📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合WEIスコアの分析
– **時系列推移**:
総合WEIスコアは全体的に0.66から0.9という幅で推移しており、7月6日から8日にかけて急上昇を見せた後、一時的に停滞、そして再び少しずつ下降するトレンドが見えます。この上昇は特に7月6日から7日のデータに見られ、最高値0.9に達しています。しかし、7月19日以降には再びスコアが著しく下降し、0.64付近までの低下を見せています。
– **異常値とその背景**:
特に注目すべきは7月20日の急激なスコアの低下（最小で0.63）、これが何らかの外的要因（例えば、社会的または政治的なイベント）によって引き起こされた可能性があります。逆に、7月7日や9日にも高いスコア（最大で0.9）が観察され、これも一時的なポジティブなイベントや状況改善に起因する可能性があります。
– **季節性・トレンド・残差** (STL分解結果の予想):
– **トレンド**: 総合WEIスコアには日中変動が見られ、通常、朝よりも午後にスコアが高くなる傾向があります。
– **季節性**: 1週間のサイクルでスコアが変動する可能性があります。平日には比較的安定している一方で、週末や特定の週の中ほどで変化が生じやすいです。
– **残差**: 上記では捕捉できないランダムな変動がいくつか見られます。特に7月の中旬から下旬にかけて、不安定な動きが観察されます。
– **項目間の相関**:
相関ヒートマップを使うと、個人-社会間の相関関係が注目されます。個人WEIと経済的要素、社会基盤要素との間に強い正の相関が見られます。一方、ストレスと自由度と自治は負の相関がありそうです。
– **データ分布** (箱ひげ図による):
個別項目のデータ分布を見る限り、いくつかの項目において強いばらつきが観察されます。特に心理的ストレスと健康状態は他の指標に比べて広い範囲で変動する傾向があります。異常値は特定されているが、特定の要因やイベントに強く依存しています。
– **主要な構成要素 (PCA分析)**:
PCAの結果、第一主成分（PC1）が全体の変動の80%を占めており、この要素は経済的状況と社会的持続可能性への影響が大きいことを示唆しています。第二主成分はWEIスコアの総合的な評価に対する影響力が少ないため、個別の影響因子としては限定的です。
### 結論
これらのデータは、特に7月上旬にかけてスコアが一時的に高くなった時期に健康およびストレス管理の改善が重要だった可能性を示唆しており、この傾向が持続可能性や教育機会と共にスコアを影響していることが分かります。環境政策や社会インフラの発展、または経済政策の変化が、パターンに何らかの影響を与えたかもしれません。さらなる長期データがあれば、より明確なトレンドを確認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:
1. **トレンド**
– 最初の15日間は0.75から0.9程度の範囲で変動していますが、大きな上昇や下降は見られません。
– 中盤から終盤にかけてはやや下降気味の傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 散布図の中に黒い縁取りのある円が外れ値として表示されています。これには何らかの異常要因が関連している可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データで、赤い「×」が予測データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、信頼区間の一種として理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測手法が使用されていますが、それぞれ予測が異なることから、データの性質が多様であることが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形ではないデータの散らばりが見られますが、総じて0.7付近での密集度が高いです。
6. **直感や社会への影響**
– WEIスコアが生活水準や幸福度に関連するならば、下降トレンドは社会的な改善が望まれる状況とも解釈できます。
– 一時的な外れ値や予測の不確実性が高いことから、さらなるデータ収集や分析の必要性が感じられます。ビジネス的には、こうした変動要因の分析によって、新たな市場機会やリスクの評価が可能となるでしょう。
全体として、データに見られる微妙な変動や外れ値をしっかりと検討することが、今後の戦略策定において重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 初めの20日間は横ばいですが、緩やかな上昇と下降を繰り返しています。
– 7月後半から8月にかけては急激な下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフの中盤に外れ値が多く見られます。特に標準的な動きから外れたスコアが孤立している地点があり、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い丸が実績データを示し、グレーのシェーディングは予測の不確かさを表しています。
– 外れ値は黒い縁取りの丸で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデルが示されています。
– 全体的に予測は下降トレンドを示しており、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰がその傾向を強く示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の横ばいから急激な下降へと変化することに伴い、外れ値も増加しているので、異常検知が重要になります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– グラフを見る人は、特に7月後半からの急落に注意を払うでしょう。この変動は個人のライフスタイルやその他の外的要因に関連している可能性があります。
– 予測モデルの下降傾向は、今後の行動や戦略を見直す必要性を示唆しているかもしれません。適切な対策を講じることで、将来的なリスクを軽減できるかもしれません。
このグラフからは、継続的なモニタリングと必要に応じたアクションが重要であることが直感的に伝わります。
