📊 データ分析（GPT-4.1による）
**Analysis Overview:**
The provided dataset of WEI (Well-being Index) scores covers multiple dimensions over a continuous period, allowing us to inspect trends, anomalies, correlations, and primary components impacting the well-being index. Below is a detailed analysis focusing on each specified aspect:
### **1. Time Series Trend:**
– **Overall Trend**: There are noticeable fluctuations within the dataset, with periods of sharp increase followed by declines, suggesting potential external influences or seasonal patterns.
– **Notable Variations**: The scores for July 7th and subsequent few days indicate higher than usual scores consistently, which could correlate with some positive societal event or economic policies impacting well-being positively during this period. Conversely, the scores on July 19th and 20th fell drastically, indicative of a negative event or reporting error.
### **2. Anomalies:**
– Multiple outliers are detected, notably:
– **July 1st, 2nd, and 7th**: Spike in scores suggests that external positive factors boosted well-being temporarily, potentially linked with economic relief measures or public holiday effects.
– **July 20th**: Sharp decreases in all areas suggest adverse events or structural issues affecting overall and individual life domains, potentially an economic downturn or societal unrest.
### **3. Seasonal Patterns & Trend Analysis (STL Decomposition):**
– **Seasonal Components**: The data reflects expected cyclical patterns, typical in socio-economic indices, i.e., variances could be linked to end-of-week or month impacts, pay cycles, or periodic public policy implementations.
– **Trend Component**: A general upward trend is visible, indicating moderate to increasing societal and individual well-being except during specific downturns.
– **Residuals**: Represents either unexpected events not captured by typical trends or noise in the data; the significant residuals on dates with anomalies indicate unforeseen circumstances affecting well-being scores.
### **4. Inter-Component Correlation:**
– **Correlation Strength**: Strong correlation likely exists between health status and economic stability, suggesting that these areas impact each other significantly.
– **Implication**: Policies improving economic conditions may consequently enhance health scores and vice versa, reflecting socio-economic dependencies.
### **5. Data Distribution via Box Plot:**
– **Spread and Outliers**: The box plot indicates a relatively tight interquartile range, with notable outliers showing up as mentioned in the anomaly analysis.
– **Central Tendency**: Median values suggest general stability over the period, with temporary spikes or dips (likely coinciding with detected anomalies).
### **6. PCA – Principal Component Analysis:**
– **Principal Components**:
– **PC1 (80%)**: This accounts for the majority of variability, likely encompassing the aggregated impact of economic and health factors on well-being.
– **PC2 (5%)**: Minor contribution; could represent less variable influencers like minor social or environmental factors.
– **Meaning**: Focus on economic and personal health to drive overall well-being improvements, as they significantly define the variation observed in WEI.
**Conclusion:**
The dataset illustrates that while general well-being has a moderate positive trend, it is influenced heavily by economic conditions, personal health, and potentially socio-political events/changes (as suggested by anomalies). Targeted interventions in these areas could yield improvements in overall societal well-being. Noticeable discrepancies such as on July 19th-20th require further investigation to confirm whether these are due to data inaccuracies or indicative of specific problems needing immediate attention.
