📊 データ分析（GPT-4.1による）
### Data Analysis of WEI Scores
#### **1. Time Series Trends**
– **Overall Trend:** From a broader perspective, the overall WEI scores tend to oscillate between 0.65 and 0.85, peaking around the beginning of the period and experiencing occasional drops. It indicates a general state of wellbeing that varies but remains relatively stable with some notable peaks and troughs.
– **Notable Variation Periods:**
– **Early July:** Noticeable fluctuations, especially around July 5th where scores dip to 0.65. This period might be indicative of seasonal disruptions or external factors affecting wellbeing.
– **July 19th to 20th:** Another dip down to 0.63, after which scores seem to move more towards stability.
#### **2. Anomalous Values**
– **Detected Anomalies:** There are several dates with outliers in the data:
– **July 1st and July 4th:** Outliers detected in the combined WEI with scores reaching as low as 0.66 and as high as 0.84, respectively.
– **Possible Causes:** These fluctuations could be due to specific events, policy changes, or seasonal variations impacting wellbeing. For instance, if these dates coincide with significant societal or economic events, such as holidays or financial market shifts, they could explain the deviations.
#### **3. Seasonal Decomposition and Residuals**
– **Long-Term Trend:** Throughout the observation period, the general trajectory shows minor oscillations with some clear peaks as observed in the scores on July 7th (0.9) and July 12th (0.89).
– **Seasonality:** There’s an observable cyclical pattern in the data where certain days show a pattern of increase and decrease, indicative of regular influences on the scores.
– **Residuals:** The unexplained variance, or residuals, remain relatively low, signifying that a large portion of the variation is captured through the trend and seasonality components.
#### **4. Correlation Analysis**
– **Inter-item Correlation:**
– Strong correlations might be observed between components like personal autonomy and stress. High autonomy could correlate highly with lower stress, showing that autonomy positively impacts wellbeing.
– Economic scores closely align with overall personal WEI, presenting economic stability as a potential significant driver of personal wellbeing.
#### **5. Boxplot Analysis of WEI Distribution**
– **Distribution Insights:** The interquartile range (IQR) across items like economic capacity and psychological stress shows variations with occasional outliers, but the central median remains consistent, presenting a stable median state of wellbeing with occasional perturbations.
– **Outliers Presence:** Particularly in categories like stress and autonomy, indicating circumstances where individual perceptions or events might drastically affect these dimensions.
#### **6. Principal Components Analysis (PCA)**
– **Key Components:** The PCA shows that a significant portion (80%) of the variance in the survey data is explained by the first principal component (PC1). This suggests that the WEI scores are highly influenced by a singular overarching factor possibly connected to central elements like combined socio-economic security or collective mood.
– **Interpretation:** PC1 likely represents a blend of major contributing factors found in the components (economic, social stability, and health), while PC2 adds minor variance related possibly to nuanced or specific sectoral influences like specific public policy impacts or regional differences.
### Conclusion
The analysis reflects a relatively stable but fluctuating wellbeing index with certain dates showing distinct outlier traits possibly tied to external socio-economic conditions. The principal component indicating the dominance of a single major factor suggests that large systemic conditions greatly influence personal and social wellbeing. Interventions to improve wellbeing should perhaps target this central aspect reflected by the principal component while also mindful of seasonal trends and anomalies suggesting impactful external events or policies.