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30日間にわたって示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じてWEIスコアは大きな上昇も下降も見られず、おおよそ横ばいの状態を示しています。ただし、7月中旬から若干の下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれている点は外れ値を示しています。これらは特徴的にグラフの初めと中盤に集中しており、全体のデータの混在具合を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、今後のスコアは若干の減少が予測されています。
– 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**:
– グラフ上では主に実績データと予測データが示されていますが、噛み合いが良くない部分もあり、将来的な予測の精度には注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは時間とともに一定の範囲で波打っており、WEIスコアは0.7から0.9の間で変動しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、今後数週間で小さな下落が予測されており、この変化が続くと社会における生活の質や満足度に影響を与える可能性があります。組織や政策制定者は、スコアの下降を防ぐための対策を考慮する必要があるかもしれません。
この理解によって、社会の現状や人々の生活の質向上に向けた効果的なアプローチが模索されることが望ましいです。
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:
この時系列散布図から得られるインサイトを以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は主に横ばいであり、大きな変動はありません。
– 予測値のトレンドライン（各色の線）はわずかに上昇しており、今後の経済的余裕の増加を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されています。特にWEIスコアが大きく低下した日がいくつかありますが、全体としてその数は少ないです。
– このような外れ値は、突発的な支出や収入の変動に関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、最近の経済的余裕を時系列で表現しています。
– 赤い「×」は予測AIによる予測値を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）の予測値が示され、ほぼ同様のトレンドになっています。
– 各モデルの予測値は互いに近接しており、それぞれが信頼性を持っていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の分布から、一定の安定性が見受けられ、多くの点が0.8付近に集中しています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 人々が直感的に捉えることができるのは、概ね安定した経済状況であり、大きな変化がないことです。
– ビジネスにおいては、今後少しずつ経済的余裕が改善される余地があるため、持続可能な投資や支出のプランニングが可能となります。
– 社会的には、経済的安定が持続することで消費者の購買意欲が維持されることが期待されます。
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:
以下の分析を提供します：
1. **トレンド**:
– 実績値は0.8付近で横ばいに近いが、若干の変動があります。全体的に安定しています。
– 今後の予測では、線形回帰では横ばいが続く一方、決定木回帰とランダムフォレスト回帰では微妙に下降する傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はグラフ中央付近の一部で確認され、特に0.7以下のプロットが目立ちます。
– これは一時的な健康状態の悪化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**:
– 青い点は実績値を示し、全体として安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、この範囲内で予測が変動す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**:
– 実績値と予測値を比較すると、実績は比較的安定していますが、予測はやや変化を示しており、特にランダムフォレスト回帰での軽微な下降トレンドが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータは0.7から0.9の間に密集しています。外れ値を除けば、分布は非常に狭い範囲に収まっているため、安定した健康状態が伺えます。
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**:
– 人間的直感としては、健康状態は安定しているが、軽微な変動が存在する点に気付くかもしれません。
– ビジネスや社会の観点からは、健康管理プログラムの効果が一定の安定を示していると考えられるものの、特定の日や条件で健康スコアが低下する要因を特定することで、さらなる改善が可能でしょう。
このグラフは、個人の健康状態が全般的に良好である一方、予測を活用して将来的なリスクを低減するための戦略立案が重要であることを示唆しています。
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:
このグラフは、30日間の心理的ストレス（WEIスコア）の推移を示しています。以下に分析結果を示します。
1. **トレンド**
– 大まかに見ると、WEIスコアは最初の10日間で0.6付近から上昇し、その後は0.8付近で落ち着いているように見えます。しかし、後半からやや下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されています。7月中旬あたりに外れ値がいくつか見られ、予測値からの乖離があることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤い×は予測データを示しています。
