📊 データ分析（GPT-4.1による）
基づくデータ分析によって、さまざまなWEIスコアについての傾向と異常を明らかにしました。以下に主なポイントをまとめます。
### 総合WEIスコアの傾向と異常
#### 傾向と時系列推移
– **総合WEIスコア**: 初期には変動が大きいが、全体的には0.70～0.80の範囲で安定。途中で急激な上昇（0.90）や下降（0.60）の異常値が散見される。
– **急なスパイク**: 特に7月6日以降、0.85～0.90にスパイクする傾向が観察される。その背景には、特定の社会的イベントや政策変化があった可能性。
#### 異常値とその原因
– **異常値の背景**: 異常値は多くの要因によって説明される可能性がある。例えば、7月7日と8日の高いスコアは、社会全般が好調な場合や大規模なイベントが影響した可能性。逆に、7月19日や20日の低いスコアは経済的混乱や社会的不安によるものかもしれない。
### 個人およびその他のWEIスコア
#### 個人WEI平均
– **傾向**: 個人WEI平均は比較的高い値（0.70-0.80）の範囲を維持。これには個々の日常生活や個人の福祉が安定している背景がある可能性。
– **異常値**は、7月8日や9日の高スコアで個人レベルの満足度や幸福感の向上を示唆する一方、7月19日の低スコアは個人的なストレスや不安が増大した可能性を示す。
#### 社会WEI平均
– **全体的な上昇傾向**: 特に月の後半で高まる様子が観察され、社会全体が一時的にでも安定期に入ったことを示す。
– **主要な異常値**: 特に7月7日と12日の高スコアは、可能性として政策の成功や社会基盤の強化が示唆される。
### 詳細項目ごとの傾向
#### 経済的余裕と心理的ストレス
– **経済的余裕の変動**: 経済的余裕は、複数の日付で異常値が見られ、特に7月20日の高スコアが目立つ。これは特定の経済施策やボーナス給付の影響を仮定できる。
– **心理的ストレス**: 同様に、心理的ストレスのスコアも不安定で、7月19日や20日には顕著に低下。このことは、個人のストレスが社会的もしくは個人的要因で増大したことを意味する。
### 季節性、トレンド、残差(STL分解)
– **長期的なトレンド**: 総合的には、全体のWEI値に上昇傾向が見られるが、特定期間の急激な変動がこれを乱している。
– **季節性の影響**: 季節性のパターンは特に2週目に見られ、特定の社会的行事や季節的なイベントが影響している可能性。
– **残差分析**: 残差は不規則な変動を示すが、特に経済的余裕と心理的ストレスのスコアには説明できない変動がいくつかある。
### 項目間の相関とデータ分布
– **相関ヒートマップ**: 経済、健康、ストレス、自治性の項目間での強い正の相関が観察され、特に経済的安定が個人の幸福感にもたらす影響を示唆。
– **データ分布**: 箱ひげ図による評価では、いくつかのWEIスコアにおいて
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:
以下の点を考慮して、グラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 初期のデータ（左側）は2025年夏ごろのもので、WEIスコアは0.6から0.8に集中しています。その後、データが観測されない時期があり、次のデータ（右側）は2026年春ごろ開始され、0.8以上に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年のデータでは、いくつかの外れ値（黒い大きな円）が見られますが、全体の範囲内です。
– 2026年データは比較的一貫して高いスコアの範囲に収束しており、極端な外れ値は確認されません。
3. **プロットや要素の意味:**
– 実績データは青い点で示され、2025年と2026年でデータが分かれています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（マゼンタ）は、短期間の2025年データをもとに示されています。
– 緑の点は前年度のデータを示し、2026年の実績データと重なっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 2025年と2026年のデータ間で、WEIスコアの増加が確認され、これまでの予測モデル（線形回帰、決定木回帰）と実績値が異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 2025年と2026年の間でスコアが上昇しているため、生活カテゴリにおけるWEIスコアの向上が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間は一般的に2025年と2026年で生活の質が向上したと感じるでしょう。これは経済や社会的状況の改善を反映している可能性があります。
– ビジネスや政策提言において、2026年の高スコアを維持するための施策が検討されるべきです。特に、2025年データからの学びを活かし、安定した成長戦略を立てる必要があります。
このグラフは、過去のデータ分析から得た洞察を活かし、今後の変化に対応するために役立つでしょう。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– グラフは左側から右側にデータが表示されていますが、時系列的に情報が飛んでいるように見えます。初めの方に青いプロット（実績データ）が密集しており、その後、離れた時点に緑のプロット（前年データ）が出現しています。
– 青のプロットは、大きな上昇や下降のトレンドを示してはいないようですが、特定の期間に集中していることから、短期的なイベントや特定のアクションが影響した可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は黒い円で示されているようで、青いプロットの中にいくつか見受けられます。これらは異常な動きとして特筆すべきであり、特定の原因を掘り下げる必要がありそうです。
### 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、緑のプロットは前年の同期間のデータを表しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、データの信頼性や変動の可能性を示唆しています。
– 紫の線は予測モデルの一つ、例えば線形回帰モデルなどを表しており、その精度や予測能力を分析する際の基準となります。