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、30日間の生活カテゴリにおける総合WEIスコアの推移を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青の点）は、比較的一定の範囲内で推移しています。大きな上昇や下降トレンドは見られず、安定したパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値として認識されていますが、全体としては散らばりが少なく、急激な変動は限られています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値は青い点、予測値は赤い×印で示されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で表示されていますが、実績データはこの範囲内に収まっていることが多いです。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 未来に向けた予測には、異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。線形回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ平行ですが、決定木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**:
– 実績データと予測データは概ね一致しており、強い相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– このグラフから、現在の状態が安定していることがわかります。予測では将来的な小さな変動の可能性が示唆されていますが、短期的には大きな変化は予測されていません。
– ビジネスにおいては、この安定性はプランニングやリソース配分において安心材料となるでしょう。
– 社会的には、外部要因（例: 政策変動や経済ショック）がない限り、大きな影響はないと考えられます。
全体として、このグラフは安定性を示し、不確実性が低い状況を反映しています。
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:
グラフを分析しますと、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の段階では緩やかな上昇トレンドが見られ、その後7月中旬頃から概ね横ばいの状態が続いています。
– グラフの終盤にかけて、スコアがやや下降していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布図上に異常値とされる点がいくつか示されており、その周囲には黒のリングがあります。
– 特に下降トレンドが始まる直前に異常値が集中している点が目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、X印の点は予測を示しています。
– グラフには予測の不確かさ範囲が灰色で表示され、予測の精度に関する情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値が複数の回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されており、予測手法による結果の違いが視覚化されています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測はやや異なり、ランダムフォレスト回帰はそれらとは異なる予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体としてWEIスコアは安定している期間が長く、変動は限定的です。
– 回帰手法による予測のズレがあり、特にランダムフォレストは異なるトレンドを予測していることが興味深いです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 持続的な横ばいまたはゆるやかな下降トレンドには注意が必要です。生活カテゴリーにおける個人WEIスコアが一定の場合、個々の進展が停滞している可能性があります。
– 社会的な背景や政策の変更、個人の生活スタイルの影響を考慮することで、さらに詳細な分析が可能になるでしょう。
– ビジネスや政策策定において、予測と実績のズレをどのように捉えて改善に繋げるかが重要です。
このグラフは個人の生活指標を評価するためのものであり、これらの洞察が有用な指針となるでしょう。
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平均スコアの時系列推移を示しています。以下に各ポイントについての分析を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側から中央にかけての実績データ（青いプロット）は概ね横ばいで推移しています。大きな上昇や下降のパターンは見られません。
– 予測モデルの線（線形回帰は水色、決定木回帰は緑、ランダムフォレスト回帰はピンク）は異なるパターンを示しています。特にランダムフォレスト回帰の線は下降を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは異常値として黒い円で囲まれています。これらは平均から大きく逸脱していることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示しており、濃度が高い部分はデータが集中していることを意味します。
– 灰色の影の領域は予測の不確かさを示し、標準偏差で表示されています。（xAI/3σ）
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一緒に表示されているため、データの一貫性や予測の精度を評価できます。予測モデルによる異なる結果は、モデル選択の重要性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8付近で密集しており、集中している領域が明確です。この付近で何らかの安定性がある可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に受け取ることは、現在のWEIスコアが安定しているものの、将来に不確かさが伴うということでしょう。特に、ランダムフォレストモデルが下降を予測しているため、今後の低下に注意が必要です。
– ビジネスや社会への影響としては、このスコアが生活と関連する指標であるなら、社会政策や経済活動に注視し、予測モデルを活用して未来の計画を立てることが重要です。
総じて、このグラフは現在の安定性と将来の不確かさを示し、データに基づく計画作成の必要性を強調しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– データ全体としては、全体的に横ばいの傾向が見られますが、わずかな上昇傾向を示す予測ライン（ピンク色のランダムフォレスト回帰）が見受けられます。短期間にわたる急激な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されるデータポイントがいくつか存在します。特に、ある期間にわたってスコアが急に低下する部分が観察され、その部分が異常値として強調されています。
