統一感のある評価がなされている可能性を示唆しています。
– 外れ値が示すように、特定の分野では個々の大きな違いが存在する可能性があり、それは政策や社会的支援の対象となるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、特定カテゴリの改善が求められることが示唆されており、対象分野への重点投資が必要です。
このグラフを通じ、幸福度調査に関する多様な側面と統一性のある視点の両方を見ることができます。特に、外れ値や密集度の違いは、具体的政策や介入のヒントを提供するかもしれません。
総合WEI STL分解グラフ
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以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドは増加傾向から減少傾向に転じています。7月13日頃をピークに、その後は下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月13日にかけて急激に上昇する傾向があり、その後、観測値には急激に下降する変動も見られます。
– 残差プロットで7月中旬に突発的な変動が見られ、この期間に特定の要因が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測値（Observed）は実際に記録されたデータ。
– トレンド（Trend）は長期的な傾向を示し、全体の動向を把握するのに重要。
– 季節性（Seasonal）は周期的な変動を示し、定期的に繰り返されるパターンが見えます。
– 残差（Residual）はトレンドや季節性で説明できない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**
– 観測値の変動は、トレンドや季節性の影響を受けており、残差はこれらの変動から独立した異常またはランダムな変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測値とトレンドには一貫した関係性がありますが、季節性と残差によって短期間での変動が生じていることがわかります。
6. **直感的洞察とビジネスおよび社会への影響**
– 人間の直感として、7月13日あたりの急激な変動は特に注目され、何らかのイベントや環境の変化が影響している可能性があります。
– ビジネスにおいて、このような変動はマーケティング戦略や需要予測に対して大きな影響を与える可能性があります。特に、下降傾向が続く場合、対策が必要となるでしょう。
– 社会的には、特定の出来事や取り組みによって一時的な注目が集まった際のデータとしても解釈でき、持続可能性を促す施策の検討に役立ちます。
全体として、これらの要素は消費者行動の変化や市場のダイナミクスを理解するための重要な指標となります。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフは、個人のWEI平均スコアをSTL分解した30日間のデータを示しています。以下にグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– トレンドは、最初の2週間にかけて緩やかに上昇していますが、その後は低下する傾向が見られます。
– トレンドのピークは約7月10日以降にあり、その後下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測データの中で、7月初めに急激な落ち込みがあり、その後に急激に回復している点が特徴的です。
– 残差の部分では7月10日頃に非常に大きなスパイクが見られ、異常な変動があったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測データ（Observed）は、実際に計測されたWEIスコアの変化を示しています。
– トレンド（Trend）は、観測データから周期性やノイズを取り除いた基調の変化を示します。
– 季節性（Seasonal）は、繰り返しパターンを示しており、30日間の中で特定の上昇下降傾向が確認できます。
– 残差（Residual）は、観測データからトレンドと季節性を取り除いたもので、ノイズや突発的なイベントを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性は、観測データの変動を説明する要因となっています。トレンドの下降は、観測データが後半に低下していることと一致しています。
– 残差部分のピークは、トレンドや季節性では説明できない急激な変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと季節性が観測値に影響を及ぼしており、残差のピークは比較的孤立した異常値と言えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– トレンドの上昇から下降への変化は、個人の生活状況や環境変化に影響されている可能性があります。
– 残差の急激な変動は、一時的なストレスイベントや予期しない出来事（例えば健康の問題、仕事のプレッシャーなど）が反映されているかもしれません。
– 社会やビジネスへの影響として、個人のWEIスコアが下降傾向にある場合、対応策としてサポートの強化が考慮されるべきでしょう。
これらの洞察により、個人の生活や状況に対する理解を深め、適切な戦略や支援の計画に役立てることができます。
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:
このグラフは、STL分解を使用して社会カテゴリのWEI平均スコアの30日間の動きを分析したものです。以下にそれぞれの視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンドは比較的一定の期間上昇し、途中から緩やかに下降しています。7月中旬にピークが見られ、その後減少していく傾向が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動（Residual）**:
– 7月9日頃と7月17日前後に顕著な急上昇が見られ、その後再びゼロまたは近傍に戻る動きが観察されます。この異常値は一時的な要因による影響と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 全体的に観測されたスコアが0.70から0.90の範囲で変動しています。上昇のピークと下降が明瞭です。
– **Seasonal**: 周期性の要素は比較的小さな範囲で周期的な動きが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと実際の観測値はある程度連動しているものの、急激な変動は残差により説明されており、一時的なイベントや季節的要因による影響が強いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差は不定期な変動を示し、周期的な変動は観察されるものの、トレンドに対する影響は限定的。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**:
– トレンドの緩やかな下降は、特定の社会的要因が弱まっている可能性を示唆しています。特に中盤での急激な変動は、イベントや政策変更などの一時的な影響の可能性を示唆しており、これが事業や政策立案にどのように影響しているかを考慮する必要があります。
全体として、このSTL分解は短期間の変動を複数の要因に分解し、特定の時期に何が支配的な要因であるかを分析するのに役立ちます。ビジネスや社会政策の立案において、これらの知見をもとにした柔軟な対応が求められます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 散布図であるため、特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は明確には示されません。しかし、データが全体的に中心に集まっている傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 極端な外れ値は見られませんが、第1主成分が-0.4付近のデータ点や、第2主成分が0.15付近のデータ点は、他より少し離れているため注目すべきです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各データ点は、WEI（生活に関連する何らかの指数）の構成要素を表しています。第1主成分が0.80の寄与率を持ち、データの大部分を説明する重要な軸です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列に沿ってプロットされていないため、時系列データとしての関係性は直接把握しにくいですが、各データは1ヶ月間の様々な生活パターン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**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られません。ただし、データは均一に分布しており、多様な生活要素が存在することを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々は生活に多様性があり、特定のパターンにとらわれていないことを示しています。ビジネスにおいては、消費者の多様なニーズを満たすために柔軟な戦略が必要となるでしょう。
– 社会的には、生活習慣の多様さが示されているため、公共政策やサービス提供においても多様なニーズに対応する必要性が示唆されます。
この分析では、データの「ばらつき」や「多様性」を理解することで、生活に関連する指数の動向を把握し、社会およびビジネスに対する適切な対応策を考案するきっかけとなるでしょう。
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。