📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果は以下の通りです。
### 総合的分析
– **総合WEIスコアのトレンド**
– WEIスコアの時系列データは、最初の数日間では0.66から0.79の間で変動しており、中盤以降(7月中旬)にはスコアが上昇し、0.80〜0.90付近で安定しています。最終週には再びスコアが低下し、0.70付近で推移しています。
– 時間を経るにつれて、スコアの安定化が見られ、それに伴い変動の幅が狭まりました。
– **異常値**
– 初期(7月1日〜5日)におけるスコアの大きな変動は、WEI平均や個別項目のスコアでの異常値と一致します。この期間のスコアは極端に低かったり高かったりしており、何らかの外部要因（例えば社会イベントや政策変化）による影響を受けた可能性があります。
– 特に注目すべきは7月6日の異常に高いスコア(0.90台)であり、個人の健康状態や社会基盤のスコアの大幅な向上と関連していると考えられます。
– **STL分解**
– 長期トレンドとしては、7月8日頃から7月中旬にかけてWEIスコアが上昇し、その後は次第に低下する傾向があります。
– 季節的なパターンとしては、週末や休日にスコアがやや上昇する傾向があり、個人のストレスや自由度の向上と関連していると考えられます。
– **相関ヒートマップ**
– **個人の健康状態**と**心理的ストレス**の間に強い負の相関が見られ、健康が良くなるほどストレスが下がる傾向があります。
– **社会基盤・教育機会**と**持続可能性**には高い正の相関が示され、これらの項目が相互に強化し合っている可能性があります。
– **データ分布（箱ひげ図分析及び外れ値）**
– 各WEIスコアのデータは比較的一様な分布を示していますが、個別項目のスコアにおける外れ値が多いことで、スコアが極端に上下する日があることがわかります。
– 特に**心理的ストレス**のスコアに見られる下方向への外れ値（特に7月19日）は、ストレスが極端に低く測定された日があることを示しています。
– **主要な構成要素 (PCA)**
– 主成分分析（PCA）では、第一主成分(PC1)が大部分の変動(79%)を説明しています。この主成分は広範囲な社会的要因（例えば、社会的基盤や多様性、持続可能性）を反映していると考えらえます。
– 第二主成分(PC2)は寄与率が低く、特定の一時的なイベントや日常的な変動を示している可能性があります。
### 考察
データからは大規模な社会的要因による全体的な生活満足度の向上と、その後の生活環境の安定化が示され、それにより一時的な変動が生じている可能性が高いです。将来的な分析には、こうした短期的な変動要因の特定と管理が望まれます。
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:
以下のポイントに基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 総合WEIスコアは、最初は上昇し、その後横ばい状態に移行しているようです。全体的には0.6から0.9の範囲で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの中には異常値が特定されていますが、大きな変動は少ないようです。異常値は特定の期間に固まって現れているように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青色の点で表され、予測は赤色の×印です。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示され、安定した範囲に収まっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が別々に示されていますが、各手法は異なる予測傾向を示し、特にランダムフォレスト回帰がユニークな傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測の間に若干の違いはありますが、基本的には一致しています。
– 各予測手法の線が次第に広がっている点は、不確実性の増加を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的安定していますが、時間の経過に伴って若干の下振れ傾向が見られる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフのトレンドは、生活に関連する指標の安定を示唆しており、短期的には大きな変動が予期されていないことを示しています。
– ビジネスの観点からは、安定した需要や供給の状態が期待される可能性があります。しかし、予測の不確実性の増加は、長期的な計画に考慮が必要であることを示唆しています。
このグラフは、全体として安定していながらも、細心の注意を払い続ける必要があるデータの特性を反映しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **上昇・下降**: 期間の初めに軽度の上昇傾向が見られ、その後は一定のレベルで維持されているが、後半にかけてはやや下降している。
– **周期性**: 特定の周期性は見られない。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値として強調されている。これらはランダムに散らばっており、特定の時期に集中していない。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）**: 実際のWEIスコア測定値。
– **異常値（黒い丸）**: 平均から外れた異常値。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測に対する信頼区間を示している。
– **予測の種類（線の色）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測手法が緑、シアン、紫で示されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによる未来の推定は、特に大きく変化しない範囲で予測がされている。予測の信頼性の違いがモデル間で確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 教示された期間中、スコアの変動はそれほど大きな範囲での変動を示しておらず、安定感がある。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを直感的に見ると、全体として安定しているが、後半の若干の低下といくつかの外れ値が懸念材料となるかもしれない。この安定感は、ビジネスや社会的な安定性を示唆し、予測モデルによる評価が一貫していることは戦略的プランニングに寄与する。