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ています。
– 外れ値は黒い円で囲まれており、通常の範囲から外れた値を示しています。
– グレーの背景範囲は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 散布図上の実績データと予測データは、トレンドがほぼ一致しています。予測データはよりスムーズな曲線を形成し、未来の可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は0.7から0.9の範囲に集中しており、それ以外は外れ値として扱われています。
6. **直感的な理解と影響**:
– このグラフから、人間は個人のWEIスコアが一貫して一定の範囲にあることを確認できますが、急激な低下がある場合の影響を懸念するかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、経済的余裕が安定していることが多くの個人にとってどれほど重要であるかを反映しています。予測モデルは、適切な経済政策や個々の支出計画を立てる上で有用なツールとして活用できるかもしれません。予測における慎重な不確かさの評価は、リスク管理の観点からも重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察：
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、おおむね一定の範囲で横ばいであることがわかります。
– しかし、直近で予測（線）が下降傾向を示しています。これは健康状態が今後低下する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部に異常値（黒い丸で囲まれた点）が見られ、特定の日において急激な変動があったことが示されています。これらは特別なイベントや体調の変化が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、予測の点（赤い×）はないため、今後の予測のみに焦点が当てられています。
– 灰色の範囲は予測の不確実性を示しています。この範囲内で将来のスコアが変動する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰（ピンク色）、決定木回帰（ライトブルー）、ランダムフォレスト回帰（紫色）の各予測は、微妙に異なる方向性を示しています。これにより、予測の信頼性を評価する手がかりとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は約0.8のWEIスコアに集中しており、全体的に健康状態は安定していますが、今後の予測による警戒が必要です。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 健康維持はこれまで安定していたものの、今後の下降予測から警戒が必要です。個人の健康管理や生活習慣における見直しが求められるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、生活習慣病予防の啓発や、健康に関する商品・サービスの需要が増加する可能性があります。
このグラフから、今後の健康状態の変化に対し、積極的な対策を促す機会が見いだせます。
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:
グラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、全体的に0.6から0.8の範囲で横ばいの傾向です。一方、予測には徐々に下降するモデルも見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の丸で囲まれたプロットは外れ値を示しており、特に冒頭と中盤に多く見られます。
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を示し、予測は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって表現されています（それぞれ青、緑、紫の線）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは比較的安定しているが、予測に用いるモデルにより異なる未来のトレンドが示されています。特に、ランダムフォレスト回帰が他よりも急な下降トレンドを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアのプロットは比較的密に集まっており、0.6から0.8の範囲に多く存在することから、ストレスレベルがこの範囲内で安定していることが伺えます。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– ストレススコアが横ばいであることは、特に期間中に大きなストレスの変化がないことを示唆します。ただし、未来予測では下降傾向を示すものがあり、潜在的なストレス増加のリスクがあるかもしれません。
– ストレス管理が必要かもしれないと考えれば、職場でのメンタルヘルスケアプログラムの重要性を検討する材料となるでしょう。
このような分析から、適切な介入がストレス管理の成功に寄与す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:
以下はグラフ分析に基づいた洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの初期から中盤にかけて、WEIスコアは0.7から0.9の範囲で変動しており、全体としてはわずかな上昇傾向が見られます。
– 後半にかけてはスコアが0.6付近に下がり、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が見られ、特に後半のスコアは他のデータポイントから外れています。
– 外れ値は黒い円で囲まれ、データの信頼性や変動要因を示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実績AIデータです。
– 赤い×は予測AIによる予測値を示します。
– 灰色のゾーンは予測の不確かさ範囲を示し、データの変動幅を表現しています。
– ラインは異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと予測AIの間で一定の対応関係がありますが、特定の期間においては予測と実績が一致していない部分もあります。
– 予測方法によって異なる予測トレンドが観察され、特にランダムフォレスト回帰は徐々にスコアを下げる予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが予測範囲内に収まっていることが多く、一定の予測精度が確認できます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 人々は安定したWEIスコアが、自分の生活の自由度や自治と関連していると感じるかもしれません。
– 外れ値や急激な変動は、予期せぬ外部要因や社会的な変化によるものと捉えられ、対策が求められる可能性があります。
– ビジネスへの影響として、WEIの安定性はサービスや商品の提供における信頼性として重要です。予測の安定性が向上すれば、より戦略的な計画立案が可能となるでしょう。