– グレーの影付き区域は予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内に実績データが多く含まれることから、予測はかなり信頼性があります。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、予測の下降傾向が見て取れます。
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（赤×）の間にはある程度の一致が見られますが、特に外れ値では予測が実績を捉えられていない箇所があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の間に比較的集中している一方、予測はこの範囲内にとどまってはいません。一部、実際のデータが予測範囲を超えていることがわかります。
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**
– グラフからは、個人のWEIスコアがある時点で急上昇し、その後安定しているが再度下降の兆しが見えます。これから、ストレスが蓄積しやすい周期があり、早めの対処が必要であることを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、従業員のストレス管理が重要であり、このデータを活用して効果的なストレスケアのタイミングを見極めることができれば、労働生産性の向上につながる可能性があります。
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:
以下はグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体的に見て、WEIスコアは0.6から0.9の範囲で変動しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 一部の点が急激に低下しているところがあり、変動が見られますが、全体としては横ばい傾向のようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内にはいくつかの外れ値（黒いリングで囲まれたデータポイント）が存在します。
– 特に7月中旬と7月下旬に、スコアが著しく低下している時期が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績AIによるスコアを示し、全体の動きを示します。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰モデルによる予測線で、時間と共にスコアが低下する予測を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のモデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されており、それぞれの予測結果が異なります。
– 特にランダムフォレスト回帰の予測が他のモデルとは異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは一定の範囲内で分布しており、急激な変動を示す期間があることがわかります。
6. **直感的印象と影響**:
– 人間が直感的に感じる点としては、変動や外れ値が多く、不安定な状態を示していることから、自由度と自治の確保が一定ではない可能性があるということ。
– ビジネスや社会への影響としては、この不安定性が個人の自律性や生活の質に影響を与える可能性があり、特に政策やサポートを通じて安定性を高める必要があるかもしれません。
このグラフからは、データが予測とどのように違うかの理解、およびそれに伴う社会的影響を考えることが大事であることがわかります。
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:
このグラフは、社会的な公平性や公正さを示すスコア（WEIスコア）の時系列データを、過去30日間にわたって示しています。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**:
– WEIスコアは比較的高い（0.7から1.0付近）位置を維持していますが、全体的に安定した横ばいの傾向があります。
– 予測データのトレンドライン（特にランダムフォレスト回帰による予測）は、長期的には下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日において、スコアが急激に低下し、0.4付近に外れ値が見られます（これには異常値の印が付いています）。
– 外れ値が特定の期間に集中しているため、何らかの外的要因がその時期に影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績を表しており、全体としてのパフォーマンスを示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、やや下降トレンドです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データに大きなズレはほとんどありませんが、期間中の外れ値に対する予測精度は一定の改善が望まれます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.7－0.9の範囲に多く分布し、一般的に高いスコアを維持しています。
– 不確かさ範囲がグレーで示されており、予測の変動幅を理解するための指標となります。
6. **直感的な感じ方と影響**:
– 人々は、社会的公平性や公正度が高いと感じられる重要な期間がある一方、一部の日にはその評価が急落することがあり、不安を感じるかもしれません。
– WEIスコアの安定維持は、社会の安心感や信頼感を強化するための重要な要素であり、外れ値や不安定な予測を改善する努力が求められるでしょう。
このように、全体としては高いレベルを維持しているものの、予測モデルの精度向上や外れ値の発生要因の特定と対応が今後の課題となります。
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:
### グラフの視覚的特徴とインサイト
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、概ね安定しているが、特定の時点で一時的に低下している部分があります。全体としては、大きな増減はないものの、下方に若干の変動が見られます。
– 短期間の予測線（青色、緑色、紫色）は異なる回帰モデルを示していますが、期間の終わりに向かってわずかに下向きのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内には、いくつかの異常値（黒い円で囲まれたプロット）が存在します。特に7月中旬から下旬にかけてのデータ点で目立っています。
– この異常値が原因でスコアが一時的に0.8付近に低下していることがわかります。
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います。
– 黒い円は外れ値を示しています。予測モデルの回帰線（青、緑、紫）は、それぞれ異なる手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測値を示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は全体的に予測値（各回帰モデルによる）内に収まっており、モデルの予測が比較的一貫性のあるものであることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8から1.0の間にほぼ収まっており、全体的に高いWEIスコアを示しています。
– 外れ値がモデルの予測範囲から外れることはないため、モデルは変動をある程度適切に捉えていると推測されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが高い状態を維持していることから、該当する生活領域の持続可能性と自治性が比較的良好であることを示しています。
– 外れ値が存在していることから、この期間中に見られた一時的な不均衡や予期せぬ出来事が考えられます。これにより、持続可能性のリスクが潜在的に浮上する可能性があるため、早期対応が求められます。
– ビジネスや地域社会における戦略的な意思決定においては、このような変動要因を考慮することが重要です。特に予測モデルが一定の精度を示していることから、今後の計画策定やリスク管理において有用なツールとなり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は全体的に横ばいの傾向です。短期間での大きな変動は見られません。
– 補完的に示されている予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も大きな上昇や下降のトレンドはなく、一部は微減の傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内では黒い円で異常値が示されています。これらは全体の傾向から外れる得点を示しており、特異なイベントや誤差の可能性が考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実測されたデータポイントです。
– X印は予測値としており、それと比較することで実績とのズレを確認可能です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの幅を示しており、信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データは全体的に一致しており、予測の不確実性範囲内に収まっています。それぞれの予測モデルによって若干の差異はありますが、全体の傾向に大きな違いはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体のデータは比較的一様に分布しており、極端なスパイクや急な傾向はみられません。
– 異常値を除けば、他のデータとの強い相関性は見られません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このWEIスコアの安定した傾向は、社会基盤や教育機会において現状維持の状態が続いていることを示唆しています。
– 特定の異常値は、特定の外的要因（政策変更や突然のイベント）の影響を示している可能性がありますので、注視が必要です。
– 長期的なトレンドを検討するために継続的な観察が望ましいです。予測が微減傾向にある部分については、対策が必要かもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **現在の実績データ**：全体として横ばいからやや下降気味の傾向が見られます。初期にはスコアが高い傾向にありますが、後半に向けてやや下降しています。
– **予測傾向**：3つの異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されており、特にランダムフォレスト回帰ではスコアの低下が予測されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：いくつかの外れ値が表示されていますが、その多くが初期に集中しています。これは、一時的または偶発的な要因が影響した可能性があります。
– **急激な変動**：特に目立った急激な変動は見当たりませんが、データ全体にわたる小さな変動が確認できます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青の点）**：実際のWEIスコアの記録を示しています。
– **予測データ（赤の×）**：異なる方法で予測されたスコアを示しており、予測の多様性とその精度を指摘しています。
– **異常値（黒い輪）**：通常のスコア範囲を外れるデータポイントを示し、異常なイベントや介入を反映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
– 実績データと予測データは、おおむね一致しており、一部の差異はモデルの特性によるものと思われます。特にランダムフォレスト回帰がより慎重に低下を予測している点が注目されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データでは、序盤と終盤で相関の変化が確認でき、初期には多くのデータが高スコアに集中していますが、後半で広がりが見られます。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響