– 外れ値の部分が推定以前の問題として特定の要因による影響を受けている可能性があるため、詳細な因果関係を分析することが重要かもしれない。これにより、パフォーマンスや社会的条件の変動に対する理解が深まる可能性がある。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばいおよび軽微な変動**: 最初の半分程度（7月1日から7月15日頃まで）は概ね安定していますが、軽微な上下変動があります。
– **軽微な下降トレンド**: 7月15日以降、全体的なスコアがわずかに下降しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: いくつかのデータポイントは黒い円で強調され、外れ値として認識されています。
– **急激な変動**: 特に急激な変動は観察されませんが、7月下旬以降のスコアのわずかな下降は注目となります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（実線）**: 青い点が実際の測定値を示しています。
– **予測**: 異なる色の線（緑、シアン、紫）はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
– **不確かさの範囲**: 灰色の帯域は予測の不確かさを示し、可能性のあるスコア幅を表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **整合した予測**: 予測モデルの結果は全体としてスコアの一定の範囲内に収まっており、モデル間で大きな不一致は見られません。
– **予測の一貫性**: 予測は実績と概ね一致しており、今後のスコアも大きな変動を予測していないようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **安定した分布**: データは一定の範囲内に安定して分布しています。特に大きな偏りはありません。
– **相関の見え方**: 時間に対するスコアの推移を見ると、軽微な下降傾向が示され、予測モデルもこの傾向を反映しています。
### 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
– **社会・ビジネスへの信頼感**: WEIスコアが大きな変動を示さないため、関連する社会的またはビジネス的環境が現在安定していることが示唆されます。
– **予測と対応**: 現時点での予測に基づけば、急激な社会変動やビジネスの急な意思決定を迫られる可能性は低そうです。しかし、わずかな下降傾向には警戒が必要です。
全体として、このグラフは安定した社会環境と予測可能な範囲内での将来の経緯を示しており、現在の動向を維持するための方策が求められるかもしれません。
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
– **全体の傾向:**
– WEIスコアの全体的な動きはほぼ横ばいですが、軽微な上昇トレンドが見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:**
– 特定の日付でスコアが顕著に低下している外れ値があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青いドット）:**
– 実際のWEIスコアの観測値を示しています。このデータは、一般的に高い値を維持しています。
– **予測の不確かさ範囲（グレーのシェーディング）:**
– 予測の幅を示し、将来のスコアの変動を予測しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測モデル間の比較:**
– ランダムフォレスト回帰のモデル予測が軽微な上昇傾向を示しており、比較的安定しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布:**
– 大部分は高いWEIスコアに集中しており、外れ値がいくつかあります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な所見:**
– 人々はこのグラフから、個々の経済的余裕が安定していると感じ取るかもしれません。
– **影響:**
– 安定したWEIスコアは、個人の経済的な健康が保たれていることを示し、消費者信頼の増加や経済活動の安定に寄与するかもしれません。
このグラフからは、突発的な変動要因に注意を払いつつ、全体としては安定した経済状態が続くことを期待できると考えられます。今後の外れ値の動きにも注意が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– データの初期ではWEIスコアが高い状態で安定しているように見えますが、途中から徐々に低下しています。最終的にWEIスコアは0.6付近まで下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアの急激な変動は特段見られませんが、特定の点がグラフ上で異常値（○で囲まれた点）として表示されています。これらは他のデータポイントと比べて目立つ外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤い×は予測されたデータを示しています。異常値は黒い円で囲まれています。グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示しており、未来のデータの信頼性を表しています。
– 予測のトレンドラインとして、複数の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測モデルの結果が示されており、異なった予測パスが描かれています。これにより、それぞれのモデルが異なる予測を提供することが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に見て、実際のスコアは予測の範囲内に収まっていることが多いですが、一部のデータは外れています。このことは、モデルの予測精度に改善の余地がある可能性を示しています。