このグラフは生活の質に焦点を当てたものであり、個人や組織における自由度と自治の重要性を強調します。
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、30日間のWEI（公平性・公正さ）スコアの推移を示しています。以下に、ポイント別に洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に高いスコアを維持していますが、一部の期間でスコアが低下している箇所も見られます。
– ランダムフォレスト回帰（紫）と決定木回帰（緑）の予測線は、やや異なるトレンドを示しており、一方は減少、もう一方は横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されているプロット（黒い円）は数カ所存在しており、特に期間中盤から後半にかけて顕著です。
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、黒い円は異常値を示しています。
– 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**:
– 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）の線が表示されており、それぞれ異なる予測トレンドを提供しています。
– 予測データは実績データと概ね一致しているようですが、異なる手法により予測される傾向が異なることが興味深い点です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのデータポイントが高いスコア（0.8以上）の領域に集中しており、全体的に高いスコアの傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体として、高い公平性・公正さが維持されていますが、一部で低下が見られることは、関連する施策や環境の変化の影響と考えられます。
– 異なる予測モデルにより示される異なる傾向は、分析と意思決定における柔軟性や多角的アプローチの必要性を示唆します。
– 社会的には、公平性の確保が維持されていることはポジティブに受け止められる一方で、低下傾向への対応策が求められる可能性があります。
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:
このグラフは、過去30日間にわたる社会的な持続可能性と自治性を示す「社会WEIスコア」の時系列を表しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的一定の範囲内に収まっており、全体的に安定しています。しかし、8月に入ってから若干の下降傾向が見られます。
– 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）のラインは、わずかに減少傾向を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は実績データ内には見られませんが、8月初旬にやや大きな変動が観察されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示し、黒い円で囲まれた場所が異常値を表しています。
– グレー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**:
– 実績データと各予測モデルはおおよそ一致していますが、予測モデルによって異なる下降率を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8から1.0の間に集中しており、比較的高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察**:
– 社会WEIスコアの軽微な下降傾向は、持続可能性や自治性の若干の懸念を示している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、改善のための介入や取り組みの必要性があることを示唆しているかもしれません。
– 仮にスコアがさらに低下する場合、持続的な運用や施策の見直しが求められる可能性があります。
全体として、社会WEIスコアの動向を注意深く監視し、潜在的な問題に対処することで持続可能性と自治性の向上につなげることが重要です。
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:
この散布図は、30日間における社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアを示しています。以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいに見えますが、一部で若干の変動があります。
– 線形回帰の予測は一定、ランダムフォレスト回帰の予測は緩やかに下降しています。
– 決定木回帰の予測は、初期から明確な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中に異常値として特定されているプロットがあります。これらはスコアが急落したときに見られます。
– 散布の幅が広いエリアも観察され、ばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータで、全体的に0.8から1.0の間に多数集まっています。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示し、この範囲内で測定の不確定性があることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– なぜ線形回帰の予測が一定なのかはわかりませんが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰が異なるトレンドを示しているのは興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには全体的に右肩上がりのトレンドは見られず、また密度は0.8の付近が高いです。このことから、スコアがその範囲に集中していることがわかります。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**
– 人々はおそらく、社会基盤や教育機会の安定した状態を示していると感じるかもしれませんが、時折のスコア変動や異常値には警戒が必要です。
– 社会政策の改善が考えられる場面でもあり、安定性を保ちながらも変動を減少させる努力が求められるかもしれません。
このグラフを分析することで、社会基盤や教育機会における短期的な安定性と、改善すべき変動への対策が考えられるでしょう。
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:
このグラフについて分析すると、以下の点が見受けられます。
1. **トレンド**
– 初めの約20日間は安定しており、WEIスコアが0.8から1.0の範囲で緩やかに変動しています。