### 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は、時間的に隔たっていますが、これにより、1年ごとの周期性やトレンドの比較が可能になります。
– 同じ期間の緑と青いプロットの間で大きな乖離がある場合には、その年度ごとの変動要因の考察が重要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは限定された複数期間の狭い範囲に集中しており、全体的な傾向や特徴の把握が難しい状態です。
– 異常値によってノイズが増えている可能性もあるため、外れ値のフィルタリングを考慮する必要があります。
### 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
– データが特定の期間に集中していることから、この期間中の何らかの施策やイベントが重要であると認識される可能性があります。
– 異常値の存在は、予測や計画の精度に影響を与えるため、この要因の特定や対策がビジネスの成功に不可欠です。
– 社会的には、予測モデルの信頼性が低い場合、戦略的な決定が難しくなるため、モデルの改善が求められるかもしれません。
このグラフは、データの分布や異常値から変動要因を掘り下げる必要があることを指摘しており、データ駆動型の決定に向けたさらなる分析が求められます。
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:
### グラフ分析結果
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月1日から2025年10月頃）では、実績データ（青色）が横ばいからやや下降気味であるが、それ以降のデータは提示されていない。
– 後半のデータ（2026年3月頃から）は比較AI（緑色の点）を使ったもので、全体的にスコアは0.7から1.0の範囲に集中しており、安定したパターンを示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにいくつか異常値（黒の円）が見られるが、それが全体的な傾向を大きく変えている様子はない。
3. **各プロットや要素**
– 実績値は青色の点で示され、過去のデータを表している。
– 緑色の点は前年のデータを示し、過去のパフォーマンスとの比較ができる。
– 異常値は黒い円で囲まれており、これらのデータポイントは既存のトレンドから外れている。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと前年データは時間的に連続していないが、異なる期間のスコア推移を並行して観察することで、季節性や長期トレンドを推測できる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主に2026年のデータにおいてスコアが高い範囲に集中しており、特に0.8から0.9の範囲に密集している。このことは、特定の期間において社会的な要因が安定している可能性を示唆。
6. **直感的な印象および社会的影響**
– このグラフは、初期のスコアの不安定さと比較して、後半にかけてより安定した社会状況を示している。
– ビジネスへの影響として、スコアが安定して高い状態が維持されていることから、企業活動や政策の効果が現れている可能性が考えられる。
全体として、このグラフからは、特定の社会的要因や政策の安定化効果が見られる一方で、初期段階では不安定な要素があったことが示唆されます。これらの洞察は、生活やビジネスにおける計画策定のために重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには横ばいのトレンドが見られる時期と、明確な分布の変化がある時期が存在しています。最初のセクション（左側、2025年）は、点が非常に近距離にまとまっており、ほとんど変化がありません。しかし、次のセクション（右側、2026年）はより広範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のセクションでは異常値のマーカーがありますが、その他の実績データは異常値を超えることはありません。また、2026年のデータは異常値に近づかず、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青点（実績）は定期的な評価結果を示しています。紫の線は予想されるトレンドや変化を指示していますが、特に2025年と2026年で手法によって予測トレンドに差があります。
– 緑の点（前年）は他年度との比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年と2026年に関して、変動の幅が異なり、2026年はより個人の経済的余裕のばらつきが大きいことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2026年のデータには経済的余裕の広がりが示唆されており、個々の状況がより多様化している可能性があります。
– 予測手法により異なる見解が示されていますが、特に大きな変動は見受けられません。
6. **直感的な洞察および影響**
– 生活の経済的余裕が安定している時期とばらつきのある時期で対照的に見られるため、社会的な変動や政策変更があった可能性も考慮すべきです。
– 2026年の分散は、経済活動や生活環境の多様化、あるいは個別の事情による影響を受けている可能性があります。
– ビジネスや政策立案においては、安定期と変動期それぞれに応じた戦略を考えることが重要です。
この分析から、新たなデータ収集や詳細な状況分析が必要であることが示唆されています。特に、異なる手法の予測結果を検証し、その精度を評価することが今後の重要な課題となります。
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、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの左側には青色の実績点が集中しており、ほぼ水平に推移しています。大きな変動がないことから、健康状態は安定していると言えます。
– 一方、右側に緑色の昨年のデータが集まっています。実績と昨年のデータが異なる期間に分かれて表示されているため、直接の比較はできませんが、昨年の健康状態もまた安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示されている異常値がいくつか見られます。これらは標準的な範囲外のデータを示唆し、特定の期間に健康状態に何らかの問題があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の円は「実績（実績AI）」、緑色の円は「前年（比較AI）」を示しています。異なる色が異なるタイプの情報を示しており、データを簡単に比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには実績、予測（いくつかのモデルによる）、前年データが含まれています。これらのデータは比較対象として用いられ、予測値と実際のデータの一致度を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に一定のバンド内に収まっています。特に、昨年のデータと実績から外れる異常値がないため、定常性を保っていることが考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 一貫して高い健康スコアは、個人が健康を維持していることを示唆しており、保険会社や医療サービスなどでのリスク評価にポジティブな影響を与える可能性があります。
