📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析概要:
1. **時系列推移**:
– 総合WEIスコアは、全体的に0.65から0.90の範囲で変動を示し、明確な上昇または下降傾向は見られないが、特定の日において顕著な変動を示す。例えば、7月5日から7月10日までの間に変動が激しい。
– 個人および社会のWEI平均も同様に適度な変動を示し、個人の方がやや安定的。
2. **異常値**:
– 異常値として報告された日付のほとんどは、データの平均的な変動範囲からの逸脱を示している。例として、7月1日や7月20日のスコアの大きな変動は特筆すべき。
– 背景の推測としては、経済イベント、社会情勢の変化、政策変更などが考えられる。
3. **季節性・トレンド・残差**:
– データのSTL分解により、WEIスコアは短期間の季節的なパターンを持つが、ランダムな方法で、残差成分が示すように多くの予測されない日別の変動がある。
– 全体的な長期トレンドは顕著ではないが、短期的なトレンドは存在する。
4. **項目間の相関**:
– 経済的余裕と健康状態、自由度と自治がWEIスコアに強い影響を与える可能性が示唆される。
– 社会基盤・教育機会と社会的持続可能性も相関関係が見られ、多くのスコアに対する積極的な影響を示している。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図からは、健康状態や経済的余裕が高い中央値の安定性を示す一方で、社会公平性や心理的ストレスのように、より変動性の高い項目も観察される。
– 一部のデータセットにおいて外れ値が確認され、これが異常値報告に寄与している可能性がある。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PCA分析に基づき、PC1が0.79の寄与率を持つことから、主にWEIの変動は特定の構成要素（おそらく経済的余裕や健康状態などが一体となったもの）が強く影響を及ぼしていることを示唆する。
– PC2は寄与率が低く、データの総合的な説明力にはほとんど影響を与えないことを示している。
**結論**:
データ全体としては、カテゴリに応じた異なるスコアの変動が見られるが、全般的なWEIスコアの劇的な変化は確認されない。異常値及びスコア変動は、潜在的な外部要因（政策変更、社会イベント、経済環境の変化など）によって影響を受けている可能性がある。今後の分析では、これらの外部要因との関連性を精査することが望ましい。
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:
このグラフを分析して、以下のポイントを提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの中で、実績値（青色）と前年の比較（緑色）が描かれています。
– 実績値は、特定の期間で徐々に減少しているように見えます。
– 今年のデータは左側に集中しており、前年との差異が明らかです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、何かしらの異常値（黒色の円で示される）がありますが、全体の分布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**:
– 予測（ピンク、紫、水色の線）は、異なる回帰手法を用いたもので、予測の幅が広がっていることを示しています。
– 予想の不確かさ範囲（灰色）は予測の幅を示しており、実績と予測の差を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは相関がありますが、長期間に渡って業績が低下している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフの初期段階では、多くのデータポイントが密集しており、その後分布がばらついているように見えます。これは分散が大きくなることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータからは、現状維持が難しく、何らかの改善が必要であることが示唆されます。
– ビジネスや社会においては、計画を見直し、新しい戦略が必要である可能性があります。
全体として、このグラフは現状の維持が難しいことを示しており、経営戦略の見直しや方針の再評価が必要となるかもしれません。
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:
以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. トレンド:
– グラフには2つの異なる期間のデータが存在しています。2025年7月から10月までの期間では、実績データ（青い点）が示されていますが、大きな変動は見られません。
– 2026年5月から7月の期間に対しては予測データ（緑色の点）が示され、全体的にやや増加傾向にあります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 実績データの中に、複数の異常値（黒い円で示されたもの）があり、これは通常の範囲を超えたデータポイントを示します。
– 予測では、明らかな外れ値や急激な変動は見られませんが、密度の高いエリアに集中しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績データを示しています。
– 緑色の点は予測された値を示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– グレーの領域は予測範囲で、AIモデルによる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:
– 特定の期間での実測値と予測値が異なる期間に存在し、それぞれの期間での動向が異なっています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 分布として、実測値は密集しており、予測範囲との一致度が高く見えます。
– 予測データには軽微ながら上昇傾向のパターンが見られます。
6. 直感的な印象とビジネス・社会への影響:
– 実績データと予測データが異なる期間に配置されているため、一貫性のある長期間のトレンド分析には注意が必要です。
– AI予測モデルの精度が比較的高いと仮定すれば、今後のパフォーマンスはやや向上が予測され、個人や企業が長期計画を立てる際に有用です。
– 社会やビジネスにおいては、より正確に将来を見据えて戦略を立てるためのデータとして活用できるでしょう。