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:
もちろんです。以下はこのグラフの分析です：
1. **トレンド**:
– グラフのデータは二つの主要な期間に分かれています。最初の期間（2025年7月から2025年10月）では、実績値（青い点）が横ばいに近い挙動を示しています。
– 次の期間（2026年3月から2026年7月）では、前年と比較した緑の点が大きく右にシフトしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の一部に異常値（大きな黒いマーカー）が含まれていることがわかります。これらは他のデータポイントから著しく外れています。
– 予測のデータ範囲が狭い範囲に集中しており、これも変動の範囲を見極めるのに重要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを表しており、時系列で実際の変動を示しています。
– 緑の点は前年の比較データを示しており、前年と比較してどのような変化があるかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データと実績データが密接に関連していることが考えられますが、異常値により予測精度への影響が懸念されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータは密集しており、比較的安定しているのに対し、2026年のデータは前年からの変化を既に示しています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– ビジネスや社会的には、2026年度のデータが前年よりも大きく改善していることが示唆されているため、将来への楽観的な見方が可能です。
– 異常値の存在は潜在的なリスクや改善の余地を示しており、さらなる調査が必要かもしれません。
このグラフは全体として、実績と予測の間に関連性を示しつつ、未来を見据えた施策を考える上での貴重な手がかりを提供しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **2025年7月からの実績AIデータ**（青色のプロット）は、ほぼ一定の範囲で横ばいになっています。
– **前年のデータ**（緑色のプロット）は、一番右側に集中しており、期間が分かれているため時系列的な比較は困難ですが、過去のデータと特徴的な違いが見られるかどうかに注目できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示される黒色の円で囲まれた点がありますが、現れる頻度は少ないようです。これは一時的な異常値として考えられ、それ以外は比較的一定の範囲です。
3. **各プロットや要素**
– **実績AIデータ**（青色）は、現状のステータスを示します。
– **予測データ**（X印）は、予測される結果を示していますが、グラフには表示されていないようです。
– **前年同期と異なる色のプロット**は、前年との対比を直感的に理解しやすくしています。
– 色や形状は、各予測モデルの異なるアプローチを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 現在のデータと前年の比較が可能なように設計されていますが、データポイントの期間が異なるため、直接的な関連性を見出すのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと前年のデータに明確な相関関係は示されていません。しかし、前年のほうがバラツキが少なく感じられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人は、このグラフから現在のパフォーマンスが比較的一定であり、大きな変動がないことを理解するでしょう。
– 企業や生活の中で、この安定したパフォーマンスがポジティブに評価される可能性があります。また、前年との比較により、改善点や安定性の評価に役立ちそうです。
このグラフは、過去の実績と現在の状況を直感的に把握し、戦略の見直しやパフォーマンス向上に役立つビジネスインサイトを提供する可能性があります。
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:
このグラフについて、以下のような分析が可能です。
1. **トレンド**:
– 過去データ（青色）は横ばい傾向で、安定していることが分かります。
– しかし、データが途切れている長期間があります。その後、予測データ（緑色）が再び記録されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）は、特定の時期に集中しており、非常に高いスコアを示しています。これは、特定のイベントの影響を受けた可能性があります。
– 短期間における急激な変動は見られませんが、時系列データの間に大きなギャップがあります。
3. **プロットや要素**:
– 実績データは青、予測データは緑で示されています。
– 異常値は黒い円で示されていますが、その他の予測手法の比較線が見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点で、実績データと予測データの間に関係性を見つけるのは難しいですが、予測データは以前の傾向を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは全体として高い水準（0.6から0.8）で分布していますが、明示的な相関や分布の偏りは示されていません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– このグラフは社会のWEIスコアを評価しており、全体として安定していることを示しています。
– 過去データが安定しており、予測データもこれを継続しているため、社会的活動が安定していると見ることができます。
– 外れ値の存在は、政策変更や経済的ショックが特定の時期に影響を及ぼした可能性を示唆しています。
– 社会の安定は、ビジネス環境にも確実性を提供し、新規投資や市場拡大の決断に影響を与える可能性があります。
全体として、グラフは社会的安定を示しつつ、特定の時期の異常が注目されます。改善のチャンスと安定性の維持という両側面からの分析が求められます。
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
1. **トレンド**
– グラフは左側と右側で別々の期間に分かれています。
– 左側の青いプロットは緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 右側の緑のプロットは横ばいに見えますが、全体として高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側には異常値（黒い円で囲まれた青いプロット）が複数存在します。
– この期間においては、通常の範囲から外れるスコアが定期的に観測されていますが、右側にはそうした異常は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績（実測AI）」を示し、緑は「前年（比較AI）」を示しています。
– 異常値は何らかの要因によって経済的余裕が急激に変動したことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側と右側では明確な相関性や影響の関係は示されていないようです。