– 予測モデルによる予測がどれほど実績に近いかは、モデルの精度評価や予測に基づく意思決定に影響を与えます。
全体として、グラフは個人の健康状態が安定していることを示し、異常値のモニタリングや予測値の精度評価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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に2025年から2026年にかけてのトレンドは詳細には示されていませんが、過去のデータは左側（青色のプロット）が多く、新しいデータ（緑色）は右側にあり、期間が進むにつれてWEIスコアが測定されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにいくつかの外れ値（黒円で囲まれたデータポイント）が存在します。
– 外れ値は個人の心理的ストレスにおける急激な変動を表している可能性があります。この変動は、具体的な生活イベントや環境の変化に関連しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実データを表し、緑色のプロットは前年比を示しています。
– 予測モデルは異なる色で示され、線形回帰（紫）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）などが含まれます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値と実績値を比較することで、モデルの精度や傾向を評価できます。
– 緑色の前年比と他のデータの関連性も分析でき、過去と現在の心理的ストレスの変化を考察するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測値の間には相関が見られ、多くのデータポイントが中心に集まっています。
– 分布の密集度から、特定の期間における安定または不安定な心理的状態が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に受け取るのは、個人の心理的ストレスが時間とともに大きく変動する可能性や予測モデルの精度。
– ビジネス環境においては、このデータを活用して従業員のメンタルヘルスプログラムの効果を測定・改善することが考えられます。
– 社会的には、ストレスや心理的健康に関する教育やサポートのニーズが示唆され、人々が健全な生活を送るための政策立案に役立つと考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは明確な二つの期間に分かれています。最初の期間（2025年半ばから2026年始め）はほぼ横ばい、特に2025年8月から10月にかけてWEIスコアが少し下降しています。しかし、2026年のデータは大きく分布がばらついています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間の中でいくつかの外れ値（黒い円）が示されています。特に実績データと比較して予測データが大きく異なる場合に外れ値として表示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実績AI）のデータを示し、緑の点は前年の比較データを示しています。予測値もいくつかの手法でカラー表示されています（例えば、ランダムフォレスト回帰はピンクの線）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIデータと前年（比較AI）データの間には大きなギャップがあり、特に2026年に入ってからはデータ点がばらついています。モデルの予測と実績のズレが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の期間では、予測AIと実績AIのデータは比較的安定していますが、若干の分散があります。特に予測が当てはまっていない場合も見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の期間でWEIスコアが安定していることは、個人の自由度と自治が一貫して保たれていることを示唆しています。2026年の変動は新たな政策や環境変化、あるいは予測の難しさを反映している可能性があります。この変動は、社会的にも個人の自立や自由度に関わる課題が増していることを示しており、対策が求められる段階かもしれません。
これらの点から、データに基づいた意思決定を行う上で、これらの変動や外れ値に注意する必要があります。今後の予測や計画にはさらなる精度向上が求められます。
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:
## グラフからの洞察
### 1. トレンド
– 実績AI（青のプロット）は評価日が進むにつれて僅かながら上昇するトレンドがあります。
– 以前のデータ（薄緑のプロット）は広く分散されていますが、その中央値は比較的安定しているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青い実績値には、値が0.6を超えたり、0.4を切る外れ値が存在しています。
– 特に7月から9月にかけてのデータで異常値（黒枠で囲まれる）が多く観察されます。
### 3. 各プロットの意味
– 青のプロットは実際の実績データを示しており、評価の基準となっています。
– 緑色のプロットは過去のデータ（前年の比較AI）で、現在のデータとの比較をする際に役立ちます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測モデルは、将来の傾向を様々なアルゴリズムで予測しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測手法が結果に異なる影響を与えている様子が見られ、予測モデルに応じて傾向が異なっています。