– **直感的な感想**：初期には比較的良好な評価を得ていたが、後半にかけてその安定性が揺らぎ始めている印象を受けます。
– **ビジネス・社会への影響**：予測が示すスコアの低下は、社会の共生・多様性・自由の保障における課題が悪化する可能性を示唆しています。政策変更や新しい介入が必要かもしれません。
この分析結果をもとに、関係者はWEIスコアのさらなる改善策を検討する必要があります。
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:
このヒートマップに基づく分析は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 色の変化から、特定の時間帯（例えば7時から10時、15時から17時）において、一定の周期性やパターンが見られます。特に、7月下旬（7月23日と7月24日）の夜（22時から23時）には、スコアの増加が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月20日のスコアが他の日に比べて高くなっており、これらの日付の特定の時間帯に異常値や急激な変動がある可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の明度がWEIスコアの高さを示しており、緑や黄色の明るい色は高スコア、青や紫の暗い色は低スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 期間を通じて、特定の時間帯に同様のパターンが見られることから、日々の生活パターンや行動の習慣があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ曜日や時間帯におけるスコアの類似性が見られ、一定の規則性がある可能性が高いです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 朝の8時から10時および夜の22時から23時にかけて人々の活動が活発になる傾向があるため、これらの時間帯をターゲットにしたマーケティングやサービス提供が効果的かもしれません。
– 特異な増加が見られる日付については、イベントや休日、特別な活動がある可能性があり、それに基づいた戦略策定が考えられます。
このように、ヒートマップは日々の生活パターンや特別なイベントを捉えるために非常に有用なツールとなります。
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:
グラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 一部の時間帯において、特定の期間に集中して高いスコア（黄色）が観測されます。特に、7月初旬と中旬の午後と夜にその傾向が見られます。
– 全体的に見ると、特定の時間帯にスコアが高くなる周期性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時から17時の間で時折スコアが急激に変動しています（例: 7月4日から6日）。
– 7月19日や23日に低いスコア（濃い紫色）が観測されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの大きさを表しており、黄色が高いスコア、紫が低いスコアです。
– 特定の時間帯に強い色の変化が見られることから、活動の変化や外部要因が影響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**:
– 明確なパターンとして、日中よりも夕方から夜にかけての時間帯にスコアが高くなることが繰り返されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは主に17時から23時の範囲で高く、生活リズムや活動パターンに影響されている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 夕方から夜にかけての活動が活発であることが示唆されており、この時間帯が個人の効率やパフォーマンスにとって重要である可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の時間帯に合わせたスケジュールの最適化や、個人のパフォーマンスを最大限に引き出すためのライフスタイル調整に役立つ情報を提供できるでしょう。
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:
このヒートマップに基づいて、以下のような洞察を提供できます。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに時間帯が色分けされています。色の変化から、特に7月5日から7月10日、そして7月16日から7月19日にかけて、陽性なスコアの増加が見られ、その後はスコアが低下する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日からはスコアが急激に低下する時間帯があり、これは重要な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は社会WEI平均スコアの高低を示しています。黄色が最も高いスコア、深い紫が最も低いスコアを示していると推測されます。昼間の時間帯にスコアが高く、夜間になるにつれスコアが低下していることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯で同じ日付上に変動を確認できます。特に夕方から夜にかけて、スコアが減少するパターンが存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは日により変動があるものの、夜間に低下するパターンが一貫して観察できるため、時間帯による影響が大きいです。
6. **人間の直感や社会への影響**:
– このデータは、昼間の活動が社会的充実度に対してポジティブな影響を与え、夜間の活動はネガティブな影響を与える可能性を示唆しています。これは、プランニングや政策策定の際に、活動の最適なタイミングを考慮するための貴重な情報となります。
このヒートマップを通じて得られるデータは、社会活動や個人の行動パターンの改善に役立つ可能性があるでしょう。
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、生活カテゴリーにおける様々なWEI（ウェルビーイング指標）項目間の相関関係を示しています。以下に、分析と洞察を提供します。
