📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析
#### 時系列の推移：
– **全体の傾向**：データからの総合WEIスコアの推移を見ると、7月上旬には比較的高いスコアが観測されています。中旬から後半にかけて一時的な盛り上がりが見られますが、後半ではスコアの低下が観察されます。全体として上下に変動しつつも、長期的な安定性は見えにくいです。
– **顕著な変動期間**：7月初旬から中旬にかけて、スコアが比較的高い水準を維持していますが、下旬にかけては低下傾向が強まっていきます。
#### 異常値：
– 日付ごとの異常値については、一般に極端な高スコア（例えば、2025-07-07, スコア: 0.90）及び低スコア（例えば、2025-07-20, スコア: 0.63）があります。これらは突発的なイベント、またはデータ収集の誤差によるものと考えられます。
– 高スコアは社会的要因の強化期間、例えば祭りやイベント時期に関連する可能性があります。低スコアは経済の景況感や政策の変動などが影響している可能性が考えられます。
#### STL分解：
– **トレンド**：長期的なトレンドは一定の周期性を伴い、上昇しているわけではなく、むしろ波打ちながら安定化に至っていない印象を受けます。
– **季節性**：周期的なイベントやマーケットの影響が顕著で、特定の日付に上昇または下降するパターンが認識されます。
– **残差**：ノイズが多く含まれていますが、それ自体が異常値を示唆する要素になっています。
#### 項目間の相関：
– スコア項目間で特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」、また「経済的余裕」と「健康状態」に有意な相関が観測されます。これは、個人の経済状態の改善が健康スコアに良い影響を及ぼしていることを示唆しています。
#### データ分布：
– 各項目に対するスコアの箱ひげ図からは、全体的に中央値が約0.70から0.80の中間値に集中している一方で、外れ値が広範囲に分布していることが見受けられます。
– 外れ値が多数存在する項目は、そのスコアの不安定性を示唆しており、特に「心理的ストレス」や「社会フェアネス」で顕著です。
#### 主要な構成要素 (PCA)：
– **PC1が0.80**と高い寄与率を持ち、PC1は多くのバリエーションが1つの主要成分に要約されることを示します。この構成要素が最も重要であり、全体のスコアに圧倒的な影響を及ぼしていることがわかります。
– **PC2が0.05**の寄与率で、二次的な要因であることを示しており、異なる要素がスコアに大きく影響を与えない可能性があります。
### 最後に：
このスコアリングの分析において、データが持つ不均一性を考慮することが不可欠であり、特に社会的な変動や政策変化がWEIへの影響を示しています。具体的な対策を講じるならば、まず引き下げ要因の緩和、例えば心理的ストレスへの対応や、個人の経済的支援策の拡充が考えられます。また、季節的要因による活動増加やイベントを抱えたタイミングは特に重要です。
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:
このグラフは、生活カテゴリーにおける総合WEIスコアを360日間にわたって追跡した時系列散布図です。以下に洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ左側の過去データ（実績）はおおむね0.6から0.9の範囲であり、わずかに下降傾向があります。
– 右側の今年度予測は0.7から0.9とやや高い水準でまとまっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータには大きな外れ値は見られませんが、異常値としてマークされた点があります。
– 予測値も範囲内に収まっていることから、急激な変動や大きな外れ値は確認できません。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績データで、黒の丸で囲まれた点は異常値です。
– 緑の点は前年の実績値であり、今年度の予測と比較するために役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績データ（青）と予測データ（緑、紫など）は概ね一貫性がありますが、予測はより高い範囲にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）に基づいた傾向線がありますが、どのモデルもほぼ一貫した結果を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 過去データと比べて今年度の予測値はやや高く見積もられており、生活関連の活動が増加する可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、これによって消費活動の増加や市場の好転が期待できるかもしれません。
全体的に、このグラフからは過去のデータに基づいてやや上向きの予測がされていることがわかり、慎重ながらもポジティブな傾向を読み取ることができます。
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）**: 初期の期間には、安定した0.7付近のスコアが観察されます。ただし、その後、若干の下降トレンドが見られます。
– **予測**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が含まれていますが、細部は与えられていないため、どのモデルがどのように予測しているかの詳細な分析が難しいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 初期の期間において0.6付近に示されています。この異常値は全体のパターンから外れたデータ点として、特に注意が必要です。
### 3. プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 過去の実績を表しており、0.7付近でのプロットの密集が見られます。
– **前年度（緑の点）**: 後半に集中している前年度のデータが、当年のデータと比較された場合の位置付けを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年のデータが独立して表示されており、それぞれの期間でのパフォーマンスの比較ができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績AIのデータは、波打ちながらも安定した分布を持っていますが、時間の経過とともにスコアが若干下降しているという傾向を示しています。
