📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータには、2025年7月1日から2025年7月30日までの日付におけるさまざまなWEIスコアの推移があります。分析を行うにあたり、以下の観点から洞察をまとめます。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、年を通じて0.63から0.91の範囲で変動しています。一部の時期（例: 7月初旬）には、スコアが上昇し、それ以降は比較的安定して高いスコアを維持しています。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**も、似たような傾向を示しており、特に個人分野では頻繁に変動しています。
### 2. 異常値
– 総合WEIにおいて、特定の日（例: 7月7日、7月19日）に異常に高いスコア（0.90、0.87）や低いスコア（0.63）がありました。これらの異常値は、特定のイベントや社会の状況の変化（例: 政治的な決断、経済的な発表）が影響している可能性があります。
– 特にストレス関連のスコアにおいて、異常に低いスコア（0.50、0.55）が散見され、これが総合スコアに影響を与えた可能性が考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**を適用した場合、おそらく全体のトレンドは徐々に上昇しているものの、短期間の波動が強調されています。これは、月ごとや四半期での社会活動や政策の変化に対応している可能性があります。
– 残差成分として、説明できない不規則な変動があり、これが短期的なイベントやデータの記録ミスと結び付けられる可能性があります。
### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**によると、社会的公平性と持続可能性は強い相関を示しています。これから、社会的な支援や政策が施行されると、公平性が向上し、同時に持続可能性にも影響を与えることを示唆しています。
### 5. データ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図を確認すると、中央値付近に集中するものの、経済的余裕やストレス項目には外れ値が確認されます。これは、急な市場の変動や個人の生活環境の変化が原因となっている可能性があります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析の結果、第一主成分（PC1）がスコアの変動に79%寄与していることが示されています。これは、特定の主要因（おそらく経済と社会の安定性）が全体的なスコアに大きな影響を与えていることを示唆しています。
– 第二主成分（PC2）の寄与率はわずか6%であるため、複数の要因が変動に影響を与えているか、特定の変数が大きく影響しているとは言い難いです。
全体として、短期的なイベントと構造的な経済および社会政策がWEIスコアに重要な影響を与えていることが読み取れます。今後の政策立案や個々の健康施策においてこれらの要因を考慮に入れることは価値があるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月〜9月）は、データが比較的密集していて、WEIスコアは0.6から0.8の範囲内で横ばいの傾向があります。
– 次の期間（2026年3月以降）では、WEIスコアが0.8近辺で再度観測されていますが、別のクラスターとして現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年9月頃に異常値が1つ記録されています。
– この異常値は、標準的なパターンに近く、コントロールされていない外れ値のようには見えませんが、注視が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績値を、緑色のプロットは前年のデータを示しています。この2つが似た傾向にあることは、生活カテゴリにおけるWEIスコアが周期的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**:
– 緑（前年）と青（実績）がそれぞれ異なる期間にプロットされているため、直接の比較は困難ですが、概ね似た傾向を辿っていると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑のデータポイントは一箇所に集まっており、過去のパフォーマンスがどのように予測に反映されているかを示しています。
– 予測の幅が一定の範囲内に収まっているため、モデルの信頼性が確認できます。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– 生活カテゴリーにおけるWEIスコアが安定していることは、消費者の行動や市場の状況が安定していることを示している可能性があります。
– 異常値や変動が少ないのは、今回の予測モデルが市場の動向をうまく捉えている可能性を示唆しており、ビジネスにおけるリスク管理に役立ちます。
全体的に、グラフは生活カテゴリーにおけるWEIスコアが安定していることを示しており、季節性や周期性を考慮したビジネス戦略策定に有用な情報を提供しているように見えます。
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:
以下のグラフから得られる洞察をいくつか述べます。
1. **トレンド**:
– グラフには二つの異なる期間が示されており、最初の期間（2025年7月1日～2025年9月頃）では、WEIスコアが比較的一定しており、微妙な下降トレンドが見られるようですが、明確な大きな変動はありません。
– 二つ目の期間（2026年6月頃以降）では、データポイントが偏って分布しています。ここではいくつかのスコアが見られますが、全体としては比較的高いスコアが維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い「実績」データの一部において、異常値があることが示されています。特に、1つの明らかな外れ値が確認できます。
– 予測のプロットは、異なる回帰モデルによってもたらされる範囲が示され、青や緑の点はその範囲内に収まっているようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、緑のプロットは「前年（比較AI）」を表しています。
– 予測の線（回帰モデル）には、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰によるものが示され、各線は異なる色で識別されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示し、これにより予測の信頼性が提供されます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 「実績」と「前年」のAIスコア間には一部重複がありますが、異なる時間軸を示します。