– その後、スコアは0.6付近に減少し、最終日までこの付近で推移しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では、今後のWEIスコアがほぼ横ばいやや下降すると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値はグラフの初期や中盤において複数確認されていますが、後半では顕著な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い円は実績値を示しており、プロット間で小さな変動があります。
– 黒い縁がつけられた青い円は、異常値として特定されており、システムが標準的な範囲を超えた点として認識しています。
– グレーのエリア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AIのデータと異なる回帰モデルの予測によって、将来のWEIスコアの動向がやや異なる可能性が示されていますが、全体的に似たような範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値が一定の範囲内で分布していることから、社会WEIのスコアが比較的安定していることが示唆されます。
– 回帰モデルの予測は、全体的な傾向や外れ値を考慮し、将来の動向に対する慎重な見通しを提供しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に受ける印象として、スコアの最初の安定とその後の下降は、社会の共生・多様性・自由の保障が安定からややリスクのある状況に移行している可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的な観点では、それぞれの予測モデルが類似した下降の予測をしているため、この領域での政策改善や取り組みが必要であることを示唆していると考えられます。
全体的には、今後のトレンドを厳しく見守り、政策形成や社会的介入によってこのスコアの改善を試みることが重要といえます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **上昇・下降・周期性**:
– 全体的に、緑から黄色の暖色系のセルは7月初旬に多く見られ、日中の時間帯に集中していることが伺えます。
– 月の後半にかけて、青や紫の低いスコアが増えており、やや下降トレンドが見られます。
– 明確な周期性は示されていませんが、週末や特定の日付に色の変化があるかもしれません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**:
– 7月6日19時台、7月18日23時台に明るい緑の強いスコアが現れているのは異常値かもしれません。
– 同様に、7月23日0時台と時間帯にかかわらず青や紫の目立つセルも外れ値として捉えられる可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**:
– ヒートマップの色の変化がスコアの変動を示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを表しています。
– **密度**:
– セルの密度は不均一ですが、人々の活動が特定の時間帯に集中していることを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の時間帯にわたるデータが示されており、それぞれの時間帯で上昇・下降が観察できるが、明確な相関関係は直接観察できません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高スコアと低スコアの分布が時間帯によって異なり、人々の生活パターンや特定のイベントへの反応かもしれません。
### 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**:
– 人々は午前中から午後早くに活動が集中し、夕方以降の活動が減少していると感じるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯における高いスコアは、商業活動やイベントのタイミングに合わせた戦略が有効かもしれません。
– 外れ値として見られる高いスコアは、特別なイベントやキャンペーンの成功として捉えられる可能性があります。
この分析は、特定の生活スタイルや社会イベントに対する人々の反応を理解する上での第一歩として活用できます。
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:
分析を進めると以下のような特徴が見られます。
1. **トレンド**
– グラフ全体に周期性は見られず、時間帯によってばらつきがあります。
– 17時付近が高得点を示す日が多いが、全体的なトレンドは特に明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16日と21日に極端に高いスコア（黄色）が見られます。これは他の日と比べて異常値と言えます。
– 逆に、グラフの下部（23時付近）や特定の日に急激に低下する傾向（紫色や青）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの強さを示しており、黄色や緑は高スコア、青や紫は低スコアを示しています。
– 明るい色は一般的に活動や成果が高いことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯別にデータが配列されていますが、特に午後の時間帯で一定のパターンが多く見られることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯に沿ったスコアの分布に偏りがあるようで、特に夕方が好調を見せています。
6. **直感的な洞察とその影響**
– このデータからは、個人がある特定の時間帯に効率が上がっていることが直感的に感じられます。
– これを社会的に応用すると、仕事や活動の時間を調整することで生産性を改善できる可能性があります。
– ビジネス面では、例えば、特定の時間帯に集中してミーティングや重要な作業を行うことを推奨することができます。
このような分析は、個人の生活習慣や仕事の効率化に役立つでしょうし、時間管理の新しいアプローチを提供するかもしれません。
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**
– 時間帯別に異なる期間で色が変化しているため、一定の周期性が見られます。
– 特に、7月上旬から中旬にかけて、日中の時間帯（8時～15時）と夜間（23時）のデータに明るい黄色から緑色の部分が多く見られます。これはこの期間においては高いスコアが記録されていることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時台は7月6日にのみスコアが記録されており、これは他の日とは異なる特殊なイベントや行事があった可能性があります。
– 7月10日と7月18日に明るい黄色のスコアが見えることから、その日特有の高スコアを記録した時間があったことが分かります。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色の変化はスコアの変動を示しており、黄色が高スコア、青や紫に向かうにつれ低スコアを表しています。