### 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
– **直感的理解**: 時系列が大きく空いているため、視認する際に異なる期間の比較を容易に行えます。急激な変動が少なく、スコアの安定性が重要視されていると考えられます。
– **影響**: スコアが全体的に下降トレンドにあることは、個人の生活やビジネスのパフォーマンスに対する警告として受け取られるかもしれません。緩やかであるにしても、改善策を考慮する時期であると言えるでしょう。
このグラフは、実績データと前年の比較を行いながら、異常値やトレンドの変化を捉えることで、適切な戦略策定をサポートするための視覚的ツールとして有用です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間では、*実績AI*のデータポイント（青い点）が高めに安定しているのに対し、その後は*予測（線形回帰）*が見られ、スコアはやや下降しています。
– 後半では、*前年データ（比較AI）*のデータポイント（緑の点）があり、再び高い値に戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で囲まれた異常値がいくつか存在し、これは特定の期間にスコアが他と比較して異常に高いまたは低いことを示しています。
– 初期には、誤差範囲（灰色の領域）内にほとんどの実績値が収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は*実績AI*のデータを示し、実際に観測されたスコアを表しています。
– 紫の線は*予測（ランダムフォレスト回帰）*を示し、予測された未来の傾向を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測値が示されており、それぞれが異なる見通しを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績値と後半の前年比較データとの間にスコア分布の変動が見られ、それらの間の比較が重要です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響に関する洞察**
– 初期の高い実績値から予測値の下降トレンドは、社会の状況における悪化を予感させるかもしれません。しかし、前年のデータがその後において高い値を示していることから、前年を超える改善の期待が持てます。
– ビジネスへの影響としては、初期の下降の兆候に対し早めの対応が必要であり、長期にわたって高いパフォーマンスを維持するための戦略が求められるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 青いプロット（実績）は比較的一定の範囲内にありますが、期間が短く、トレンドを特定するのは難しいです。
– 緑のプロット（前年比）は別のグループとして描かれており、同様に一定の範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績には、いくつかの異常値が認識されています。これらは黒い丸で囲まれた点です。
– 緑のプロットには目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績プロットは、実際の計測データを示しています。
– 緑のプロットは前年に比べたデータで、比較のために示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績と前年データは、個別に考える必要があります。
– データ間に明確な相関や一貫したトレンドは見られません。ただし、比較が可能であることから、前年との違いがどこにあるかを見極めるのに役立つでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの間に明確な相関は見られません。
– データは比較的狭い範囲内に分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– データの実績が非常に安定していることは、個人の経済状況が大きく変動していないことを示しています。この安定性は安心感をもたらしますが、成長や改善の機会が少ない可能性もあります。
– 異常値は注意が必要で、特に異常値が頻繁に発生する場合、突発的な支出や収入の変動など、特定の原因を特定する必要があります。
– 社会的には、この安定性が多くの人に共有されている場合、経済全体が安定していると考えられます。ただし、成長が見られない場合は、経済政策によって刺激が必要である可能性があります。
このデータは、個人の経済的余裕を測る重要な指標として役立つ可能性があり、特に長期的なトレンドの分析により有意義な洞察が得られるでしょう。
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:
## グラフ分析と直感的な洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**が青色で示され、初期の期間で安定して高いWEIスコア（約0.8から0.9）を示しています。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、現在のデータポイントの先でわずかに下降トレンドを予測しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 黒丸で囲まれた点は「異常値」として表示されています。これらは通常のスコア範囲から外れた特異な値を示しており、グラフ中央のスコアが他のデータポイントより低くなっています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青点**：実績のデータ。
– **赤「×」**：予測されたデータ。
– **緑点**：前年の比較データを示しており、一般的に現在のデータよりスコアが高いことがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績、予測、前年のデータ間には明らかな差異が見られ、特にランダムフォレスト回帰などの一部のモデルによる予測が若干の下降トレンドを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データが高位に集中している一方で、検出された異常値や予測されたデータはやや低い位置に存在しており、少しの不安定さが予測されています。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうことやビジネス・社会への影響
– **健康への不安**：安定した実績にもかかわらず、一部の予測が示す下降トレンドや異常値が直感的に健康状態の悪化の可能性を示唆している可能性があります。