6. **直感的な感想および洞察**
– グラフ全体から、WEIスコアの健康状態が徐々に悪化している傾向があるため、健康管理やライフスタイルの改善が必要である可能性があります。ビジネス的には、健康状態のデータは個人の生産性や企業の保険コストに影響を与えるため、早期の対応が推奨されます。また、異常値の分析から、特定のイベントや要因が健康状態に急激な変動をもたらしている可能性を考慮する必要があります。
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**:
– 初めの約20日間は、スコアが上昇したり横ばいになったりするパターンが見られます。
– その後、スコアは低下傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内では、複数の外れ値が検出されており、それらは黒い円で囲まれています。
– 外れ値は初期、中期、末期にランダムに出現しており、特定の期間に集中してはいません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績データを表し、予測としての赤い「×」は見られませんが、予測範囲と複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が描かれています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示し、ほとんどの実績データがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑、ターコイズ、紫の線は線形回帰、決定木、ランダムフォレストそれぞれの予測値を示しています。予測モデル間で若干の予測の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが高いスコアの領域に集中しており、心理的ストレスが特定の期間で一定に保たれている期間があることを示唆します。
6. **人間の直感的な理解および影響**:
– グラフからは、個人の心理的ストレスが月初めから中旬にかけて上昇、その後徐々に低下する傾向が見て取れます。これは、月初に業務負荷がかかり、中旬に対処が進み、月末に安定を見せ始めた可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、このようなストレスパターンが連続するようであれば、健康管理やタイムマネジメント、休息の重要性がより認識されるかもしれません。
このデータは、心理的ストレスを時間経過で追跡して、個人がどのようにストレスに対処しているかを把握するための有用なツールとなります。予測モデルの比較により、より精度の高いストレス管理プランの構築が可能となるでしょう。
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:
このグラフは、個人のWEI（自由度と自治）スコアの30日間の変化を示す時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– スコアは最初に高く、やや横ばいから下降気味になっています。
– これは高い自由度と自治が時間と共に減少している可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としていくつかのデータポイントが強調されています。この期間中に特定のイベントや状況が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しています。
– ピンク色はランダムフォレスト回帰の予測を示し、直線的な傾向を見せています。
– 灰色の濃淡は予測の下限・上限を示しており、予測の不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータポイントと予測値の間には一定の一致がありますが、予測は実績よりも緩やかに下降の傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布はやや右肩下がりで、右の方でスコアが低下しています。
– 総じて、日付が進むにつれてスコアは低下し、その分散も広がっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 自由度と自治スコアの下降は、個人の生活における選択の自由や自己決定感が減少する可能性があり、ストレスや不満の蓄積につながるかもしれません。
– ビジネスには顧客満足度やエンゲージメントの低下といった影響がある可能性があります。
– このデータを元に生活改善の施策を検討することが、有用かもしれません。
このグラフは個人の自由度を取り巻く動向を把握し、適切な介入を検討するために重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフでは、データポイントが比較的一定の範囲に集まっていることが分かります。特定の上昇や下降の明確なトレンドは見られないものの、予測の傾向を見ると、ランダムフォレスト回帰による予測は減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値として識別されています。これらは通常の範囲から外れたスコアを示しており、特定のイベントや外部要因による一時的な変動である可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データで、全体的に0.6から1.0の間に集中しています。予測の信頼区間がグラフに示されているが、その範囲内に実績データが収まっている箇所が多い。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰（青い線）とランダムフォレスト回帰（ピンクの線）の予測が示されています。線形回帰はほぼ水平に近いですが、ランダムフォレスト回帰は下降しています。この違いは、データの非線形性をランダムフォレストが捉えている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの群集は0.8周辺に高い密度を持ち、安定した公平性・公正さのレベルがあることを示しています。しかし、予測の不確かさが広がり、将来の安定性には多少の懸念があるようです。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 社会の公平性と公正さの指標が安定していることは、政策やサービスの持続可能な施策にとって良い兆候です。しかし、外れ値の存在と予測の不確実性が、特定の要因に注意を払う必要性を示唆しています。ビジネスの観点からも、この不確かさを考慮に入れた柔軟な戦略が求められるでしょう。