– それぞれが別の期間での経済状況を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青色のプロットが全体的に上昇するトレンドであり、経済的な安定の増加を示唆しています。
– 緑のプロットでの直線的な配置は前年のデータが安定していることを示します。
6. **人間が直感的に感じること、および影響についての洞察**
– 人々は左側のスコアが徐々に改善されていく傾向を見て安心感を感じるかもしれません。
– ただし、異常値が示すように、一部の期間では不安定な要素もあるため、リスク管理が必要です。
– 右側では過去のデータと比べて、安定した経済的状態が続く傾向があり、これがビジネス上の投資や消費者信頼にポジティブな影響を与える可能性があります。
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:
以下は、提供されたグラフからの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間にデータが集中しています。最初の期間(2025年7月〜9月)は点が密集しており、若干の変動がありますが、大きな上昇や下降トレンドはなく、おおよそ横ばいです。
– 後半の期間(2026年7月〜)に再び点が密集しており、同様に横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にいくつかの異常値が観察されますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績、黒の丸は異常値として示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測が示されていますが、どれも大きなトレンドを示していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異常値が共にプロットされていますが、全体の分布は大きく変わっていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測モデルが実績値と異常値を異なる視点で補完していますが、実際のトレンドに大きな影響を与える要素は見られません。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– WEI（健康状態）スコアが全体的に安定していることから、健康に大きな変動はなさそうです。
– ビジネスや社会における影響は、これらのデータが健康管理や予防策に利用可能であることを示唆しています。
– 異常値の存在は個別のケースへの対応が必要であるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 現在の個人WEIスコアは、360日間の期間内で大きな変動は見られず、比較的安定しているように見えます。ただし、データは二つの期間に分かれ、一方は過去（青いプロット）、もう一方は未来の予測（緑色のプロット）として示されています。その間にギャップがあることが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのデータポイントがほぼ一定の範囲内に収まっていますが、異常値（黒で囲まれたプロット）もいくつか見られます。これらの異常値は心理的ストレスが特定の期間で急激に変動したことを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示し、緑のプロットは将来の予測を示しています。
– 予測範囲（灰色部分）は、予測モデルがどこまで信頼できるかを示すエリアです。
– 紫色とピンク色の線は、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）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの結果は、すべて未来の緑のデータに関連しており、モデルごとの展開が異なることが視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータには強い相関関係は見られませんが、異なる期間での値が予測と一致しているか、また異常値が予測の範囲外にあるかどうかが重要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、現在の心理的ストレスレベルが概ね安定しているが、一部の異常値は気を付けるべきだと感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、予測データが示すように心理的ストレスが一定範囲内で安定している場合、従業員やコミュニティの健康が継続的に維持されると考えられます。
– 逆に、異常値が多い場合は、ストレス管理のための介入が必要かもしれません。
この分析を参考に、ストレス管理やメンタルヘルスのプログラムを適切に設計することが期待されます。
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:
分析結果として以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から9月にかけての実績データ（青色プロット）は、大きな変動が見られず、比較的一定の範囲に集中しています。
– その後、大きなデータギャップを挟み、2026年3月からのデータが緑色で示されています。この期間では、データポイントが上部に位置し、以前よりも高いスコアを維持しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グレーの背景で囲まれた範囲に存在する異常値（黒い丸）は、データの安定性を損ねる要因として注意が必要です。
– 緑色のデータには、顕著な外れ値や急激な上下動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実績AIのデータを示し、緑は前年の比較AIの結果を示しています。
– 黒い丸で示された「異常値」は、他のデータと逸脱している重要な観測値かもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青）と前年（緑）のデータセットがあり、両者の比較が可能です。前年のデータは、実績の後、かなり時間が経過してからのものとなっており、スコアが高めで安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは特定のスコア範囲に集中していますが、異常値と予想されるデータも混在しています。前年のデータはより上部に位置し、前後の分布変化を示唆するものです。
6. **直感的な感覚とビジネス、社会への影響**:
– WEIスコアの上昇は、自由度と自治に対する肯定的な進展を示しているかもしれません。もしこのスコアが個人や組織のパフォーマンスや幸福度に関連すると仮定すると、この改善トレンドは社会的にもポジティブな指標と受け取れるでしょう。
– 異常値の存在は、特定の状況やイベントの影響が考えられ、それらを分析することでさらなる洞察が得られるかもしれません。ビジネス上では、予測AIの精度を上げるためのデータ改善が必要かもしれません。
全体として、データの分析には異常値の原因を特定し、改善策を考えることが重要です。スコアアップに関連する要因を明らかにすることで、ビジネスや生活の向上に役立てることが可能です。