– **予防策の重要性**：長期的な健康監視と対策が必要であることがわかり、この情報は個人の健康維持・管理に役立つ可能性があります。
– **モデルの有効性**：いくつかの予測モデル（ランダムフォレスト回帰など）は、異なる結果を示すため、モデル選択の重要性を示唆します。
このグラフから得られる洞察は、個人の健康管理やその改善のための予測モデルの選択に重要な影響を与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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフ全体に明確な上向きまたは下向きのトレンドは見られません。
– 初期のデータ点（実績AI）は7月から9月にかけてまとまっており、その後データは空白となっています。3月以降に比較AIのデータが現れ、その密度が高まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月から9月のデータにはいくつかの異常値（黒い円で示されている）が見られますが、それ以外の部分に特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**
– 青のプロットは実際の測定値を示し、緑のプロットは前年のデータ（比較AI）を示しているようです。
– 異常値は黒い円でハイライトされています。
– 紫の線は予測モデルを示しており、傾向が見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AI（青）と比較AI（緑）の間に明確な関係性や連続性は見られませんが、予測モデルの範囲（灰色）に含まれていることから、一定の予測精度が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのデータと比較AIのデータの間に視覚的な相関関係は見つかりません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 連続したデータの欠如が見られるため、データ収集環境や測定プロセスに改善の余地があるかもしれません。
– 心理的ストレスの測定に関して、初期の変動が示唆する可能性のある外的要因（季節、イベントなど）を探ることが重要でしょう。
– 社会的には、特定の期間におけるストレスの変動が健康や幸福に与える影響を理解するための貴重なデータになるかもしれません。
– ビジネスにおいては、ストレス水準の変動が生産性や従業員満足度にどう影響を与えるかを考える際の基礎資料になるでしょう。
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:
このグラフの分析について、以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの左側に実績データ（青）は存在しますが、その期間を過ぎるとデータがありません。
– グラフの右側には前年のデータ（緑）が多く集まっており、360日の間に一貫した上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒丸）はすべてグラフの左側に集中しており、短期間での大きな変動を示しています。
– この異常値の理由や影響を分析する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青）は2025年7月から9月までのもので、異常値（黒丸）で強調されています。
– 予測には三種類あり、線形回帰（ピンク）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（赤）の線で示されていますが、各予測の完成度が明確に見られません。
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は直接的な相関は見られません。
– 予測データの信頼性を問うためにはさらなる分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は見られず、むしろ両極化した分布に見えます。
– データの集まりが草木のような形でグラフ上に分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 最初の期間に異常値が多く見られることは、未知の要因が自由度と自治に大きく影響している可能性を示唆しています。
– 予測モデルの精度が不明瞭であるため、今後の活動や計画に対する不確実性が存在し、この不確実性に対する対策が必要です。
このグラフは、自由度と自治に関連するデータの変動を示しており、社会やビジネスにおいても変動を考慮した戦略の策定が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間に分かれており、最初の期間（2025年7月頃）には低めのWEIスコアが多く見られ、次の期間（2026年）にはスコアの分布が高めになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の初期にはいくつかの異常値が観測されます。WEIスコアが0.6以上になっていますが、そこから急激に低下しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績データ、赤の点は予測データを示しています。予測範囲は灰色の領域で示され、予測方法ごとの色付き線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が予測を示しています。
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過去のパフォーマンスに基づいて評価されており、予測が現実にどれくらい近いかが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年と2026年の間でスコアの分布に大きな変化があることが確認でき、2026年にはスコアが全般的に上昇していることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの改善は、公平性・公正さが増したことを示唆しており、これは社会全体としてより良い状態に向かっていると感じ取れます。
– ビジネスにおいても、公平性が高まることで顧客や従業員の満足度が向上し、ブランドの信頼性が増す可能性があります。
このような数値の動きは、政策の変更や企業の取り組みなど、社会的な動きが反映されていると考えられます。組織はこれを参考にさらなる施策を検討することが重要です。
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:
**グラフ分析**
1. **トレンド**
– 全体として、グラフは横ばいからやや下降トレンドを示しています。特に左側では急激な変動がありますが、右側ではスコアが比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータには異常値（黒い枠のプロット）が含まれています。左側のデータは急激なスコアの低下や変動を示しており、外れ値と見られるプロットもあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**: 青いプロットは実績値を示しています。
– **予測（予測AI）**: 緑のプロットは予測値を示しています。線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による異なる予測方法が示されています。
– 線は予測手法の違いを表しています。
– 異常値は黒い円で示されています。
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に一貫した相関関係は見られないが、異なる手法の予測データは互いに近い範囲に分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 右側の予測データは密集しており、安定性を示しています。左のデータでは変動が大きく、相関の欠如が見られます。
6. **直感的な感じやビジネス/社会への影響**
– 左側の急激な変動と異常値は、システムや環境の不安定性を示唆しています。
– 右側の安定性は、予測の信頼性が高まった可能性を示しています。
– このデータは、社会における持続可能性指標の予測に役立ち、改善の情報を提供できる可能性があります。ビジネスにおいては、予測手法を選定する際の参考スタイルが見られます。
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、過去360日間の社会基盤・教育機会に関するWEIスコアの時系列推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 期間の初めには、実績スコア（青色）は比較的高い値を保持していたが、期間の後半に向けて急激に減少している。この減少は教育や社会基盤の低下を示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された異常値がいくつか観察される。これは、データの突発的な変動や予測からの逸脱を示しています。
– 予期しないイベントや政策の影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 黒い丸は異常値、黒い円は異常信号を示し、特に増減の激しいタイミングにおいて考慮すべき点です。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、前年と比較してパフォーマンスが低下しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青）と予測（紫の線、ピンクの線など）は期間の初めでは一致しているが、後半では大きく逸脱している。このことは予測モデルがこの動きについて適切にキャプチャできなかった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データから予測データへとトレンドが大きく変化し、その予測からの逸脱が頻繁に観察される。
6. **直感的感想および社会への影響**:
– 社会基盤や教育の機会に何らかの問題が発生している可能性を示唆しています。実績値の減少は、これらの分野における支出削減や政策の変更が影響している可能性を考慮する必要があります。
– 今後の政策決定において、これらの急激な減少を防ぐための対策が必要とされるでしょう。
このグラフを使って、当局や政策担当者は社会基盤や教育改革における改善の必要性を認識し、問題を特定して改善策を立案することが重要です。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
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**:
– 初期の数ヶ月（2025年7月から10月）では、数値は0.6から1.0の間で高い水準を示していますが、その後急激に下降しています。
– 中期（2025年12月まで）には、下降傾向が見られ、その後のデータポイントはないためトレンドが途切れています。
– 最後の期間（2026年5月以降）には新たなデータセットがあり、0.4から0.6の範囲に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには0.6付近で異常値があり、周囲よりも低い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示しており、初期セクションで密集して観測されています。
– 赤い「×」マーカーは予測データを示し、急激な下降を予測しています。
– 緑の点は新たなデータで、以前のデータとは独立して分布しています。
– 紫線はランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、実績と乖離がある点も見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青の実績データと緑のデータは、時系列的に離れており、直接の関連性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間内のデータには2つの明確なフェーズがあり、初期の高スコアから低スコアへの移行と、新たな安定した低スコアのフェーズに分けられます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 初期の高スコアからの下降は、社会における共生・多様性・自由の現実的な挑戦を示唆する可能性があります。
– 新たな安定期のスコアが示すのは、社会の再形成や政策の見直しの影響であるかもしれません。
– ビジネスや社会において、政策変更や社会的プログラムが影響を与えた可能性があり、今後のモニタリングが必要です。
このグラフから、人々は社会的変革の現実性と持続可能な社会の実現に向けた課題を感じ取るかもしれません。
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:
以下は、与えられたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに異なる時刻帯のアクティビティが異なったパターンを示しています。