この分析から、AIによる予測がどれほど現実とのズレが少ないかを確認しながら、日常生活やビジネス戦略に役立てることができることがわかります。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 最初の3か月（2025年7月から2025年9月）は実績が比較的高めに安定していますが、その後急激に低下しています。
– その後、データが存在しない期間（2025年9月から2026年3月）を経て、2026年3月以降に新たなデータが出現しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測期間中、非常に急激な変動が見られ、特に2025年9月付近で急激な下降トレンドが観察できます。
– 予測の中にいくつかの方法で描画されているが、全体として不確実性が高い印象があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データであり、実績の後は過去データを参考にした予測が複数種類表示されています。
– 色が異なる線が予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）の様々な予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去データが予測に活用されていますが、その予測はモデルによってばらつきがあり、特定のモデルが全期間にわたって優れているわけではないことが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性やトレンドの傾向は観察されませんが、実績データから予測への急激な変動は注目点です。
6. **人間の直感及びビジネスや社会への影響**
– 実績の急激な低下と予測の不確実性は、社会的な状況や政策の急変を示している可能性があります。この変動は注意を要する問題であると感じるでしょう。
– ビジネスにおいては、予測の不確実性が高まっているため、多様なシナリオプランニングが求められる可能性があります。
このグラフは、社会状況の急変を背景としている可能性があるため、政策立案者や企業リーダーはデータの不確実性に対応するための戦略を考慮する必要があります。
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
– **実績（青点）**: 期間中の前半約6ヵ月は、実績のデータが密集しており、特段のトレンドは顕著ではありませんが、0.8付近を中心にある程度安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒円）**: いくつかの外れ値が見られますが、特にデータの中心から大きく外れるものはないため、それほど重大な異常は示していないかもしれません。
### 3. 各プロットや要素
– **予測（赤×、紫、ピンク、青紫線）**: 予測手法ごとに異なる予測値が示されています。これらの線は実績データと比較することで、予測の精度やバラつきを評価できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **前半と後半の比較（緑点）**: データは360日間で分かれていますが、前半（実績）と後半（比較AI予測）は別々の時期を扱っており、相関を見ることで変動があるかを分析できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **前後半での相関**: 特に目立った相関は示されていませんが、期間による経済状況の変動を予測するために、多様な手法が試されています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **経済的余裕の安定性**: 実績データは全体的に安定しており、経済的余裕が大きく変化する兆候は見られません。
– **ビジネスや社会への影響**: 経済的余裕が安定している場合、消費行動も安定する可能性があり、企業のマーケティング戦略においても比較的保守的なアプローチが考えられるかもしれません。
このグラフは、経済的余裕の安定性を視覚化しており、異なるモデルを通じた予測の比較が可能です。予測の精度をさらに高めるためには、外れ値の分析やモデル精度の向上が鍵となります。
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:
以下にグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月頃）から、WEIスコアは横ばいの後、やや下降するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い丸で示されるプロットがありますが、数は多くないです。
– 時系列の初期には急激な変動はあまり見られず、安定した状態が続いています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測線（紫、青、緑の線）は、異なる回帰モデル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**
– 実績データと予測モデルのデータが重なる箇所があり、特定のモデル（例えば、線形回帰）がより実績に近い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは比較的一定の範囲内で安定していますが、予測データは分散が広がっているように見えます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– トレンドが下降しているため、個人の健康状態に注意が必要との直感が生じる可能性があります。
– ビジネスや社会的には、低下する健康指数が長期的な問題を示唆するかもしれず、介入や支援が必要かもしれません。
全体として、データは初期は安定していますが、時間が経つにつれて下降傾向が見られ、これは将来的な健康状態の懸念を生じさせる可能性があります。予測モデルを活用することで、対策の必要性を見極めるための参考となるでしょう。
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:
この個人WEIの心理的ストレスの時系列散布図を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は初期の間は比較的一定ですが、徐々に減少しています。
– 予測（Xマーク）は主に7月1日から9月1日までで、その後は表示されていません。