– 緑のデータは、前年の実績を示し、この2つのセットは同じ内容を異なる時間枠で比較するためのものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの分布は、比較的密集しており、特定の範囲内に高頻度で出現しています。これは安定した状態を表しているかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– グラフの安定性は、WEIスコアの一貫性を示し、日常生活における安定した要因が維持されている可能性があります。
– 企業や政策立案者にとって、安定したトレンドの維持は、長期的な計画策定やリソース配分において重要です。また、異常値の管理は、リスクの特定と緩和を促進するでしょう。
この分析により、データの直感的な理解とそれに基づく行動指針を得ることが可能になります。
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**
– **三つのクラスター**があり、前半の実績データは比較的一定の**横ばい状態**を示しています。一方、後半の比較AIを用いたデータでは二つのクラスターに分かれています。これは、状況が変化し始めた可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされているデータポイントがあります（黒い円）。これらは特定の要因が影響している可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績であり、安定したパターンを示しています。
– **緑の点**は過去のデータを示し、現在のデータとの比較を可能にしています。
– **紫、ピンクの線**は異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
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の関連性を確認することができます。予測モデルは異なる予測方法を用いており、それぞれのモデルがどういう傾向を示すかを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去のデータとの比較によって、特定の期間での変化を観察できます。新しいデータの分布が二つのクラスターに分かれていることから、何らかの要因で分岐が生じた可能性があります。
6. **直感と影響**
– 人間が直感的に感じ取るのは、数値が比較的一定であるため、あまり急激な変化は起こらないが、新しいデータセットは分岐を示すため、潜在的な変化の可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、この安定性は通常の運営には有利ですが、新しい要因がもたらす変化に対する備えが必要です。予測モデルを活用することで、異なるシナリオに対する準備を整えることが重要となります。
このグラフは、特定の期間における状況の変化を予測するためのツールとして非常に有用であり、今後の戦略策定に役立てることができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには2つの異なる時期のデータが示されています。最初のデータ（青色の実績）が2025年7月から9月にかけて表示され、次のデータ（緑色の前年）が2026年7月に示されています。
– 2025年のデータは軽微な上昇傾向を示しており、2026年も比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から9月のデータには、いくつかの異常値らしき点（黒い円で囲まれたプロット）が見受けられますが、大きな急変動は見られません。
– 2026年のデータは比較的一貫した範囲内で分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際の観測データを示し、緑色の点は前年のデータを表しています。
– 紫色の線は予測範囲、特にランダムフォレスト回帰の結果を示していますが、詳細な可視化はされていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現実の観測データと前年のデータの間に直接的な関係性が示されているわけではありませんが、前年のデータが一定の範囲内に収まっていることから、ある程度の安定が予測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体として、スコアが0.8付近に集中しており、分布はこの数値を中心にしています。外れ値が一部見られるものの、全体的には狭い範囲での集積を示しています。
6. **直感と社会への影響**
– このグラフから人間が受ける直感としては、個人の経済的余裕指数が比較的安定しており、大きな経済的な変動が少ない印象を受けるでしょう。
– 社会的に見ると、経済状況が安定していることは、消費動向の安定、生活の質の一定の維持などに寄与する可能性があります。しかし、数値的な上昇が乏しいことから、成長の機会については今後の対策や政策が考慮される必要があるかもしれません。
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**
– 初期のデータ（青いプロット）は横ばいから減少傾向が見られます。
– その後、データは停止し、中間地点以降（緑のプロット）では再度出現し、比較的一定の範囲での変動です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに異常値（黒い輪郭）が見られます。
– 急激なスコアの低下が紫の線により示されています。ただし、後半にはこのような急激な変動は見られません。
3. **プロットと要素**
– 青いプロットは実績のデータを示しており、初期にのみ存在します。
– 緑のプロットは前年との比較で、多数のデータがあることから、恢復したまたは安定した状態を示唆しています。
– 色付きの線（紫、緑）は異なる予測モデルを表しており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰があります。紫の線では減少傾向が顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と比較データは時期が異なっているため、直接的な比較は難しいが、長期間の健康スコアの変動を理解するために双方の期間を把握することが大切です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緑のプロットは比較的クラスターを形成しており、特に大きな外れを示すものはありません。