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**
– 実績データ（青のプロット）は、全体的に横ばい〜僅かな下降傾向が見られます。終盤に若干の変動が増えています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰）はそれぞれ異なる傾向を示し、線形回帰は上昇、ランダムフォレスト回帰は下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの外れ値がプロットされています。それらはスコア上、下に散見されます。
– 急激な変動は特に終盤に増しているため、何らかの出来事が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青の点は実績を示し、黒い◯で囲まれた点が外れ値を示しています。
– 予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルで示されています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測の間に乖離が見られ、特にランダムフォレスト回帰は顕著な下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一様で、予測との乖離が注目されます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）は広がりを見せ、予測精度の限界を示しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会的影響**
– このグラフは生活の持続可能性と自治性における一時的な停滞、または変動期を示している可能性があります。
– ビジネスおよび政策決定者にとっては、近い将来の不確実性を考慮した戦略策定が必要とされるでしょう。
– 実績と予測の乖離は、データモデルの改善や外的要因のさらなる分析を促すかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と分析
1. **トレンド**
– グラフは全体的に横ばい傾向を示していますが、軽微な変動が見られます。WEIスコアは期間中ほぼ安定しており、特定の上昇や下降のトレンドは認識されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い縁取りのプロットとして示されており、期間中にいくつかの異常値が観察されています。これらの外れ値はスコアが急激に変動した箇所を示しており、特定のイベントや要因の影響を受けた可能性があります。
3. **要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、予測データは赤い十字で示されています。予測の不確かさはグレーの範囲で示され、この範囲内で実データがあることが多いです。青、緑、紫の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）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**
– 実際のデータと予測データは非常に近い位置にあり、予測の精度が高いことが示唆されます。各モデルの予測は将来の異なる可能性を示し、異なるモデルが異なる予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは0.8〜0.9の間で主に推移しており、一定の範囲に集中しています。この範囲は社会基盤や教育機会が安定して提供されていることを示唆しています。
6. **直感的洞察・ビジネスや社会への影響**
– グラフが示す安定性は、社会基盤や教育機会が継続的に安定して供給されていることを示しています。この安定感は、ビジネスにおける戦略形成や社会政策において信頼を提供すると考えられます。一方で外れ値の発生は、特定の問題に迅速に対応する必要があることを示しています。
全体的に、このグラフは社会基盤と教育機会の安定性を示しつつも、いくつかの改善の余地や注目すべきポイントを提供しています。
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:
以下にグラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**: 最初は比較的一定で、日付が進むにつれてスコアが低下しています。全体的には下降トレンド。
– **予測（一部のアルゴリズム）**: 線形回帰と決定木回帰は一定の予測を示していますが、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が特定の場所で観察されますが、全体的なデータのばらつきはそれほど大きくありません。
– スコアが大きく変動する日もあります。
3. **各プロットや要素**:
– **青いプロット**は実績値を示しており、黒い円で囲まれたものは外れ値としてマークされています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼性をある程度示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と各種予測ラインは、最終的に分岐しており、ランダムフォレスト回帰が他の予測方法とは異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は初期段階では狭く、一部で広がりを見せています。時間の経過とともにスコアのばらつきが増える傾向があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– スコアが低下するトレンドは社会的な問題を示唆しています。共生・多様性・自由の保障において何らかの課題が発生している可能性があります。
– 長期的な下降傾向に対応するための施策が必要です。
– ビジネスや政策決定において、予測の不確かさを考慮した柔軟な対応策が求められます。
このグラフは、現状の課題を明確に提示しており、次のステップに向けた行動計画の構築に役立つでしょう。
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:
このヒートマップは、指定された30日間の生活カテゴリにおける総合WEIスコアを時間ごとに視覚化しています。以下に、詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 一定の時間帯で色の傾向が見られ、例えば8時台と16時台では、黄から緑にかけての色合いが多く、これらの時刻は比較的高いスコアを示していることが分かります。
– 22時以降は色が濃くなり、徐々にスコアが低下している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特にスコアが低い時間帯がしばしば確認でき、その場合は紫や青に近い色で表示されています。16時～18時台には青色が多く見られ、スコアが低下している可能性があります。
– 日付全体を通して、散発的な紫色は急激なスコアの変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示します。色が濃いほどスコアが低く、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例えば、16時から17時）で複数日間にわたってスコアが低い傾向が見られます。これはその時間帯における非効率性やストレスの可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夕方から夜にかけてスコアが低い傾向は、日中の活動に起因する疲労やストレスを反映している可能性があります。
– 日毎のスコアのばらつきも見られ、週や特定のイベントに関連して変動しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは、特定の時間帯に最適な生活習慣を導く手がかりを提供できます。例えば、重要な意思決定はスコアが高い時間に行うべきかもしれません。
– 社会やビジネス面では、作業効率やストレス管理の指標として利用できる可能性があります。特に、15時以降の生産性向上やストレス軽減策が必要であることを示唆しています。
この分析は、生活の質の向上や業務の効率化に向けた貴重な指針を提供するでしょう。
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:
以下に、ヒートマップから得られる視覚的な特徴とそこからの洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日中と夜間の活動に大きな差が見られ、特に14時から16時と23時に活発なパターンがあります。
– 具体的な周期性や上昇/下降の傾向は見られません。全体として活発な時間帯があるため、特定の時間に定期的に活動がピークになる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 5日と日中の帯域で色が急激に濃い場合があり、これは特定の出来事や活動の急増を示し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**:
– ヒートマップの色の濃さは活動の度合いを示しており、色が濃いほど活動が活発だったことを示しています。
– 日付と時間軸に沿って、特定の時間帯に活動のピークがあることが視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のデータは独立しており、特定のパターンを形成しているわけではありませんが、一部の時間帯（特に深夜と早朝）が他の日と比較して安定した低い活動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般に昼と夜の活動が分割されている一方で、特定の日には全体を通して活動が見られる点があります。これはその日の異常なイベントや行事を示す可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは、特定のライフスタイルや習慣を反映している可能性があり、夜型の生活をしているとも読めます。
– ビジネスや社会への影響として、特定の時間帯にサービスや製品を集中させることで効果的なマーケティング戦略を立てる手がかりとなります。たとえば、ピーク時間帯に広告やキャンペーンを行うことが考えられます。
この情報は、個人の行動パターンを理解するのに役立ち、データに基づいた意思決定を支えるものになります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは社会WEI平均スコアの変動を色で示していますが、全体的にパターンが見えます。
– 明確な周期性は見られませんが、特定の日と時間帯でスコアが高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が顕著な箇所、特に黄色や緑の明るい色は高いスコアを示します。
– 例えば、7月6日から7月11日にかけて15時から17時にかけて明るい色が続いており、スコアが高い状態が続いていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアを示しています。黄色に近いほどスコアは高く、紫に近いほどスコアは低いです。
– 特定の時間帯で色が連続していることは、安定した高スコアまたは低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付と時間帯の複合データを視覚的に分析することで、特定の時間帯にスコアが高くなる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 7月1日から3日、および7月23日以降でスコアが下がるのが見られ、これらの時期に何らかのイベントがあった可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ると、人々は特定の時間帯に活動的であり、それが社会の全体的な幸福または状態に影響を与えたと考えるかもしれません。
– ビジネスや社会における影響としては、特定の時間帯でのサービス提供やイベント開催が効果的であることが示唆されます。例えば、午後から夜にかけて多くの活動が集中するため、この時間帯を狙ったマーケティング戦略が有効かもしれません。
このヒートマップは、社会の活動や幸福度指標に関する洞察を提供し、それに基づいた戦略的な意思決定に役立つ可能性があります。