1. **トレンド（周期性や変動）**:
– このヒートマップは30日間のデータを相関という形で示しており、時間経過によっての変動は直接的には見えません。しかし、30日間の相関の傾向を見ることで、特定のWEI項目が互いに関連して動くかを把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動には直接触れていませんが、相関の数値として低い相関はある程度、他の要素と異なる動きを示します。例えば、個人WEI（経済的余裕）は全体的に他の項目と比較して相関が低い傾向があり、これが変動要因になっている可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 色の濃さで相関の強さを示しており、濃い赤は強い正の相関（1に近い）、淡い青は強い負の相関や弱い相関を示しています。たとえば、総合WEIと個人WEI平均の相関は0.98と高く、非常に強い関連性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEI項目間で、特に個人WEIでの心的ストレスや自由度と自治性が他の項目と比較的高い相関を持っていることから、これらの要素は他の要因と相関性を持ちながら影響しあう傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、多くの項目が中程度から高い相関を持っており（0.7以上）、特に個人WIや社会WEIの平均的な値と密接に結びついていることが見受けられます。これは、生活の質において複数の要因が総合的に関連し合っていることを示しています。
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**:
– 直感的には、個人の心理的な健康や自治が他の要素と密接に結びついていることで、個々人が感じる生活の質が総合的なウェルビーイングに与える影響が大きいことが分かります。ビジネスや社会政策においては、個人の精神的健康を重視した政策立案や健康的な労働環境の提供が全体の幸福度を向上させるための鍵となり得るでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– WEIスコアは全体的に横ばいであり、特定のWEIタイプが際立って高いまたは低い傾向は見られません。
– WEIスコアは、おおむね0.7から0.9の範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI（心身体ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」に外れ値が見られ、それぞれに一つずつのデータポイントが他から逸脱しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 箱ひげ図は各WEIタイプのスコアの中央値、四分位範囲、最大値と最小値を示しています。
– 色合いの違いは視覚的な区別を強調し、特定の傾向や差異を示唆しているかのように見えます。
4. **関係性:**
– 各WEIタイプ間に明確な相関関係や傾向は見られないが、全体的なスコア分布は比較的均一です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 中央値が最も高いのは「社会WEI（公平・公正）」であり、最低値に近いのは「個人WEI（心身体ストレス）」です。
– 「個人WEI（持続可能性と自活性）」や「社会WEI（公平・公正）」は、分布が狭く、スコアの変動が少ないことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 一部のWEIスコアに外れ値が存在することは、個別のストレス要因や多様性への対応が、他の要素と比べて変動の幅が広いことを示唆しています。
– ビジネスや社会的には、特に「心身体ストレス」や「多様性、自由の尊重」における外れ値への対策が求められ、これが改善されれば、全体的な生活の質の評価が向上する可能性があります。
この分析は、生活の質の向上に向けた政策や戦略の立案に役立つ可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– トレンド線は、最初は緩やかに上昇していましたが、月の後半にかけて徐々に下降しています。長期的には減少傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測値のグラフでは、特に月の初めと後半に急激な変動があります。これらは外れ値として挙げられ、何らかの特別なイベントや要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測値は、WEIスコアの直接的な観測データを示しています。
– トレンドは、データの全体的な方向性を示し、季節性やノイズを除く基準となります。
– 季節性は、周期的なパターンを示し、特定の間隔で繰り返される変動を明らかにします。
– 残差は、観測値からトレンドと季節性を除いたものを示し、ランダムな変動や説明しきれない要因の影響を明らかにします。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、季節性、残差の関係により、観測値の形成要因が理解できます。トレンド下降の影響が観測値にも影響を与える一方で、周期的な変動は季節性で説明されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 残差のグラフから、データは全体的にプラスやマイナスの偏りはあまりなく、比較的ランダムに分布しています。
6. **直感的な洞察、およびビジネスや社会への影響**
– このグラフは、WEIスコアが徐々に減少していることを示しており、これは生活カテゴリーにおける経済活動や消費者信頼感の低下を示唆する可能性があります。
– 外れ値や季節性のパターンを分析することで、特定の時期に対策を講じる必要性を示しています。例えば、急激な変動が特定のイベントに関連する場合、それを念頭に置いた計画が必要です。
これらのインサイトは、ビジネス戦略や政策決定に役立てることができます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **Observed**: 全体として、最初の半分は上昇し、後半は下降している傾向があります。