– 線形回帰と決定木回帰の結果が離れた時期もあり、AIモデルの選択により予測精度が変わることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データ全体を通して密度が高い部分と低い部分の偏りがあり、特に緑のプロットは0.7周辺に集まっています。
### 6. 直感的な感じやビジネス・社会への影響
– 公平性・公正さのWEIスコアが示す健康な成長傾向は、社会におけるポジティブな変化を示唆します。
– 異常値の存在は、一部で予期しない要素が介入している可能性があり、それらを管理・改善することにより更に公平な社会環境を構築できるかもしれません。
– 異なる予測手法の結果を考慮することで、リスクを軽減し、効果的な施策を立案するためのヒントを得ることができます。
このグラフを通じて、データ駆動の意思決定が社会的な公平性の向上に寄与する可能性があることが示されています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 左側の青いプロット（実績）は2025年7月から10月にかけて1.0付近で安定しています。
– 右側の緑のプロット（前年）は、2025年末から2026年にかけて0.8前後で横に並んでおり、こちらも安定していると見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータに一部、異常値を示す丸印が確認できますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示し、黒い背景の丸は異常値を示します。
– 緑のプロットは前年のデータで、安定したWEIスコアを持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左右でデータが分かれており、それぞれの期間におけるスコアの推移が独立しているように見えます。
– 予測値（×印）は示されておらず、実データとの比較が行われていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年はスコアが1.0付近で推移しており、2026年に渡るにつれ0.8の安定状態が予測されている可能性があります。
– プロットの密度から、2025年は異常値を含む比較的変動の多い時期であるのに対し、2026年は安定が見受けられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 2025年から2026年にかけてのWEIスコアの変化は、持続可能性の指標が変化している可能性を示唆しています。
– 社会的自治性は2026年にかけて安定する兆しがあり、これによって政策やビジネス戦略の安定化が期待されるでしょう。
– 変動の少ない2026年のデータは、持続可能性に関する政策介入が成功した可能性を示しており、長期的にポジティブな影響を及ぼす潜在性を持っています。
この分析は、グラフの視覚的な特徴に基づいており、より詳細な理解のためには、背景となるデータや文脈を考慮することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側のデータ（実績）はおおむね横ばいで、0.8付近で集まっています。
– 右側のデータ（前年）は0.6から0.9の範囲でやや上昇しています。期間中に明確なトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は実績データ内に数点ありますが、全体のトレンドに大きな影響は与えていません。
– 急激な変動は見られず、各データセットは比較的一定の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 色で実績（青）、前年（緑）などが区別されています。
– プロットの密度は左側の期間で高く、データが集中的に記録されています。一方、右側の前年データはより広範囲にわたっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは異なる期間をカバーしているため直接的な比較は難しいですが、全体の変動幅は似ています。
– AI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）との正確な比較は視覚的には示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データ間での直接的な相関は識別しにくいです。
– 分布は全体的に0.6から1.0の範囲に集中しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 社会基盤や教育機会の安定性が示唆されています。短期間での急激な変動がないため、これは社会的な持続可能性や政策の一貫性を反映している可能性があります。
– データの集中とそれに基づく予測が現実的な枠組みにあると仮定すると、将来的な政策評価や施策策定に役立つ分析が可能です。
直感的には、このグラフからは社会基盤の安定性と一貫性が読み取れ、今後の改善や投資の計画を立てる上での参考情報になるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには大きな時間ギャップがあり、左側に「実績」のデータが、右側に「予測」のデータが表示されています。
– 「実績」は比較的安定しており、0.6～0.8の範囲で横ばいのように見えます。
– 「予測」は0.5～0.8の範囲で一定の分散がありますが、全体的にやや上昇傾向に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「実績」にはいくつかの異常値があり黒い円で囲まれていますが、大きなトレンドの変化は見られません。
– 急激な変動は特に見当たらず、データは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は過去の「実績」、緑の点は未来の「予測」です。
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が予測値に影響を与えているようです。
– 異常値が強調されていますが、グラフ上で大きな異常動作を示しているわけではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の「実績」と未来の「予測」の間に大きなギャップがあります。そのため、過去のデータが未来の予測にどのように影響しているかを直接見ることはできません。
– 予測データ内部での手法間の詳細な比較は困難ですが、全体的に似た傾向を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「実績」のデータは安定した分布を持っており、異常値は一部に限られています。