– 明るい色が続く時間帯は人々の活動が活発である可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によって、特に8時から15時と23時にスコアが比較的高くなる傾向がありますが、19時台には変動がほぼありません。このことは、特定の行事がない限り夜の活動は少ない可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、午前中から正午にかけてスコアが高く、それ以降の時間帯にやや低下する傾向が見られます。
– 特に特定の日付間でスコアの上昇と下降のリズムがあるため、これらの期間に何らかの周期的な要因が働いている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフは、特定の時間帯に社会活動が集中していることを描写しており、働き方や生活習慣の偏りを示唆する可能性があります。
– ビジネスでは、効率的な時間管理や労働配置の参考にできるかもしれません。特定の時間帯のピークを見越した戦略的な計画が可能です。
この分析を通じて、生活やビジネス活動の時間的な密度や変動パターンを把握し、より良い意思決定に活かす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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは、30日間の各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。期間内のトレンド自体は見えませんが、各項目の相関性から、相対的な動きの連動性を確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ全体が高い相関（赤色）を呈しているので、明確な外れ値や急激な変動は見受けられません。ただし、「個人WEI（経済的余裕）」とその他の項目には比較的低めの相関が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。濃い赤色は正の相関が強いことを、青色は相関が弱いまたは負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」は非常に高い相関（0.98）があり、互いに連動する傾向が強いことを示しています。
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」も高めの相関（0.83）を示しており、健康状態が心理的ストレスに影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、各WEI項目は強い正の相関を持っています。「個人WEI（経済的余裕）」のみが他の指標と比べて相関が低いです（最高でも0.55）。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、全体的なウェルビーイングが一つの要素に依存せず、複数の側面が相互に関連していることを理解できるでしょう。例えば、心理的ストレスや健康状態が全体的なウェルビーイングに強く影響するという直感的な感覚が得られます。
– ビジネスや社会的には、これらの相関関係を利用して、より包括的な健康支援プログラムや政策を形成することが可能です。特に、経済的要素が他の要素とどのように関連し、どのように影響を及ぼすかを再評価することで、効果的な支援が可能となるでしょう。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおける異なるWEIスコアの分布を比較した箱ひげ図です。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの中央値は概ね0.7〜0.9の範囲にありますが、「個人WEI (経済的余裕)」はやや低めで、0.6を下回っています。
– 左から右にかけて、中央値が若干上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI (心理的ストレス)」や「個人WEI (持続可能性と自律性)」には外れ値が観測されます。特に後者は急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の箱の長さは、データのIQR（四分位範囲）を示し、変動の幅を表します。
– 中央の線は中央値を示し、データの中心傾向を視覚化しています。
– 色のグラデーションは異なるWEIタイプを区別し、各カテゴリの特徴を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ全体として、個人と社会のWEIスコアに分けられ、それぞれの内訳がより詳細に示されています。この内訳によって、生活の質の異なる側面がどのように分布しているか理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI (公平性・公正さ)」が最も高い中央値を持ち、安定しているように見えます。
– 各WEIの分布を比較すると、個人の経済的余裕に関するスコアが他に比べて低く、心理的および持続可能性に関するスコアはばらつきが大きいことが分かります。
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**:
– 直感的には、公平性や公正さに対する評価が高く、生活の質向上において重要な側面を示しています。
– 経済的余裕の低さは、個人の生活満足度に影響を与える現在の課題として認識される可能性があります。
– これらの洞察は、政策立案や企業の社会的責任活動の改善に寄与するでしょう。特に経済的余裕に関する支援策は重要かもしれません。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフを分析し、次のような洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットでは、グラフの前半でスコアがゆっくり上昇し、その後下降しています。これは、観察のグラフでの全体的な動きと一致しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観察のグラフでは、いくつかの急激な変動が見られ、特に周期のあたりで上下にぶれる動きが確認できます。
– 特に7月11日ごろの急激な減少や7月21日以降の増加が目を引きます。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 全体のデータの動きを示しており、日々の変化を反映しています。
– **Trend**: 長期間の動向を示しており、基調としては一度上昇した後、下降に転じています。
– **Seasonal**: 短期間の周期的な変動を示しており、0.05から-0.10程度の範囲で規則的に変動しています。
– **Residual**: 観察データからトレンドと季節性を取り除いたもので外れ値の発見に有用です。こちらでも急激な動きが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観察データはトレンド、季節性、残差の組み合わせで成り立っており、これらの要素が相互に影響しあっているのが見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性は一定のパターンで変動しており、観察データに周期的な影響を与えています。
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、人々は特定の期間に注目するでしょう。特に急激な変動は、何らかのイベントや環境の変化があったと考えられます。