– **Trend**: 最初は緩やかな上昇が続き、約半分を過ぎたあたりから下降に転じています。
– **Seasonal**: 一定の周期性が見られ、大きな変動はなく、微細な上がり下がりが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日頃に一時的な急落があります。この時点で予期しない外的要因があったか、受け入れがたいイベントが発生した可能性があります。
– 7月15日頃にも大きめの変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: WEIスコアの実測された値
– **Trend**: 長期的な変化を示す主要な傾向ライン
– **Seasonal**: 30日間にわたる周期的な変動を示しています
– **Residual**: 実測値からトレンドと季節性を取り除いた後に残る変動で、予測誤差や不規則な要素を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 看板トレンドの下降にもかかわらず周期的な変動は続いているため、外的要因や季節性の強い影響があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドとObservedの間には密接な相関がありますが、変動性があるため指標としては完全ではありません。
– SeasonalとResidualとの間に明確な相関関係は見受けられませんが、その不規則性はResidualに集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体のトレンドは下降していますが、周期的な変動や急変が含まれているため、安定的な改善策や経済政策の導入が必要です。
– 外れ値や急激な変動は、特定のイベントや政策の影響として考えられるため、その原因を特定し緩和策を講じることが重要です。
– 消費者行動や市場トレンドに影響する要因の特定は、ビジネス戦略にとって不可欠です。
このグラフは、ビジネスや政策決定において重要な洞察を提供するための基礎資料として利用できます。データをより詳細に解析し、特に外れ値の原因を解明することが、今後の改善に向けた鍵となります。
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:
以下に、グラフから得られる主な視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドラインを見ると、最初は緩やかに上昇し、その後に減少するパターンが見られます。この傾向は、対象となる社会的指標がある期間に向上した後、後半に低下したことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値には、特に中盤で急低下したものが見られ、急激な変動があることがわかります。これは一時的な事件や社会的な変化によって発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 「Observed」は実際の観測値を示し、「Trend」は全体的な長期動向を表しています。
– 「Seasonal」は周期的なパターンや変動を示しており、季節性や周期性を示唆しています。
– 「Residual」はこれらを除いたランダムな変動を示し、トレンドや季節性では説明できない変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンド、季節性、残差に分解されており、合計して元の観測値が構成されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関よりも、各要素がそれぞれの役割を果たして全体の観測値を形作っている様子がわかります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– トレンドが上昇から下降に転じていることから、初期の改善が持続しなかった可能性があります。ビジネス的には改善策が必要な段階にあるかもしれません。
– 季節性要因が随所で影響しているため、季節的なイベントや特定の期間依存の要素を確認することが重要です。
これらの洞察を活用することで、社会的指標の改善や維持に向けた戦略を策定するための情報を提供できると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、特定の一方向のトレンドはありません。データは第1主成分（80%の寄与率）と第2主成分（0.5%の寄与率）に沿って、比較的均等に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに他の点から離れた外れ値は見当たりませんが、いくつかの点がグラフの左下や右上に位置しており、平均からは離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は生活カテゴリーの異なる構成要素を表しており、第1主成分と第2主成分の組み合わせで、それぞれの要素がどれだけデータ全体に寄与しているかを視覚化しています。特に第1主成分が大部分を説明しているため、第1軸に沿った分布に注目する必要があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各点は30日間の平均を示しており、時系列の具体的な変動はこのグラフでは見えません。ただし、30日間のデータがどのように集約され、主成分で表現されているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 目立った相関関係は見当たりません。データは比較的ばらついており、特定のクラスターや線形関係は見受けられません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このグラフから直感的にわかるのは、生活の各要素が全体のデータ構造にどのように関連しているかです。この情報は、特定の要素がどの程度重要かを理解するのに役立ち、生活におけるリソース配分や重点領域の特定に利用できます。また、ビジネスや政策決定において、どの構成要素に焦点を当てるべきかの指針を得ることができるでしょう。
このPCA結果によって、生活カテゴリーにおける異なる要素間の基本的な関係性や、どの要素がデータの変動に最も寄与しているかを理解するのに役立つでしょう。
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。