– 比較的安定した増減が繰り返されているように見えますが、特定の日付における特定の時間帯で色の変化が急激です。
2. **外れ値・急激な変動**:
– 特に7月6日および19日の18時〜19時のデータに急激な色の変化があります。ここで何らかの特異な出来事や活動があった可能性があります。
– 7月22日にも19時台で異常に強い色合いがあります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は特定の指標（おそらく活動度やスコア）を示しており、黄色に近いほど高い活動を示しているようです。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、1日の時間を細かく分析しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中と夜間の活動が明確に区分されているわけではなく、特定の日付での変動が見て取れます。
5. **相関関係・分布の特徴**:
– 特定の時間帯（特に8時〜10時と16時〜18時）、数日間隔で高い活動を示すパターンがあるようです。
– 昼間の時間帯に密度が高いのは一般的な生活リズムの影響かもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々が特定の時間帯や曜日に活動を集中させていることが読み取れます。
– 社会活動や労働習慣がこのパターンに影響している可能性があるため、ビジネスにおいてはピンポイントなマーケティングやキャンペーンのタイミング設定のヒントになるでしょう。
このヒートマップから、特定の時間に注目した戦略を展開することが有効であることがうかがえます。特にピーク時を意識することで、サービスの効率的な運用や労働配置の最適化が可能になるでしょう。
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:
このヒートマップを分析して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– タイムフレームは2025年7月初旬から中旬までをカバーしています。データは特定の日時に集中しており、頻繁に更新される情報ではありません。
– 色相が緑から黄色に変わることが多く、スコアが中程度から高い範囲（0.70 ~ 0.85）で変動していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 具体的な外れ値や急激な変動は確認しにくいですが、一部の日付で使用時間が極端に集中している時間帯が見られます。
– 例えば、7月18日は非常に明るい黄色で示されており、その時間帯に高いスコアが記録されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを表しており、色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いです。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、生活の特定の時間に焦点を当てています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 特定の時間帯にデータが密集しているため、複数の日付にわたって同じ時間帯に類似のスコアが記録されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に早朝や深夜にはスコアが低く、午後から夜にかけてスコアが高い傾向があります。
– これは個人の活動がアクティブになる時間帯と、より高いWEIスコアが一致している可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップは個人の活動のピーク時間を示し、効率的な時間管理や生活改善のための参考情報として役立ちます。
– ビジネスにおいては、顧客が最もアクティブな時間に合わせてサービスを提供する戦略を導くことができます。
– 社会的には、より効率的な労働時間の提案や、個々のパフォーマンス改善に役立てることができるでしょう。
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:
以下のグラフに基づいて、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に渡って特定の時間帯にデータが集中していることが見受けられます。特に7時から8時と16時から17時、23時から24時のスロットで目立つ活性が確認できます。
– 色の変化は緩やかですが、日によってパターンが少し変わっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日のみ他の日よりも顕著に高い活性を示す時間帯が存在します（例えば、2025-07-06の19時のスロット）。
– 突発的な色の変化は、特定のイベントや出来事が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションは、活動の強度やスコアを示しています。黄色に近いほど高い活動を示しており、紫色に近づくほど活動が低いことを意味します。
– ある日の同じ時間帯での連続した色が、短期間での一貫したスコアを示しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 一部の時間帯での活動は日をまたいでパターンを形成しており、例えば23-24時の時間帯の活動は全体的に同調しているようです。
– 異なる日間の同一時間におけるスコアの比較から、週末と平日などの違いが分析できるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の期間にスコアが集中しているため、時間帯と活動スコアの相関を確認できます。
– 時間帯による分布がある程度均一でないため、特定の時間に重点的に活動が行われることが見受けられます。
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**:
– 日常生活の特定時間帯に集中するパターンに、人々の行動や社会的なイベントが関連している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、ピーク時間帯に広告を集中させたり、顧客サービスを強化するための戦略が考えられます。
– 社会的には、活動が高まる時間帯を利用して公共サービスの提供を最適化するといった施策が考えられます。
全体として、このデータは特定の時間における社会活動や人々の行動を可視化するのに有効であり、ビジネスや政策策定において重要なインサイトを提供できるでしょう。
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:
このヒートマップは、生活カテゴリーの「WEI」項目間の相関を示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 長期間を通じた一定のトレンドは示されていませんが、相関は365日間の平均を示していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体には外れ値を直接示すものはありませんが、相関値が低いところは通常のトレンドから外れる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は相関強度を示しており、赤が強い正の相関（1に近い）、青が負または低い相関（0に近い）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」「社会WEI平均」は強い正の相関が見られます（0.98, 0.98）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の他の項目との相関は低め（例: 「総合WEI」との相関は0.57）であるため、一般的な傾向から外れている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの項目と高い相関を持つ（例: 「個人WEI自由度と自治」と0.81の相関）。
– 全体として、個々のWEIよりも社会全体のWEIが一貫性のある相関を示しています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 強い相関を示す項目は相互に関連して動く傾向があり、生活全般において全体的な幸福感や満足度が多くの要因に依存していることを示しています。
– 経済的側面以外にも精神的および社会的要素が重要であり、これが政策やビジネス戦略において考慮されるべきであることを示唆します。
– 特に、教育機会や多様性の保障は、他の社会的要因との結びつきを強調しており、社会の健全性を向上させるための重要な指標となります。
このヒートマップから、個々の幸福感向上には複数の要因が絡み合っていることがわかります。対策や政策はこれらの項目の相関性を考慮に入れて設計されるべきでしょう。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEIタイプのスコアを比較しています。以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアには明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、平均的に分布が高めのものと低めのものがあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」および「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」には外れ値が見られます。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値は他の要素よりも低い位置にあります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 中央値は箱の中央の線で示されており、四分位範囲（箱の長さ）がスコアの分散を表しています。上部と下部の「ひげ」は極端な値を示しており、外れ値は個別にプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプ間での比較が可能であり、各タイプのスコアが他と比べてどのような位置にあるか確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」と「社会WEI（持続可能性と自治生）」が最も高いスコアを示しています。
– 一部の個人WEIは比較的高いスコアを持っていますが、心理的ストレスのように高いばらつきを示すものもあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は「共生、多様性、自由の保障」に高いスコアを付ける傾向があるため、これらの要素が大切であることを示唆しています。
– 「心理的ストレス」のような項目はばらつきが大きく、一部の人々にとってストレスフルな環境が問題であることを示す可能性があります。このばらつきを縮小する努力が求められるかもしれません。
この分析は、人々の生活の質を向上させるために、どの要素を優先的に取り組むべきかを示唆しています。特に、心理的ストレスの軽減や持続可能な環境の促進がポイントとなるでしょう。
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、主成分分析（PCA）を用いて生活カテゴリのデータを分析した結果を示しています。以下にその視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各データポイントは特定のトレンドを示しているわけではなく、散在していることから一定の方向性や周期性は見られません。第1主成分と第2主成分に沿ってデータが広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部の第2主成分が0.10を超えるデータポイントや、左下の第1主成分が-0.4を下回るデータポイントは、他のデータからやや離れているため、外れ値と見なせるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は個別のデータを表しており、それらがどのような要因や変数に対応しているのかは明示されていませんが、異なる色や密度がないため、単一のカテゴリまたはグループとして見なせます。
4. **データの関係性**:
– 第1主成分（寄与率: 0.80）が高く、データセットの多くの情報を持っていることがわかります。第2主成分は0.05の寄与率で補足的な情報を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが密集している領域が中央部に多く見られますが、第1主成分と第2主成分の間には明確な相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くの情報が第1主成分に集約されているため、重要な要素や影響因子がここに含まれている可能性があります。ビジネスや社会では、特定のトレンドが見られないため多様な要因が絡み合っている状況を示唆しているかもしれません。しかし、外れ値の存在は特異なケースへの注意が必要であり、特定の条件下でのパフォーマンスや影響を考慮すべきかもしれません。
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。