– 前年（緑色プロット）はスコアの範囲を示しており、比較的安定した分布をしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にわずかに異常値としてマークされたプロットが散見されます。
– 予測データの急激な減少が観察され、それは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で若干異なります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データ、赤いXは予測データを示しています。
– 黒い円は異常値を示し、実績データの中の変異を特定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データから予測までの移行がスムーズではなく、予測の信頼性には不確実性が伴います。
– 過去のデータ（前年度）は現在のパターンと比較するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に大きな分断は見られず、スペクトルの変化が徐々に描かれています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 直感的には、多くの人が最初はストレスを感じていたが徐々にクリアになっていく印象を受けます。
– 社会やビジネスへの影響として、今後のストレス管理戦略に対する洞察が得られるでしょう。このデータは、組織がどのように介入し、サポートを提供するかに影響を与える可能性があります。
このグラフから得られる洞察に基づいて、ストレス管理プログラムの効果や必要性を評価することができます。
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:
この個人WEI（自由度と自治）の時系列散布図について、以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 青の実績データは、始めの数か月で高い位置にあり、その後にやや下降する傾向があります。
– その後、データがなく、後半に予測（緑のデータポイント）が表示されていますが、以前のデータと比べるとやや高い位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青いデータに、黒丸で示された外れ値がいくつか見受けられます。
– この期間には急激な変動は見られませんが、黄色い領域は統計的な範囲外を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データを示し、明確にクラスタリングされています。
– 緑のプロットは予測データを示し、将来的な予測としてやや上昇傾向を示唆しています。
– 外れ値は使われた統計的手法やデータの異常を示しています。
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は、全体的な傾向としては一致していませんが、予測の回帰線より実績が低めに描写されているのは興味深い点です。
– 線形、決定木、ランダムフォレストの各回帰線が、それぞれ異なる予測を示していることに注目。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測AIのデータは、完全には一致していませんが、特定の時期には重なりが見られます。
6. **直感的な感じや社会への影響**:
– 初期の下降傾向は、不安定な状況や外部の影響を示している可能性があります。
– 予測データの増加傾向は、将来的な改善を期待させます。
– ビジネスや個人の自由度に対する期待が高まっている可能性が考えられ、政策やマネジメントにおける戦略的な判断に利用できるかもしれません。
このグラフは、個々人の命を照らし出す重要な指標であり、さらなる成長や自由度の向上を期待させる要素を含んでいます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 期間の初期（2025年7月から2025年9月頃）は、実績のスコアが狭い範囲に集中しており、特段の上昇や下降の明確なトレンドは見られません。
– その後、予測モデルの結果が表示されており、特にランダムフォレスト回帰と線形回帰による予測は急激に低下していますが、実績のデータとは乖離しています。
– 最後に、前年（比較AI）のデータ（2026年1月以降）が一貫して高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータにおいて、いくつかの異常値（○）が確認され、多くが集中している領域を外れてスパイクしています。
– ランダムフォレスト回帰の予測が急激に下降している箇所があり、他の予測モデルと比較して大きな変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータ（実績AI）で、安定しているように見えます。
– 赤いバツ印は予測（予測AI）であり、実績とは乖離した結果を示しています。
– 緑の点は前年のデータで、他のデータよりも高いスコアを安定して維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと予測のデータが一致していないことから、予測モデルが実績のトレンドを正確に捉えられていない可能性があります。
– 比較AIのデータは一貫して高得点を示しており、他のどのデータよりも安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰）には相関があまり見られず、外れた予測をしているようです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績スコアは比較的一定であるため、特に現状のWEIに大きな変化はないと考えられます。
– 予測が実績にうまく追従していないことから、予測モデルの改善や外部要因の再評価が重要です。
– 社会的な公平性や公正性を示す指標として考えると、前年に比べて現状の継続性について議論が必要です。モデル改善によって将来的なリスクや機会をより正確に把握でき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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 左側のデータポイント（2025年7月から2025年12月）は、比較的高いWEIスコア (約0.8以上) に集まっており、ほぼ横ばい。