– 初期の青いデータは、その後の緑のクラスターとどのように相関するかが注目ポイントです。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 健康状態において、開始時の減少が問題視されるべきであり、その予測に基づいてヘルスケアの介入やモニタリングが必要です。
– 長期的なデータの安定は、適切な介入が行われたか、自然回復があったことを示唆します。
– 健康予測に関するデータ分析は、個人の健康維持や医療計画に重要な役割を果たす可能性があります。
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:
このグラフは、生活カテゴリーにおける個人のWEI（心理的ストレス）のスコアを示す時系列散布図です。以下にその特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 期間の最初に実績AI（青いプロット）が密集し、その後のデータが存在しません。初期には活発なデータ収集があったが、中断したかのように見えます。
– 残りの期間は前年（緑のプロット）のデータで密集しており、一貫した値を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データには、いくつかの黒い円で示された異常値があります。
– 初期のデータには予測と比較されるデータポイントが存在し、予測は明確に図示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示しており、これが初期に集中しています。
– 緑のプロットは前年のデータを表しています。
– 異常値は黒い円で示され、特定の条件か外れ値として認識されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータが分離されています。前年のデータは安定している一方、実績データは不安定で急な中断が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは、前年のデータと比べてばらつきが大きく、いくつかの異常値が観察されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期データ収集はアクティブに行われ、異常検知が積極的に行われたが、その後のデータ収集は停止しているように見えます。
– 初期のストレススコアが乱れ、緑の前年のデータが安定していることから、データ収集手法やその実行に問題があった可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレスの管理や異常値のモニタリングが改善される余地があることを示唆しています。この不均一さは、ストレス管理のプロセスにおけるアプローチや洞察を再評価する必要性を示しています。
このグラフから、人々はデータの不均一性や中断により、継続的なモニタリングと予測の重要性を強調するでしょう。これらのポイントが改善されれば、より堅牢なストレス管理が可能になります。
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:
### グラフの分析とインサイト
1. **トレンド**
– グラフには二つの異なる時期のデータが分布しています。前半（2025年）は青いプロットで示された「実績AI」が高いスコアで安定しています。
– 後半（2026年）は緑色のプロット「前年（比較AI）」が大きく増えており、これも高いスコアでそれぞれの期間で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには明らかな外れ値は見られませんが、2025年の初期には異常値として黒い円で囲まれたデータポイントがいくつかあります。これらが何らかの異常な状況や例外的な状況を示している可能性があります。
– 2026年側には特に急激な変動や外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは2025年の実績を示しており、比較的安定していることが示されています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、こちらも密度が高く集中しています。
– 左側には予測値に関する情報（線形回帰・決定木回帰など）が示されているが、具体的なデータポイントは示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各年のデータが異なる色で表示され、明確な分離があるため、直接的な相関関係は見つけにくいですが、それぞれの年で安定性があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体にわたって、スコアは中〜高位に安定して分布しています。これは、指標として用いられる「自由度と自治」が時間を通じて安定して保たれていることを示唆しています。
6. **直感的なインサイトと影響**
– このデータからは、個人の自由度と自治が安定しており、予測や前年データとも一致していることが見受けられます。
– ビジネスや社会への影響としては、高い自由度と自治が支持されている状態を反映しており、良好な生活環境や自己管理能力が維持されている可能性があります。これにより、未来の予測は安定的で、予測手法も多重的に用いられているため、信頼性が高いと考えられます。
全体的に、このグラフは個人の自由度と自治が時間を通じて安定していることを視覚的に示しており、異常値の存在を考慮に入れながらも、予測と実績が一致して運用されている良好な生活環境を示唆しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（青点）**: 通常、初期段階では散らばっていますが、一定の範囲に集中しています。
– **予測（赤×）**: 主に横ばいです。
– 特に大きな上昇や下降は見られませんが、後半にはスコアが集約される傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒円）**: 初期にいくつかの異常値が観察されますが、後半では減少しています。
– 特に急激な変動は見られませんが、一部の予測手法間でのばらつきに注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青点）**: 実際のWEIスコアを示しています。
– **予測（赤×）**: 各種予測モデルが提示した予測値。
– **前年度データ（薄緑色）**: 前年度の比較データで、現年度と比較するベースラインとして見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測の比較**: 実績値と予測値の間に大きな乖離はありませんが、実績の方が多少上下に分散しています。
