📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 1. 時系列推移
– **トレンド**: データ全体を通じて、WEIスコアにはいくつかの急激な上昇と下降が見られます。特に、2025年7月初旬から中旬にかけて、複数の項目で急激なスコア変動が観察されます。
– **顕著な変動期間**:
– 7月7日、8日付近では、社会WEIおよび個人WEIに非常に高いスコアが見られます。
– 7月20日頃には、複数の項目で非常に低いスコア（特にWEI全体で0.63）が観察されており、これは異常値として検出されています。
#### 2. 異常値
– 異常値の日付とスコアは詳しくリストされています。それらは特に、急激な社会変化や感知された事件（自然災害、経済ショック、政策変更など）に関連している可能性があります。
– 特に、7月上旬の高スコアと7月20日の低スコアは、それぞれ社会環境の劇的な改善や悪化を反映している可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **長期トレンド**: STL分解を行うと、全体的なWEIトレンドは明示的なパターンを示していないように見えますが、周期的な波動が確認できます。
– **季節変動**: 特に特定の月初めと中頃に不規則なスパイクが認識され、社会的または経済的な季節イベントに関連しているかもしれません。
– **残差成分**: 残差からは、短期間で予測外の変動が大きいことが示され、多くの場合、外生的なショックが影響している可能性を示唆します。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**:
– 複数の項目間で中程度から強い相関が確認されます。例えば、社会基盤が整っている地域では、持続可能性や教育機会も向上している傾向があります。
– 特に、個人の経済余裕と健康状態が密接に関連していることが見受けられます。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図**:
– 多くのWEI項目で、中央値付近への集中が確認できますが、外れ値（特にスコア0.5以下または0.9以上）は注目すべき異常を示唆しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1が全体の変動の78%を説明しており、WEIにおける主要な変動はほとんどこの成分で捕捉されています。主に社会的要因で構成されている可能性があります。
– **PC2**は6%の寄与を示しており、重要ではあるものの、PC1に比べて影響は小さく、二次的な要因を捕捉していると予測されます。
### 総括
– 本データセットは、WEIスコアにおける社会的、経済的および個人的な要素が時間とともにどのように組み合わさって変動するかを示しています。異常なスコアや急激な変動は、特定のイベントや政策の変化を反映している可能性があり、相関性やPCAの結果を踏まえると、これらの変動は主に個人の生活環境の改善または劣化によって推進されると考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 初期の期間はほぼ横ばいであるが、ある時点で減少し、再び安定している。
– **前年（比較AI）**: このデータは別の期間で現在の比較として表示されており、今年と前年の傾向を比較するために役立つ。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の部分にいくつかの異常値プロットが見られる。特定の事象（例えば、市場の急変や特異なイベント）によって引き起こされた可能性がある。
– **急激な変動**: 実績データに急な変動は見られないが、一時的な減少が確認できる。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ（青）**: 過去の実際のデータを示しており、過去のAI予測との比較に使用される。
– **予測データ（赤の点）**: 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が表示され、異なるモデルの予測精度を比較できる。
– **予測の不確かさ**: グレーの範囲は予測不確かさを示しており、AIの限界を考慮に入れるのに役立つ。
### 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を比較することで、年度ごとのトレンドが浮かび上がる。
– 複数の予測モデルの結果が異なるため、モデルごとの精度や特徴を見極めることが重要。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定のモデルが異常値をより正確に予測できたか、データ全体の分布とモデル結果を比較することで確認できる。
### 6. 直感的な感じ方とビジネス・社会への影響
– **ビジネスへの影響**: このデータが経済活動や市場分析に関連している場合、予測精度の向上は精緻な意思決定を支援する。
– **社会への影響**: 生活関連のデータであれば、特に重要な出来事やトレンド転換を早期に発見することで、市民や政策立案者が適切な対応を取るのに役立つ。
総合的には、このグラフは多様なモデルを用いた予測と実績データの違いを浮き彫りにしており、実世界の状況を反映しつつ、将来的な方向性を考察するための有用なツールです。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおける個人のWEI平均スコアの推移を示しています。次に、その特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月〜9月）は比較的一定のスコアを示していますが、その後、データポイントの間が空き、大きく右側に移動しています。
– 2026年に向けてデータが急に増加しているように見受けられますが、スコア自体の大きな変動はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには外れ値と見られるいくつかの黒い丸印があり、これは異常値を示しています。この時期に何か異常なイベントや要因があった可能性があります。
3. **各プロットの意味**
– 青の点は「実績（実績AI）」を示し、データの実際の観測値です。
– 緑の点は「前年（比較AI）」であり、前年のデータと比較のために配置されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、この中に予測値が存在する可能性が高いことを示唆しています。
– 紫、ピンク、緑の直線は様々な予測モデル（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**
– 実績と予測がほぼ重なる部分が多く、非常に正確な予測が行われているように見えます。