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:
このグラフは、360日間にわたる社会WEI（公平性・公正さ）のスコア推移を示しています。以下、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を詳細に解析します。
1. **トレンド**:
– 全体として、スコアの時系列データは明確な時間軸上のトレンドを示していません。データは初期の段階で密集しており、後半でばらつきが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期部分において、青色の実績データの中にいくつかの大きなばらつき（異常値）が見受けられます。これらはスコアが抜け出している点として認識されます。
– グラフの左側（初期）の紫色の予測線が急激に下がっている部分があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績（実測AI）」を示し、これがデータの実測結果です。
– 緑色の点は「前年比（比較AI）」を表しており、次の年の予測データと考えられます。
– 黒い円が囲まれた点は異常値を示し、スコアの中で特に注目すべきデータポイントです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データとその後の予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には目に見えた移行が見られますが、各モデルによる予測には大きなばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は初期に密集し、その後分散が広がっています。前後で分布のばらつきが変化していることが特徴的です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 当初のデータは比較的安定していますが、その後の予測と実績との差が大きく、予測モデルによる信頼性には課題がある可能性があります。
– このような分析のばらつきは、社会的公平性に関する評価基準の変動性を示唆しているかもしれません。また、ビジネスや社会政策において、不確実性を適切に管理する必要があることを示しています。
このグラフは、実績と予測の乖離から、評価基準や予測モデルの改良が必要であることを示唆しており、それが実際の政策立案に影響す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:
このグラフを分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間のデータを示しており、明確に二つの期間に分かれています。最初の約180日間は1.0に近い高スコアで安定していますが、その後、もう一つのグループは若干低いスコアで集まっています。
– この変化は新たなフェーズまたは方法論の切り替えを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のデータポイントに異常値が数カ所ありますが、ほとんどは高スコア近辺に存在しています。
– 時系列全体の変動は少なく、比較的安定していますが、予測データの部分では少しばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績AIによるデータで、全体的に安定したパフォーマンスを示しています。
– 緑色の点は前年のデータを表し、年ごとの比較が可能です。
– 異常値は黒い縁で示されており、これに注目することで予測から外れたデータの特定が可能です。
– 予測線は異なる回帰モデルごとに色分けされており、予測間の違いを視覚的に比較できます。
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といった異なる予測モデルが示されており、それぞれの特性や精度の違いを比較できます。
– 予測モデルの間には微妙な違いがあり、予測精度の差異が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと以前の年のデータの間には一定の相関がありそうです。このことは持続可能性や自治性が年ごとに大きく変化しないことを示唆しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– このグラフは、全体的に安定したパフォーマンスを示しているため、関係者は現在の持続可能性と自治性が保たれていると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、改革や改善の必要性が少ない、もしくは継続的な戦略の維持が求められる可能性があります。
– 異常値の対応を通じてさらに最適化が可能であり、特に予測精度を向上させることでより正確な将来計画を立てら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:
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、360日間の間で予測データと実績データが示されています。最初の180日間はブルーの実績データが密集し、比較的安定した横ばいのトレンドを示しています。
– 後半の180日間にかけて、予測データ（緑）が表示され、これも安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の一部（約2025年7月から2025年9月頃）で、黒いマーカーで外れ値が示されています。他のデータポイントと比較すると、これらは顕著に異なる値を持っています。
– 急激な変動は特に見られませんが、初期の外れ値がデータの変動要因として注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– ブルーの点は実績データを示し、密集していて安定感を示しています。
– 緑の点は、予測データを示し、一貫しています。
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トレンドは類似しており、どちらも安定した動きを示しています。最初の実績データと後の予測データに継続性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られず、関連性が高いと推測されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、社会基盤や教育機会に関するデータが安定的であると捉えられます。
– 社会政策や教育プログラムの持続的実行が効果を上げている可能性があり、ビジネスや社会への影響もポジティブであると考えられます。
全体として、WEIスコアの安定性が示されており、社会基盤や教育機会が安定して維持されている様子を確認できます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の実績AI（青色）のデータ点が比較的安定しているが、徐々に下降しています。
– 2026年にかけて、予測（緑色）のデータ点は再び上昇します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには黒枠の外れ値がいくつか確認できます。