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を基に、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、時間の推移による変化のトレンドは示されていないため、期間中のトレンドというよりは、各項目間の相関を把握するのに適しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各項目間の相関の強弱を見ると、「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目に比べて全体的に相関が低く、これは際立った特徴として捉えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の強さと赤みが相関の強さを示しており、1に近いほど強い正の相関があります。
– 青色は相関が低い、もしくは負の相関があることを示し、「個人WEI（経済的余裕）」に関連する部分で特に見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ではないため、関係性よりも同時点における相関が重要です。たとえば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の間には比較的強い相関が見られ、心理的ストレスが健康に影響を及ぼす可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体を通して、個人の経済的要素は他の生活の質に関する要素と比較して独立しており、社会的要素が他の項目と強い連動性を持っていることがわかります。
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、社会的要素が個人の生活に多大な影響を及ぼしていることが示されています。これは政策決定者や企業にとって、社会の公平性や持続可能性を考慮した支援が重要であることを示唆しています。
– 経済的余裕が他の要素と独立しているため、直接的な政策支援がより必要とされる可能性があります。
このヒートマップからは、個々の生活要素がどのように相互に影響し合っているかの理解を深めることができ、特に社会政策の策定において有益な情報が得られます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドを判断するのは難しいですが、「個人WEI（持続可能性と自活生）」や「社会WEI（共生、ダイバーシティ、自由の保証）」において高いスコアが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（睡眠状況）」には外れ値が見られます。これらは急激な変動や異常値を示し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**
– 箱ひげ図はデータの分布、中央値、範囲、外れ値を示します。「個人WEI（睡眠状況）」は中央値が低く、範囲が広いため、個人間でのバラツキが大きいことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確な時系列データは見られませんが、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生、ダイバーシティ、自由の保証）」の間に類似の分布パターンが見られ、これらが関連している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの集中や散らばり具合をもとに、各WEIタイプ間での相関関係は特に明示されていませんが、特定の項目においてはデータのレンジが広いことが目立ちます。
6. **直感的な感情、ビジネスや社会への影響**
– 人々が「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（睡眠状況）」での外れ値に注意を払う可能性があります。ストレス管理や睡眠改善プログラムの需要が高まることが予想されます。
– 社会的な公平性や持続可能性に対する関心の高さが感じられます。ビジネスにおいては、これらの分野におけるポジティブな取り組みが価値を持つ可能性があります。
この分析をもとに、特にストレス管理や持続可能性に関する施策の重要性を再評価することが求められます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフから次のような特徴と洞察を得られます。
1. **トレンド**:
– トレンド（Trend）プロットを見ると、最初は上昇していますが、中盤を過ぎてから下降しています。この期間全体を通して、トレンドは最終的に緩やかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値（Observed）には、明確な急激な変動があります。特に、7月上旬から中旬にかけて大きく下降する部分が見られます。
– 残差（Residual）でも同時期に大きな変動があり、これが観測値の急激な変動に寄与していると考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 観測値は実際のデータを示しています。
– トレンドはデータが持つ長期的な方向性を表しています。
– 季節成分（Seasonal）は周期的な変動を示し、リズムや周期性を捉えます。
– 残差は、予測モデルが説明できない変動部分を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節成分は観測値に大きな影響を与えています。特にトレンドの変化が観測値の傾向に顕著に影響しています。
– 残差が大きく変動する時期は、観測データの外れ値が生じやすいことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値はある程度相関しており、観測値の変動パターンにトレンドが主要な影響を与えています。
– 季節成分は小さいですが、それでも定期的なパターン（周期性）があることを示しています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– トレンドの全体的な下降は、生活カテゴリーにおけるパフォーマンスや指標が悪化している可能性を示唆しています。
– 外れ値や急激な変動については、短期的なイベントや外部要因（例えば季節的なイベントや政策変更など）が影響している可能性があります。
– 社会への影響として、このトレンドが長期的に続くと、人々の生活満足度や健康指標などにネガティブな影響をもたらす可能性があります。
このグラフは、ビジネスや政策決定において、季節効果とトレンドを考慮した上での適切な戦略を策定するための重要なツールとなります。