– **予測手法の比較**: 線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰の結果には認識できるばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期には分散が大きく、時間が経過するにつれて分布が狭まる傾向があります。
– 各手法の予測結果との相関は明示されていませんが、特定の範囲内にとどまっています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– WEI（公平性・公正さ）のスコアは比較的一定しているため、社会的には安定していると評価できます。
– 長期的な改善や安定が見られると、政策の成功や社会的な取り組みの成果として捉えられる可能性があります。
– 異常値の削減は、予測精度の向上や不公平な状況の改善に寄与するでしょう。
### 総評
このグラフから、WEIスコアが時間と共に安定していることが分かります。最初の方に見られる異常や分散を減少させることで、公平性や公正さの改善が可能であるという示唆が得られます。ビジネスや政策の調整にこの分析を役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる期間でクラスタが形成されています。はじめの期間（2025-07-01から2025-09-01）は「実績AI」に対応する青色の点で、スコアは0.8から1.0の間に集中しています。
– 次の期間（2026-05-01から2026-07-01）は「前年（比較AI）」に対応し、緑色の点で表されており、こちらも0.8から1.0の間で比較的集中しています。
– 全体として、WEIスコアは各クラスタ内で一貫性があり、特に増減のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が黒色の円で示されており、最初の期間に限定していくつか観察できます。これらは他のスコアと比較して低めであることから、WEIスコアの計測に何らかの不規則性がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– ラインカラー（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測モデルを示しており、最初の期間では予測値が実績と近いことが示されています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）は灰色の背景で示され、実績データの信頼性を強調しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる期間のクラスタは、異なるAIモデル（実績と前年）と連携しており、それぞれの期間でWEIがどう評価されているかの比較ができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 両クラスターともにWEIスコアが0.8以上に高く集中しており、持続可能性と自治性が一定基準以上であることを示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが高く維持されていることは、持続可能性と自治性が安定していることを示唆します。ビジネスや社会においては、信頼性や持続可能な取り組みへの評価が高いと感じられるでしょう。
– 異常値が少数あることを考慮に入れると、特定の期間またはプロジェクトにおいて何らかの問題が発生している可能性も考えられ、より詳細な分析が必要となります。
この分析によって、持続可能性の評価と改善に向けた行動を支援する情報を得ることができ、長期的な計画に役立てられるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 左側のデータセット（青色の実績データ）は、おおむね横ばいで、多少の上下動はあるものの大きな上昇や下降は見られません。
– 右側の予測（緑色の前年比AI）は、全体的に密集しており、一定の水平線上に見えるため、今後のスコアが安定していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータセットでいくつかの外れ値（異常値）が黒で示されています。これは、通常のスコア範囲を大きく逸脱しているデータ点を示しています。何らかの異常な出来事やデータ収集のエラーの可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を表しています。
– 緑の点群は予測モデルの結果であり、特に前年比AIによる予測を示しています。
– 外れ値は黒の縁取りで示されています。
– 紫とピンクの線は、異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の適用範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは過去のスコアを示し、それをもとに各種のアルゴリズムが未来の予測を描いています。予測はやや異なるものの、全体的に類似の結果を見込んでいることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の範囲が重複しているため、全体的に相関が強いことが示唆されます。
6. **社会への影響や直感的洞察**
– 教育機会や社会基盤と関連するデータであるため、見込みとしては安定した社会環境が想定されます。外れ値は特異的な要因（政策変更、予算削減、自然災害等）による可能性を示唆しているため、これらは社会やビジネスにおけるリスクを警告するキーインジケーターとして扱うべきです。
全体的にこのデータは、現状の教育機会が安定的に維持される一方で、突発的な変動に注意が必要であることを示唆しています。データの範囲や外れ値の考慮が、政策決定やリスク管理に有用です。
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:
このグラフに基づく視覚的な特徴と洞察を以下に示します：
1. **トレンド**:
– 左側（2025年）の実績データは、概ね横ばいからやや下降傾向にあります。
– 右側（2026年）のデータは前年データとして示され、幾分ばらつきが見られますが、全体としてのトレンドは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青いプロットには外れ値が見受けられます（黒い縁取りの丸）。
– 予測データ（2026年側）において、極端に離れたデータ点は見られませんが、範囲が広くなっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、緑の点は前年比データを示しています。
– 外れ値は黒い縁取りで強調されています。
– 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**:
– 実績データと前年データは時系列ごとに明確に分かれていますが、2025年と2026年では特定のトレンドや直接的な因果関係は視覚的には明らかではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データでは、一定範囲で密集していますが、時間とともにわずかに低下しています。
– 前年データも密集していますが、分布の幅が広いため、変動幅が大きいことが示唆されます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– このデータは「共生・多様性・自由の保障」に関するものですので、社会的に多様性を評価する上での指標として活用されています。
– データの変動や安定性の観点からは、政策やプログラムの評価、計画の立案において参考になる可能性があります。
– 分布のばらつきが広い部分では特に改善や介入が必要とされる領域を示唆しているかもしれません。
全体として、データは多様性の安定性と変動性に関する洞察を提供しており、施策改善のための分析が要求されます。
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:
このヒートマップについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、特定の時間帯で色が変わる傾向が見られます。午前中や昼過ぎにかけては明るい色が多く、一方で夜間帯では暗い色が多いです。
– これは、日中の活動が活発であるのに対し、夜間は活動が減少することを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの斑点的に明るい色（黄色や緑色）が存在し、これらは特定の日時において通常よりも活発な活動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は活動の度合いを示しており、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
– ヒートマップの縦軸は時間帯、横軸は日付を示しており、色の濃淡が活動の強度を視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付や時間帯での一致した色のパターンは、一部の活動が毎日または特定の曜日で周期的に行われる可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夜間を中心に暗色系のプロットが多く分布しており、これは一般的な休息時間を示唆しています。
– 特定のタイミングで明るい色が集中していることから、特定のイベントや連続した出来事があった可能性があります。
6. **直感的なインサイトとビジネス/社会への影響**:
– この時系列ヒートマップから、人々は特定の時間帯に活動が集中していると直感的に感じるでしょう。企業は、このデータを活用して、ピーク時間帯の資源配分やサービス提供を最適化することができるかもしれません。
– 社会的には、人的リソースの効率的な配置や働き方改革の一環としての時間管理に活用されることが考えられます。
このグラフは、特定の時間帯や日付における活動の変動を把握するのに非常に有効なツールです。
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:
このヒートマップは、指定された360日間における個人のWEI（おそらく幸福度やエネルギー指数）の平均スコアを時間帯別に可視化しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに色の濃淡があり、特定の時間帯でスコアが高い傾向があります。
– 朝8時から9時、15時から16時、23時ごろに比較的高いスコアが観察されます（緑から黄色の色）。
– 特に午後遅くから夜にかけて（18時以降）は低下する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黄色や緑が目立つ日があり、高スコアの外れ値（例: 2025-07-11, 2025-07-12など）が見られます。
– 逆に、紫や青の色が出るときは低スコアを示しており、特異な低下を示すポイントと考えられます。
3. **各プロットの意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを表しています。
4. **時系列データの関係性**
– WEIスコアは特定の時間帯で揃って高い（または低い）傾向があり、日ごとの変動よりは時間によるパターンが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高スコアの日は特定の時間帯に集中する傾向がありますが、全体として特定の日が全面的にスコアが高いわけではないです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 多くの人が朝と午後の一定時間にエネルギーや幸福度を高く感じ、夕方から夜にかけては低下するという典型的なサイクルを示しています。
– ビジネス面では、朝や午後の時間帯に重要な意思決定や生産性の高い作業を行うと効率的かもしれません。
– 社会的には、このデータを基に働き方改革やタイムスケジュールの最適化が考慮されるでしょう。
このヒートマップは、個人の生活習慣や日常のエネルギーレベルを視覚的に理解するのに役立つと考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– このヒートマップにおいては、一貫した上昇または下降の長期トレンドは見受けられませんが、時間帯に基づく変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ全体にわたって多くの点で外れ値があるように見え、特定の時間帯に急激な変動が発生しています。特に15時台と23時台に色の変化が著しいです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はスコアのレベルの変化を示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しているようです。
– 縦軸は時間帯を示しており、横軸は日付を示しています。これにより、特定の日付と時間帯にフォーカスを当てた比較が可能です。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 特定の時間帯におけるパターンが繰り返される可能性を示唆していますが、それが全体のコンテキストにどのような影響を与えているかは明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアが朝と夜遅くに集中しているように見えるため、これらの時間帯に集中して活動が行われている可能性があります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人々の活動のピークが特定の時間帯に集中している場合、これは社会の時間使用や労働パターンに影響を与える可能性があります。ビジネスにおいても、ピーク時間を狙ったマーケティングやプロモーションの機会が考えられるでしょう。