– 特に中盤のデータで、急激なスコア低下が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績のスコアを示し、緑色のプロットは予測されたスコアを示しています。
– 紫とピンクの線はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）を使用した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の間には明確な乖離があります。一時的な下降後に予測スコアは上昇しますが、どの程度の精度で的中するかは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間の相関を視覚的に判断すると、直接的な線形関係は薄いですが、時期による変化は類似しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の安定したスコアの後、下落が起きた時期には要因分析が必要です。社会的状況や政策変化などが影響した可能性があります。
– 予測の上昇傾向は、改善の兆しを示唆していますが、どの予測手法が最も正確かを評価し、適切な対策を講じる必要があります。
– これらの変化は、多様性や自由の保障に関する政策立案の参考として重要です。
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、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯（主に8時〜15時と23時前後）で、色の濃淡が変わっており、活動の集中や傾向を示しています。
– 毎日一定の時間帯にパターンがあるようで、周期性が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の明暗が急に変わる箇所があり、特定の日付と時間に異常値や急激な変動が発生している可能性があります。
– 具体的には、7月19日や7月25日のように急に暗くなる日があり、これは特異なイベントを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は指数値（WEIスコア）の大小を示しており、黄色が高い値、紫が低い値を示しています。
– この色の分布は活動の強度や頻度の違い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**:
– 時間帯ごとのスコアが一貫している場合もあり、特定のパターンが日によって繰り返されていることを示しています。
– 縦と横に見た際の色の連続性から、特定の行動パターンが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の連続性と変化のタイミングから、日中の活動が比較的高く、夜間の活動が低調であることを示唆しています。
– 日毎のスコアの変動があり、週ごとにパターンが異なる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 注目すべきは、明るい色が続く集中した時間帯で、これはビジネスや社会的イベントなどに影響を与える活発な活動を示しているかもしれません。
– 社会活動が盛んな時間帯とそうでない時間帯が明確に分かれており、それに応じたサービス提供のタイミング調整が考えられます。
このように、ヒートマップを分析することで、生活パターンや行動の変化を把握し、それに基づいた戦略的な意思決定が可能になります。
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:
グラフを分析する際の注目点を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 一貫した時間帯や日付での活動が見られ、特に7月の初旬から中旬にかけて、特定の時間に多くのデータポイントが集中しています。
– 色の変化を通じて日中のスコアの変動が見られますが、特に大きな上昇や下降トレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16～17時の時間帯に非常に低いスコア（濃い青）があり、他の時間帯と大きく異なる点が特徴です。この時間帯に何か特別なイベントや要因があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。黄色に近づくほどスコアが高く、紫や青に近づくほどスコアが低いです。
– 時間軸に沿ってスコアが変化し、特定のパターンを形成しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日に異なる時間帯でのスコアが分布していますが、明確な相関性や繋がりは見つけにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付にスコアが集中していることから、週末や休日に関連する活動の変化かもしれません。ただし、スコアの分布から明確な相関関係は見受けられません。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 個人の活動またはエネルギーレベルが特定の日付と時間に集中していることから、効率的な仕事や労働時間の把握に応用できる可能性があります。
– 特定の時間帯の低スコアはストレスや疲労のピークを示しているかもしれず、生活改善や休息管理の指針として活用できます。
– 社会的には、これらのデータは労働時間の最適化や生活習慣改善のためのインサイトを提供できます。
全体として、日付と時間帯に基づくエネルギーや活動のレベルを示すヒートマップであり、効率性向上や健康管理に利用可能な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:
以下のヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって色の分布が異なり、特定の時間に高いスコアが集中していることが見受けられます。特に7時と15時頃に緑から黄色の領域が多く、これは高スコアを示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例えば、7月20日や7月25日）に暗い色の領域があり、これはスコアの急激な下降を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高低を示しています。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。
– ヒートマップの色の変化は、特定の日時におけるスコアの変動を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– さまざまな時間帯でスコアの変動が見られ、それらが特定の日付に関連して変化していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7時、15時、23時あたりに高いスコアが見られ、それが比較的安定していることから、特定の時間帯に良いパフォーマンスが発揮される可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間帯におけるスコアの変動は、生活リズムや社会活動の影響を反映するかもしれません。例えば、朝や午後の時間帯の活動が特に活発であり、それが社会やビジネスにおいて重要な役割を果たしていることを示唆します。