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STL分解グラフには、個人WEI平均について30日間の動向が示されています。
1. **トレンド**:
– **トレンド成分**は、最初の約15日間で上昇し、その後は減少しています。これは、初期は増加傾向があるものの、後半に向けて下降に転じている状況を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **観測成分**の7月中旬付近での急激な低下が注目されます。この変動は外れ値として考えられるかもしれません。
– **残余成分**でも、同時期に大きな変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– **観測成分**は、全体的に0.7〜0.85の範囲で変動しています。
– **季節成分**は小さな周期的な変動を示しており、全体のパターンには影響が少ないですが、微妙な周期性を持っています。
– **残余成分**は、観測成分とトレンド成分のギャップを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各成分がどのように観測データに寄与しているかが可視化されています。特に、トレンド成分の動向が観測データに大きく影響しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節成分と残余成分が観測データに一定の影響を与えているが、トレンドが主要な変動要因となっています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の増加傾向があるため、プラスの要素が存在した可能性がありますが、その後の下降はこれからの対策が必要な状況を示唆しています。
– 短期的には外れ値的な変動に注意が必要で、予期しない要因がある可能性を示しています。
この情報は、個人の生活の改善やビジネスの戦略調整において、有益なインサイトを提供するでしょう。トレンドの変化は、環境の変化または個人の行動変容に対応するためのヒントを与えています。
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:
以下は、与えられたSTL分解グラフの分析です。
1. **トレンド**:
– トレンドグラフは、全体的に7月中旬まで上昇し、その後下降しています。これは、生活カテゴリの社会WEI平均スコアが初めは向上していたが、後半に減少したことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月後半、特に7月20日ごろに観察された急激な下降が注目されます。これは特にResidualの大幅な下落として現れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– トレンド: 長期的な変化の方向性を示します。
– シーズナル: 繰り返しのパターンや周期性を示し、このデータでは約5日ごとの周期が見られます。
– 残差（Residual）：トレンドと周期性を除いた誤差やその他の変動で、外れ値や予期しない変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– Observedデータの変動の大部分はトレンドとシーズンの変動で説明されますが、細かな変動はResidualに現れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Seasonalの変動幅は比較的一定で、周期的なパターンを強く示しています。
– 残差の分布は、特に中旬に大きな異常があるため、全体としての変動を豊かにしています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このデータは、社会的な要因（可能性として経済状況、政策の変動、社会イベントなど）が短期間で直面する揺れを反映しているかもしれません。
– 7月の中旬から後半の下降は、社会的あるいは経済的な課題を示している可能性があり、その原因を特定することが重要です。
– ビジネスにおいては、中期的な戦略の見直しや、短期的な対応策を考慮する必要があるかもしれません。
これらの要素をもとに、データセットの背景や目的に応じた詳細な分析が求められるでしょう。
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、WEI（生活カテゴリ）構成要素に対する主成分分析（PCA）を示しています。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**
– データは第1主成分（寄与率: 0.79）に沿って広がっており、全体として明確な上昇または下降のトレンドは見受けられません。
– 第2主成分（寄与率: 0.06）は、第1主成分ほど影響を与えていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は見られませんが、データは全体的にランダムに散在しているようです。
– 特定のクラスタやパターンは見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは個々のデータポイントを表しており、色や密度の違いはないようです。
– 第1主成分の寄与率が高いため、それが主要な分散を説明していることが考えられます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– PCAは次元を削減しているため、時系列の変動ではなく、変数間の関係性が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは中心に集まる傾向がありますが、特定の相関関係を示す直線的なパターンはありません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 第1主成分がデータの主要な変動を捉えているため、分析対象の主要な要因を理解するのに有効です。
– 生活の中で重要な要素が第1主成分に強く影響している可能性があるため、その要因の特定が生活改善に寄与するかもしれません。
このグラフが表す要素の詳細な内容によって、それに基づく具体的なアクションやビジネス戦略を立てるための次のステップが導き出されるでしょう。
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。