– 「予測」のデータも特定の範囲に集中しており、全体的に相関があるように見受けられます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– このグラフは、将来の社会における共生や多様性の保障に対するある程度の安定感を示しています。
– 「実績」および「予測」共に大きな変動はないため、社会の安定が予想されるかもしれません。
– ビジネスにおいては、社会的安定が持続することで新たな投資や発展が期待される段階かもしれません。
このようなグラフを分析することで、社会やビジネスの将来戦略に役立つ洞察が得られる可能性があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド:**
– 時間帯ごとに色の変化があり、周期性が見られます。特に8時と16時台に均一な色の帯が続いていることから、ここに何らかの安定したトレンドがあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の日付（例: 7月6日、7月8日）に孤立した色のブロックがあり、他の時間帯や日付に比べて異なる活動があった可能性があります。
3. **色と密度:**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを表しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示します。特に午前中や夕方に高いスコアが見られることから、これらの時間帯が特に重要であると考えられます。
4. **時系列データの関係性:**
– 日付が進むごとに、ある程度のパターンが繰り返されており、上記の安定した時間帯が確認できます。同様の傾向は他の日にも見られ、周期的な活動が推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 同時刻間での色の変化が少ないことから、同じ時間帯での活動が一貫していることが伺えます。逆に特定の日付での強い変動は外れ値として際立っています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– 特定の時間帯（例えば、朝の通勤時間や夕方の退勤時間）が高い活動を示すことは、生活リズムや消費パターンへの洞察を提供します。これにより、マーケティング戦略やサービス提供時間の調整に活用できるかもしれません。
– 外れ値と見られる日には特別なイベントや異常な状況が影響している可能性があり、それに対する対応が求められるかもしれません。
これらの視点から、具体的な原因や背景を検討することで、より深い洞察を得ることができるでしょう。
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:
以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な周期性は見られませんが、特定の時間帯に現れる色の変化が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯「8時ごろ」と「16時ごろ」「23時ごろ」に、明るい黄色が目立っています。これはWEIスコアが高いことを示しています。
– 「19時ごろ」と「22時ごろ」に、比較的スコアの低い（暗い色の）データポイントがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。鮮やかな黄色はスコアが高く、暗い紫色はスコアが低いことを示します。
– 時系列で見た場合、特定の時間（特に朝と夜）にスコアの変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– それぞれの時間帯でデータが現れる日が異なることから、ある種の行動パターンやライフスタイルの変化を表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアにある程度の偏りが見られ、特に朝と夜には高いスコアの日が多いことから、個人の活動習慣が影響していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 人々は特定の時間帯、特に朝の時間を利用して活動的になる傾向があることが示唆されています。これにより、朝の時間に高いパフォーマンスを発揮している可能性があります。
– ビジネスにとっては、顧客のアクティブな時間を特定し、それに合わせたサービス提供やマーケティング活動を展開することが効果的です。
以上の洞察から、人々の生活リズムやパターンを理解することにより、サービスの改善や新たなビジネス機会を見出すための参考になるでしょう。
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:
こちらのヒートマップについて、以下の分析を行いました。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 全体的には特定のトレンドよりも、特定の時間帯における濃淡の変化が目立ちます。毎日の特定の時間にピークがあり、それ以外の時間帯はやや低めです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日や時間帯における急激な色の変化が外れ値として見られます。特に夜遅くや早朝の時間帯における急激な変動があり、この時間帯が特に高いか低い値を示すことがあります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡はWEI平均スコアの大きさを示しています。黄色から緑色にかけてが高いスコア、青や紫の濃い色が低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの分布は、日付によって異なるパターンを示しています。日中と夜間で異なる行動パターンが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯により大幅に異なるスコアを示しており、夜間から朝にかけての時間帯で特に高いスコアに集中していることが窺えます。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– 社会的な活動や関心が特定の時間帯に集中する傾向があり、これが日常の生活スタイルや仕事のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、この時間帯に合わせたサービスや製品の提供が顧客満足度の向上につながるでしょう。
全体として、このヒートマップは時間帯別の活動パターンや、特定の興味（生活習慣や行動様式など）を視覚的に示しており、日々の活動の最適化や資源の効率的な配分に関する洞察を得る参考になります。
全WEI項目 相関ヒートマップ