– 異常値として表示されたデータは予測範囲外に位置し、これがモデルの改善点となり得ます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデルの結果は異なる手法でも類似しているため、データのパターンは安定していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、特定期間での異常なスコアや急なデータの移動が生活の安定性やパフォーマンス指標に影響していると人間は感じるでしょう。
– ビジネスや社会の観点では、異常値の原因を特定することで、生活や健康の改善に役立つ施策を講じることができるかもしれません。また、安定したスコアの予測に基づく効率的な資源配分やプランニングが可能になるでしょう。
この分析に基づき、特定の時期や要因に注目し、さらなるデータ収集や解析を進めることが推奨されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド：**
– グラフには主に2つの期間が示されています：2025年の7月から10月と、2026年の5月から7月。
– 2025年のデータポイントは主に0.7〜0.8の範囲で変動しており、比較的安定しています。
– 2026年になると、データが突然0.8の高い範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 2025年のデータ内で、いくつかの異常値が存在し、0.6以下でプロットされています。これは急激な変動を示しています。
– 予測のデータポイント（Xマーク）は、実績値に比べてどのモデルも高めに設定されているように見えます。
3. **各プロットや要素：**
– 実績値（青いプロット）は、過去の実績を表しています。
– 予測モデル（線回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測方法の結果を示していますが、いずれも実績値より高い値を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 実績AIのデータと比較AIの緑色のデータは異なる期間を示している可能性があり、比較されている様子が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 2025年と2026年でWEIスコアの分布に顕著な差があり、特に2026年にかけてスコアが高い方向にシフトしています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察：**
– WEIスコアが2026年に向けて上昇していることから、生活関連の指標が改善していると解釈される可能性があります。この上昇は、社会やビジネスの好調な動向を示唆しているかもしれません。
– 予測モデルが実績より高いスコアを示していることから、これからの生活水準の向上が過大評価されている可能性があり、実際の社会状況と予測の乖離に注意が必要です。
これらの情報を参考にして、さらなる行動や判断につなげることが考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 最初の180日間（青色のプロット）は、0.7から0.9の範囲内にあり、比較的一定しています。明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– グラフの後半（緑色のプロット）も、0.7から0.9の範囲で安定していますが、若干の増加傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のデータには、異常値として丸が示されています。この部分は異常な変動があったことを示唆しています。
– 全体的なデータセットに急激な変動の兆候は少なく、かなり安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を示しており、過去の実績データです。
– 緑色のプロットは「昨年（比較AI）」であり、過去データとの比較を表しています。
– 予測範囲は灰色で示され、予測の不確かさを反映しています。
– 異常値は黒丸で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色と緑色のプロットは、それぞれ異なる期間の実績を示していますが、両者は同じ範囲に収まっており、前年と今年で大きな変化は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各プロットの分布は、特に大きな偏りや分散はなく、一様に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データの安定性は、個人の経済的余裕が大きな影響を受けていないことを示しています。
– 外れ値の出現は、特定のイベントや変化が原因かもしれません。
– ビジネスや社会において、安定した経済的余裕は安心感を提供し、不確実性を減少させる要因となります。
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:
この個人WEI（健康状態）スコア推移のグラフについて分析した結果を以下に示します。
1. トレンド:
– 初期数ヶ月（2025年7月から9月）では、WEIスコアはやや下降し、その後急激に低下しているように見えます。
– その後、データがない期間を経て、再びスコアが安定していますが、特定の傾向は見られません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期データの中に二重円で示された異常値があります。
– 特に、スコアが0.6以下に低下する際には、急激な変動が見られます。
3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味:
– 青色は実績を示し、データが連続している範囲でスコア変動が観察されます。
– 緑色は前年の類似データを示し、過去のトレンドと比較されています。
– ピンク、青、紫の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、それぞれの予測が微妙に異なります。
4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性:
– 実績と予測の比較がなされていますが、一部の時期には予測と実績の間に差異があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 初期データセットでは相関が薄そうですが、全体的な分布はスコアが0.7から0.8の間に集中しているようです。
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:
– 初期データの下降傾向や異常値の存在は、健康指標の変動要因や改善方法を検討する必要があることを示唆しています。
– スコアの安定性が重要であるため、安定した健康状態の維持や改善のための介入策が求められます。
– 異なる予測手法の使用により多面的な分析が可能で、将来的な健康リスクの評価や対応策に役立つでしょう。
この分析を基に、個人の健康管理や介入計画を考慮することができ、より良い健康状態の維持に寄与する可能性があります。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **上昇・下降・横ばい**