– ビジネス戦略としては、特定の高パフォーマンスの時間帯に注力することで、効率的なサービス提供や顧客満足度の向上が期待できるでしょう。
このように、ヒートマップは視覚的にデータのパターンを捉えやすく、特定のトレンドや変動を分析する上で非常に有用です。
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から得られる情報には次のようなものがあります。
1. **トレンド**:
– 各項目は過去360日間の数値として一定期間の相関を示しており、時間の経過によるトレンドは示していません。全体として、統計的な相関関係が強いカテゴリがいくつか見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動を直接示すことはありませんが、特定の項目同士で相関が特に低い（青色の領域）部分に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色が項目間の相関の強さを示しています。赤いほど相関が強く、青いほど相関が弱いです。たとえば、赤色の部分が多い「総合WEI」と「個人WEI平均」は特に強い正の相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの具体的な変化は見えませんが、「総合WEI」と「社会WEI平均」および「個人WEI平均」といった要素が全体的に高相関であることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目に対して低い相関を示しています。これに対し「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くのカテゴリと高い相関を持っています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 赤色が多い部分を見ると、個人や社会に関する総合的な幸福指標（WEI）が、心理的なストレスや健康状態と強く結びついていることが感じられ、これらの要素が重要であることを示しています。
– 社会的公平性や多様性が経済的側面とは異なる相関を示していることは、社会の政策や経済的イニシアチブが幸福度に異なる影響を与える可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策決定において、特に各カテゴリーの相関関係を理解し、適切な施策を講じることが重要です。特に、経済的な余裕と他の指標との相関が低いため、このエリアを改善する戦略が求められるかもしれません。
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:
以下は、この箱ひげ図から得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体として、WEIスコアは比較的高い値（0.6〜0.9の範囲）に収束しています。
– カテゴリ間でスコアの大きな傾向（上昇、下降）は見られませんが、全体的に横ばいの印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか見られ、特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保護）」に1つずつ見られます。
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」では、スコアの変動範囲が比較的大きいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげの位置は中央値を示し、箱の上下端は四分位数を示します。ヒゲは最小値と最大値の範囲を示しており、スコアの分布のばらつきを示しています。
– 色の違いは分類や区分を強調していますが、具体的な意味は文脈に依存します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの中で一貫したパターンや周期性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIスコアの中央値は0.8付近で、比較的一貫しています。しかし、カテゴリごとにスコアの分散（ばらつき）が異なります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は比較的狭い範囲でまとまっていますが、外れ値も見られます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 人々は全体的に高いWEIスコアを維持しているため、生活満足度が高いことを示唆しています。しかし、スコアの分散が大きいカテゴリは、特定の要素での課題が存在する可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、中央値付近を目指すことで安定したパフォーマンスを達成できる可能性があります。また、社会政策においては、外れ値や高ばらつきが見られる領域の改善が必要かもしれません。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
#### 1. トレンド
この散布図は、主成分分析（PCA）の結果を表しており、具体的なトレンド（上昇、下降、周期性など）は示されていません。横ばいで一様に点が分散しているように見えます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値に関しては、特に極端に遠くにある点は見当たりませんが、右上と左下に少し集中した点が見られます。これらの点が他の点群から離れ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
– **第1主成分 (寄与率: 0.80)**: データの大部分の変動を説明していることを示しています。
– **第2主成分 (寄与率: 0.05)**: 第1主成分で説明しきれない部分を補完しているが、あまり寄与していない。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
このグラフには時系列データは含まれていませんが、主成分の組み合わせによってデータのバリエーションや潜在的な要因が示唆されている可能性があります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
点が均等に散らばっているため、第1主成分には強い相関が示されているが、第2主成分においては弱い相関やデータの分離が見られます。
#### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な洞察**: 第1主成分により、生活における大部分の要素が同じ方向に変動していると考えられます。この変動が日常生活の特定の側面（例: 消費、活動パターンなど）に関連しているかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: このような分析は、生活習慣や市場の動向を理解するための基礎になります。例えば、消費者行動を予測しやすくするためのデータ分析に活用できるでしょう。
全体として、主成分分析により、データの複雑な構造をシンプルな形式で捉えられ、潜在的なパターンを発見するための有力な手段となっています。
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。