– また、急激な変動や異常値が発生する日付や時間帯を特定することで、特定のイベントやキャンペーンの効果を測定するのに役立つかもしれません。
このように、ヒートマップは時間ごとの活動や関心の変化を視覚的に把握するのに役立ちます。分析者はこれを基に、より具体的な対策や計画を立てる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:
このヒートマップは、生活カテゴリにおける様々なWEI項目間の相関関係を示しています。以下に、その視覚的特徴と洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は単一の時間における相関を示しているため、時間的なトレンドは直接的にはわかりません。ただし、全体的に高い相関がある項目が多く、安定した関係があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは急激な変動というよりも、強い相関と弱い相関を認識します。「個人WEI（経済的余裕）」が他の項目に比べて、相関が比較的低く、特に「個人WEI（健康状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」との相関が低いことが際立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しており、赤が強い正の相関、青が弱いもしくは負の相関を示します。「総合WEI」や「個人WEI平均」と多くの項目が高い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップ自体には時系列データは含まれていませんが、多くの項目が強い相関を持っていることから、相互に影響し合う可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い相関（0.9以上）が多く見られる項目として、「社会WEI平均」、「個人WEI平均」、「個人WEI（自由度と自治）」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」があります。これらの項目は、概ね密接に関連しているようです。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人々は「健康状態」や「経済的余裕」が他の要素に対して独立していると感じるかもしれません。また、社会的多様性や自由の保障が、他の社会的指標と密接に結びついており、より包括的な社会政策が必要とされる可能性を示唆します。
– ビジネスや政策においては、特に「社会WEI平均」や「個人WEI平均」を指標として用いることにより、他の生活要素におけるポジティブな影響を獲得しやすいと考えられます。
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**
– 全体的にWEIスコアは0.7から0.9の範囲に分布しています。すべてのカテゴリにおいて大きな長期的トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（職業満足感）」と「個人WEI（心理的ストレス）」のグループに外れ値が見られ、これらは他のカテゴリに比べてデータの分散が大きいことを示しています。特に、「個人WEI（職業満足感）」は外れ値が多く、急激な変動があることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図は中央値、四分位範囲、外れ値を示しています。色の違いはカテゴリの違いを表し、個々のWEIタイプがどのように分布しているかを視覚的に比較可能です。
– 密度の違いは、各カテゴリのデータがどれだけ集中しているかを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の中央値や範囲は類似しており、同様のトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのカテゴリで中央値が高い位置にあり、生活の質が総じて良好である可能性が示唆されます。特に、社会関連のスコアは個人WEIと似た分布を持っていることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的に見ると、これらのWEIスコアは生活の様々な側面（個人的満足度や社会的豊かさ）を測定しており、全体的に高得点が多いことは人々の生活満足度が概ね高いことを示唆しています。
– ビジネスや政策決定において、「個人WEI（心理的ストレス）」のようなカテゴリでの外れ値を減少させるための対策を検討することが重要です。また、WEIスコアが高い領域を活かして強化すべき分野を見極めることができます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ上には明確な上昇や下降のトレンドは見られず、データは散在しています。これは特徴空間における要素の分布を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– -0.4に近い第1主成分の左側に一部の点が少数存在しており、外れ値として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは360日間の各機会におけるデータポイントを表しています。
– 第1主成分と第2主成分の値は、特定の要因の合成的な特徴を表しており、第1主成分の寄与率が0.79と高いことから、この要因がデータにとって非常に重要であることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析の結果から、関連する時系列要素が検出されている可能性がありますが、このグラフ自体は時系列としてではなく、全体の分布を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分は分布のほとんどを説明していますが、第2主成分も部分的にデータのバリエーションを持っています。
– 第2主成分の寄与率0.06は比較的小さいため、重要な多様性は第1主成分によって説明されていると考えられます。
6. **直感的インサイト及び社会影響**:
– 社会やビジネスでは、第1主成分上の分布が全体の90%近くを説明しているため、もしこの主成分が重要な社会的要因やビジネスのKPIを表しているなら、それを最優先に考慮することが大事です。
– 外れ値となるデータポイントの背後にある理由を特定することで、新たなインサイトや改善の機会を得られる可能性があります。これにより、ビジネスや社会の意思決定をより効果的に行えるでしょう。
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。