– 社会的には、例えば消費者の行動や需要の変化として解釈される可能性があります。ビジネスにおいては、これらの変動に対応するための戦略が必要となるでしょう。上昇傾向の後半の下降は、持続可能な対応策が求められます。
全体として、このグラフは季節性と一般的なトレンドの対比が明確であり、短期的な変動にも注意が必要であることを示しています。一貫した対策が結果に影響を及ぼす可能性があるため、ビジネス上の意思決定においては、これらの要因を考慮することが重要です。
個人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「生活カテゴリ 個人WEI平均スコア STL分解グラフ」の分析について解説します。
1. **トレンド**:
– **Trend（トレンド）プロット**は、期間の前半で上昇し、後半で下降しています。全体的にドーム型の傾向があり、初期の上昇からやや急な下降へと動いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Observed（観測値）プロット**では、7月初めに急激な下落があり、その後急上昇している箇所があります。一方、7月中旬には再び急な減少が見られます。
– **Residual（残差）プロット**で非常に高い値が観察されており、これは異常値または外れ値を示しています。特に7月中旬頃には顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed（観測値）**: 実際に観測されたデータの変動を示しています。全体としての動きや外れ値を把握するのに役立ちます。
– **Trend（トレンド）**: 長期間の傾向を示し、全体的な上昇や下降を視覚化します。
– **Seasonal（季節成分）**: 短期間の周期的な変動を表現しており、周期性の存在を示しています。
– **Residual（残差）**: トレンドや季節成分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**:
– TRENDが一貫した方向性を示す一方で、SEASONALとRESIDUALのプロットによる短期の変動や異常が全体の動きに影響を与えているように見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– OBSERVEDの短期的な変動は、SEASONALとRESIDUALの変動が関連していると考えられ、トレンドにはあまり影響を受けない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること&社会への影響**:
– グラフを見ると、生活における個人のWEI平均が短期的に激しく変動していることが示されています。このような変動は、ストレス、健康状態、外部環境の影響などが考えられます。ビジネスにおいては、サービスの提供を追随する際に、こうした急な変動が重要な要素となり得るかもしれません。社会的には、生活状況の不安定化や不均衡の兆候として読むことができ、政策的な対応を検討する必要があるかもしれません。
このグラフを分析することで、個人や社会における生活の質を向上させるためのアプローチの策定に貢献できる情報を得ることが可能です。
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STL分解グラフについて、以下の視点から分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドパネルを見ると、初期から中盤にかけては上昇傾向が見られますが、後半では下降傾向があります。30日間のうち、トレンドは総じて下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値には周期的な変動が見られるものの、特に深刻な外れ値はありません。ただし、約2025年7月9日ごろの観測値で急激な落ち込みが見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 観測値は全体的なデータのパフォーマンスを示し、トレンドは長期的な動向、季節性は周期的なパターン、残差は予期しない変動やノイズを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節性と残差は観測値に影響を与えています。特に季節性は周期的な上昇と下降を示しており、それにより観測値全体のパターンが補完されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差は比較的ランダムに分布しており、特定の強い相関は見られません。観測値の変動は季節性による影響が大きいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフは、社会における何らかの指数が測定されている可能性を示しています。上昇と下降のトレンドから、社会や経済状況の波が存在することが見て取れます。
– ビジネスにおいては、トレンドの下降は経済活動の減速を示唆する可能性があり、対策が必要となるかもしれません。
– 季節性が強いため、予測やプランニングにおいては特に周期性を考慮する必要があります。
このグラフは、社会のダイナミクスを理解し、戦略的な意思決定をサポートするための重要なツールとなります。
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:
以下は、提供された主成分分析（PCA）グラフの解析です。
1. **トレンド**:
– データは主に広がっており、特定の集中方向やトレンドは見られません。
– 第一主成分の寄与率が80%と高いため、水平軸の変動がデータの大部分を説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きく離れた外れ値は見当たりませんが、いくつかの点は他の集団から少し距離を置いています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は30日間の観測を示していると思われ、点の位置が各観測の主成分のスコアを示しています。
– 第一主成分の変動が大きいため、この成分が生活における主要な変動要因であると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間進行による順序や周期は示されておらず、時系列的な関係性は明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間に明らかな相関は見られません。
– データが均等に広がっており、特定のクラスターや集まりは見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 生活に関するデータで大きな変動要因が一つに集約されている可能性があります。この成分の改善や悪化が生活全般に強い影響を与えるかもしれません。
– データが多様に広がっているため、多様な要因が絡み合っている生活の現状を反映している可能性があります。
このグラフを分析すると、特定の生活因子の動向を理解し、より効果的な取り組みを支援するための具体的なアクションや施策を立てる際に役立つかもしれません。
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。