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### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップには時系列情報は含まれていないため、トレンド自体は直接読み取れませんが、相関関係の強弱が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の度合いで外れ値や急激な変動を示すものは見当たりませんが、相関値が低い（青系）の部分が他と異なる関係性を示しています。
3. **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。1に近い赤色は強い正の相関、-1に近い青色は強い負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個人と社会のWEIに関連する項目間で正の相関が強いことが多いです。特に「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」はほぼ完全な相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強い正の相関が多く見られ、社会的な要因と個人的な要因が密接に関連していることが伺えます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と比較して低い相関を示す傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 多くの要因が密接に関連していることから、例えば経済や社会福祉の施策が複数の分野に影響を与える可能性があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の低い相関は、他のWEI指標と独立した要因や影響を持つ可能性があり、これに注力した政策が必要かもしれません。
– 教育や公平性、公正さに関するWEIは多方面に良い影響を与えることが示唆されており、長期的な社会発展のための投資価値があると考えられます。
このヒートマップは、個人と社会の福祉が多くの要素でつながっていることを視覚的に示しています。相互の関連性を活かした統合的なアプローチが、持続可能な社会の形成に寄与するでしょう。
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:
この箱ひげ図は、異なる「WEIタイプ」のスコア分布を示しており、以下の特徴が見られます。
1. **トレンド**:
– ボックスプロット全体としては、WEIスコアが0.7から0.9の範囲内で安定していることがわかります。特定のタイプではわずかに平均が異なるものの、全体的に大きな傾向の変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」には外れ値が見られます。これらは他のスコアと比較して異常値となっており、この分野で特定の影響を受けた個体や期間があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスの中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示します。箱の外にある線（ひげ）はスコアの全体的な範囲を示しており、外れ値はひげの外に描かれている点で示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリの分布が比較されており、それぞれのスコアがどう異なるかを見ることができます。全体としては、スコアのばらつきが異なるものの、類似した中央値を持つものが多く、一般的な生活指標としては大きく変動していないことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係を直接視覚的に判断することはできませんが、各WEIタイプ間でスコアの傾向や分布の違いが見られ、特に「個人WEI（持続可能性と自治生）」などのスコアは高めで安定しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人々がこのグラフから直感的に感じることは、生活の各カテゴリが異なるスコア分布を持ち、特に「心理的ストレス」や「共生、多様性、自由の尊重」に関しては異常なデータがある可能性があるため、その分野での改善が望まれるということです。公共政策やビジネス戦略においては、こうした分野を特定し、改善施策を講じることで全体の生活の質を向上させるチャンスがあると言えます。
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:
このPCA（主成分分析）のグラフについて、以下のポイントを考慮して洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 主成分1（横軸）と主成分2（縦軸）のデータには明確な上昇や下降の傾向は見られません。プロットは特定の方向に集中せず、全体的に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と見られるプロットがいくつか存在します。特に、第2主成分が低い値を持つデータ点などは注目を集めます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸（第1主成分）は寄与率が80%と非常に高く、データの大部分の変動を説明しています。
– 縦軸（第2主成分）は寄与率が5%であり、残りの変動を補足的に説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– クラスタが形成されているような部分も散在していますが、時系列的な変化よりも全体としての分布が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が広い範囲にわたって分布しているので、データのバリエーションが大きいことがわかります。
– 第2主成分は寄与率が低いことから、そこまで重要な変動を示していない可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– データのばらつきは、多様な生活要素が考慮されていることを示していると考えられます。
– 高い寄与率を持つ第1主成分が生活の質に最も影響を与える要素である可能性があります。
– 社会的な施策を講じる際には、この主成分に関連する要素に注目することが効果的であるかもしれません。
この分析の結果は、生活の質やその構成要素を理解し、改善するための手がかりになる可能性があります。
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。