– 2026年3月以降のデータは、引き続き高いスコアを維持しているが、わずかに分布が広がっている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のプロットにいくつかの「異常値」マーク（黒の〇）が見られますが、大きくスコアから外れるものはない。
– 全体的に急激な変動は見られず、スコアは安定的と言える。
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ており、スコアが高い傾向を示している。
– 緑色のプロットは昨年のデータとして、前年度のスコアとも比較が可能。
– ピンクや青色のラインは異なる予測手法を示しており、全て高いスコアの範囲内で予測がされている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと昨年のデータ、そして予測データは全体を通じて類似した位置にあり、安定したスコアが維持されていることを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の一致度は高く、WEIスコアにおけるスコア維持の可能性が示唆される。
– 分布は狭く、特定の上位値に集中していることから、信頼性高い測定がされている。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが高い状態が維持されていることは、持続可能性と自治性が確保されていることを示しており、コミュニティやビジネスにとってプラスの指標といえる。
– 安定したトレンドは、政策立案や持続可能な取り組みを進める上で、リスクが少ないことを表している。
このグラフは、社会的な持続可能性と自治性が一定以上の品質で維持されていることを示しており、今後の政策や取り組みの計画において有用な指標となり得ます。
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:
このグラフは、360日間の社会WEIスコアの推移を示す時系列散布図です。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**:
– **実績（青色の点）**は横ばいで、スコアは0.8付近に集中しています。
– **前年（緑色の点）**も同様に0.8付近で横ばいしています。全体的に大きな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**:
– 異常値は黒の円で示されていますが、実績のデータから大きく外れている様子は少ないです。
– 急激な変動は見られません。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実際のスコアで、安定して高いスコアを示しています。
– 緑の点は昨年の実績で、予測された範囲（灰色の背景）に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータが密に集まっており、安定していることを示唆しています。
– 様々な予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で予測が行われていますが、実績を大きく外れることはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のスコアの間で一定の相関が見られます。
– 全体的に0.8付近に集中しており、スコアの分布は狭い範囲に収まっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績が安定して高いことから、社会基盤や教育機会において継続的な品質維持がなされていると感じられます。
– 異常値が少ないため、制度の安定感があるとともに、予測モデルも信頼性が高いと言えます。
– 社会における教育機会の公正性が保たれており、継続的な投資がその安定に寄与している可能性があります。
このグラフから得られる重要なポイントは、データの一貫性と予測の精度が非常に高いことであり、現在と前年のパフォーマンスが良好である点です。社会インフラが安定しているという安心感に繋がり、政策や決定がこの方向性を維持・強化していくことが期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の数か月（2025-07-01から2025-10-01まで）は、高いWEIスコアを示す実績値（青色）が一定しています。しかし、後半の期間（2026年のデータ）は、より低いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データに外れ値が見られ、異常値（黒い縁取りのある円マーカー）として強調されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の予測が示されていますが、それぞれ異なる傾向を示しています。ランダムフォレスト回帰では、急激な減少を予測しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点が実際の実績値を示し、緑色が前年の比較データを表しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰の予測を示しており、下降傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータ（青色）は、予測データ（x印、線色）と密接に関連しているものの、異なる回帰モデルで将来の傾向が大きく異なることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）は、モデルの予測に対する不確実性を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の高いスコアは、共生・多様性・自由の保障における良好な状況を示唆していますが、今後の予測値は低下傾向にあり、これらの分野に変化が生じる可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとって、今後の傾向を踏まえた早期の対応や戦略の変更が求められるでしょう。
最終的に、このグラフは、社会的な共生や多様性の進捗についての警戒信号を発しています。データと予測のギャップを埋めるためには、継続的なモニタリングと適切な施策が重要です。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見て、ヒートマップには顕著な周期性が見られます。時間帯によって異なる色のグループが形成され、特に朝と夕方に色が集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付ごと、時間帯ごとに表示される色の明暗から、特に明るい黄色や暗い紫が目立つところが外れ値に当たる可能性があります。この場合、特定の日や時間に異常な数値が観測されたことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の明るさは「総合WEIスコア」を示しており、色が明るいほど数値が高く、暗いほど数値が低いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにデータが分かれており、各時間帯で連続性を持っているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯、特に午前中や深夜の時間帯において、データの密度は薄く、数値が安定しているかもしれません。一方、夕方から夜にかけてはデータが集中しており、変動が大きいことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 生活カテゴリーに関連する活動が一定の時間帯に集中していることが直感的に理解できます。特に朝や晩の時間が生活活動のピークなのかもしれず、これは人々の活動や消費トレンドに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、特定の時間帯にターゲットを絞ったマーケティングが有効であることが示唆されます。また、社会的には、これらの時間帯でのサービス提供やリソース配分における最適化の必要性を示唆しています。
全体として、このヒートマップは生活リズムや消費行動、リソースマネジメントに一定の洞察を提供するものとなっています。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日付による横軸、時間帯による縦軸で、時間帯と日付ごとに個人WEI平均スコアが示されています。
– 大まかな周期性や継続的なトレンドは見られず、様々な時間にランダムに分布しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付と時間帯に極端に高いスコアや低いスコアがあります。黄色部分はスコアが高く、紫色や青色部分はスコアが低いことを示しています。
– 7月19日や7月25日、7月26日に特に顕著な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの強度を示しており、黄色が最も高く、紫や青が低いことを示しています。
– 特にスコアが高い時間帯や日付を特定し、その要因を探ることが有益です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のスコアが独立しており、特に他の時間帯との明確なパターンや関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体的にランダムであり、特定の時間帯に偏ることなくスコアが発生しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間帯や日にスコアが顕著に高いあるいは低い原因を突き止めることで、日常生活の中で重要な時期やイベントを特定できます。
– 例えば、これが仕事に関連しているデータであれば、高スコアの時期が生産性の高い時間を示し、その時間を戦略的に活用すると効率が向上する可能性があります。
このグラフは、日常生活やビジネスの場面で、効率の良いスケジューリングや時間管理に関する重要な洞察をもたらす可能性があります。
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:
ヒートマップの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**
– 全体的に均一なパターンが見られず、時間帯によって異なる活動のピークが見られます。
– カテゴリや期間ごとの周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月20日に21時から22時の間に非常に濃い紫色の低スコアの外れ値が観察されます。これは急激な数値変動または異常なイベントの発生を示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スコアの高低を示し、黄色は高スコア、紫は低スコアを意味します。
– スコアが高い時間帯は比較的少なく、黄色と緑のマスが少数でしか見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によってスコアが集中して高い（黄色・緑）または低い（青・紫）傾向があります。
– 多くの時間帯が低スコアに偏っており、特定のイベントが頻繁に発生している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 黄色や緑の高スコアは限られた期間と時間に集中しています。これらの時間帯に特有のアクティビティがあるかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 社会生活における特定の日付や時間帯における活動レベルの変動を捉えることができ、効率的な資源配分やサービス提供の調整に活かせるかもしれません。
– 非連続的で特定のイベントや変化をターゲットにしたアプローチ、特に低スコアの原因究明が重要です。これには、何らかの障害やイベントが関わっているかもしれないため、注意深い分析が必要です。
このヒートマップは動作や傾向を直感的に捉えやすく、特に異常事態の早期発見において有益です。
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:
### グラフ分析と視覚的な特徴
1. **トレンド**:
– 相関ヒートマップには時系列データは含まれていませんが、相関係数を通じて項目間の関係性が示されています。高い相関が長期間続くことは傾向の一部として捉えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、相関が非常に低い「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目の関係が考えられます。特に、「個人WEI（健康状態）」とは相関が0.19と低く、これが注目されるべき点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色で相関の強さが示されています。赤が強い正の相関（1に近い）、青が負の相関（-1に近い）を示します。淡い色は相関が弱いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリがあり、それぞれがどのように他の項目と関連しているかが視覚化されています。「総合WEI」は他の多くの項目と強い相関を持っていることがわかりますが、「個人WEI（経済的余裕）」は弱い相関が多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」および「自由度と自治」との相関は高く、心理的状態が健康や自治に密接に関係していることを示唆します。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関を持っており、社会の構造的側面同士が密接に関連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**:
– このヒートマップは、個人と社会の健康や福祉における様々な因子が複雑に絡み合っていることを示しています。例えば、心理的健康が他の健康指標や自治と強く結びついていることから、メンタルヘルスの促進が個人の生活の質を高めるだけでなく、自治意識にも良い影響を与える可能性があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」が他の要素と低い相関を持っている点に注意が必要です。この要素を改善することで他の生活の質指標にどのような影響を与えるかを更に探求することが重要です。
– 社会面では、「公平性・公正さ」や「共生・多様性・自由の保障」が社会全体のウェルビーイングにとって重要な役割を果たしていることが示唆され、政策決定や組織運営に考慮すべき重要な要素であると考えられます。
この分析により、個人や社会の生活の質を向上させるためにどんな要素に注目すべきかについてのヒントが得られます。社会政策や企業のCSR活動において優先的に取り組むべき領域を特定することができるでしょう。
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、WEIスコアの分布を示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 期間が特定されていないため、直接的な時間的トレンドは見えません。しかし、各カテゴリ間のスコアによる比較が可能です。
2. **外れ値**
– 外れ値は、特に「個人WEI（心理的ストレス）」、「社会WEI（共生、調和、多様性、自由の尊重）」のカテゴリで見られます。これらは異常なデータ点があることを示しており、これらの要因で個別に考慮する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の中央の線は中央値を示し、箱の上と下の境界は第1四分位数と第3四分位数を示しています。これは、スコアの分布の中央にどれほどのデータが集中しているかを示します。
– 色の違いは視覚的な区別を容易にするためのものですが、具体的な意味は明示されていません。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データの表示ではないため、特定の時系列関係は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公共性・公正さ）」は中央値が他と比べて高く、分散が少ないです。これは、この要素が安定していることを示しているかもしれません。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」におけるスコアの分散が比較的大きいことから、これらの要素に不均一性が存在する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス/社会への影響**
– 高いスコアのカテゴリは、おそらく生活の質や社会の健全性において重要視されています。特に「社会WEI（公共性・公正さ）」が高く安定していることは、公共政策や社会の安定において良好な状態を示しているかもしれません。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」の不均一性は、メンタルヘルスの課題を反映しており、個人の生活の質に影響を与える可能性があります。これに対する特別なプログラムや支援が必要かもしれません。
この分析は、社会的および個人的な福祉を測定し、改善の機会を特定するための指標として利用できる可能性があります。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、生活カテゴリにおけるデータの変動を視覚化しています。以下に詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは第1主成分と第2主成分という軸を持ち、特定の上昇や下降のトレンドは明確ではありません。
– 点が散らばっているため、周期的なパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上部と下部に少数の点があり、それらはデータの外れ値として認識される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は異なる時点またはサンプルを表しており、どこに位置するかによってそのサンプルの特性が異なります。
– 第1主成分は0.79の寄与率を持ち、大部分のデータ変動を説明していると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データがある場合、主成分でのプロットは相関関係や変動のパターンを探るのに役立ちますが、具体的な関係性はここからは読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全般的に広がっており、明確なクラスターは見受けられません。
– 第1主成分と第2主成分の間に強い相関はみられないようです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– データが広く分布していることから、多様なサンプルが含まれている可能性があります。
– 主成分分析によってデータの次元が削減されており、重要なパターンを見つけるための有効な手法です。
– ビジネスや政策決定において、これらの主成分をもとにさらに詳細な分析を行うことが価値ある情報を提供する可能性があります。
この分析はデータの概要を提供しますが、具体的なインサイトを得るには元のデータセットや追加情報が必要です。
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。