– グラフの左側（2025年7月頃～2025年9月頃）では、実績データは0.4から0.8の範囲で大きな変動があり、その後のデータが欠如している期間があります。
– 右側（2026年3月以降）ではデータが再び現れ、0.6から0.8の範囲で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月の間に一部データが0.4近くまで下がっており、注目すべき外れ値が含まれています。
– 2026年3月以降は、急激な変動や外れ値は観察されません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青）**: 2025年7月から9月のデータは、周期的な変動を示唆しています。
– **予測（赤、X）**: 予測データは視覚的に少ないですが、予測範囲として灰色の陰影があります。
– **異常値（黒丸）**: 初期のデータにおける異常値が複数確認できます。
### 4. 複数の時系列データ関係性
– データが欠如している期間があり、時系列の連続性が途切れているため、直接比較は困難です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時系列の前半と後半での分布に違いが見られます。前半は変動が激しく、後半は安定。
### 6. 人間が直感的に感じること・社会への影響
– 人間は初期の期間中の不安定性を見て、生活や仕事におけるストレスの変動として認識する可能性があります。
– 後半の安定した数値は、個人のストレス管理が改善した結果と解釈されるかもしれません。
– ビジネスや社会の観点からは、安定したストレスレベルが組織内の生産性や従業員の幸福度を向上させるポジティブな兆候として捉えられるでしょう。
この分析からは、初期の不安定な期間に対する対策が重要であった可能性があり、そこからの学習が後の安定性に寄与していると示唆されます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– 初期の実績（青色）は、ある一定の範囲内での変動が大きく、スコアには一貫性が見られません。
– 後半の期間（緑色）では、実績値がより集中し、スコアはより安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に、いくつかの外れ値（黒の円）が観察されます。これは異常な活動や要素があった可能性を示唆しています。
– 後半は比較的外れ値が少なく、変動も少ないです。
3. **各プロットや要素**
– 青色プロットは初期の実績を示し、緑色プロットは直近のデータを示します。この変化は可能な改善を示しているかもしれません。
– 灰色の範囲が予測の不確かさを示唆していますが、この範囲の中でスコアが推移していることは予測モデルが効果を発揮していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 比較的に古いデータの散布（青色）から新しいデータ（緑色）への移行において、データの密度が変化しています。これは、個人のWEI（自由度と自治）が安定してきたことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の分布は広範囲にわたっているのに対し、後期のデータはより特定の範囲に集中しています。これは、評価基準や実施方法の改善の際立ちを示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このデータは、個人の自由度と自治の安定性が時間とともに向上していることを示しています。この傾向は、生活の質の向上や満足度の増加に繋がる可能性があります。また、ビジネスにおいては、顧客や従業員のエンゲージメント向上につながる可能性があります。
総じて、このグラフは、最初の不安定な状況から、日々の生活や業務における安定の達成を示している可能性があります。予測範囲内でのスコアの維持は、予測モデルや改善策の有効性を示唆しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側には、青い点で示された実績データが存在し、WEIスコアはおおむね0.4から0.8の範囲に分布しています。時系列の進行に伴って、特に顕著な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 右側の緑色の点は前年の値を示しており、こちらも同様に一定のスコア分布を示していますが、スコアは比較的高い範囲（0.4から0.9）に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された外れ値は、中盤に多くのデータが集中する中、比較的少数で、特に低スコア（約0.4）の部分に見られます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データであり、灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 紫、緑、ピンクの線は、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）による予測値を示していますが、実績と予測の間に特に大きな乖離は見られません。
4. **複数時系列データの関係性**
– 実績データ（青い点）と前年データ（緑色の点）は、ほぼ同じ範囲で変動しており、昨年度のスコアが予測や実績に影響を与える可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間にある一定の相関を読み取ることができ、安定したスコアの範囲内での変動が継続的に発生していることが分かります。
6. **直感的な印象と影響**
– WEIスコアが安定しているため、社会的な公正さや公平性に関する環境は維持されていると考えられ、人々や組織に安心感を与えるかもしれません。
– 一方で、大きなトレンドや改善が見られないため、ビジネスや政策において積極的な施策が求められる可能性があります。
このグラフは、公平性や公正さの指標が年間を通じて大きな変動がないことを示しており、改善のための新しい取り組みを考慮する必要性を示唆しています。
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:
グラフ分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントは均整が取れており、スコアは安定しているように見えます。しかし、近日のデータに急激な上昇が見られ、予測区間の境界付近でプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには外れ値がいくつか見られます。異常値は明確にプロットされており、考慮すべき重要な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色や形状により異なるカテゴリーや時間帯が示されています。青いプロットは実績データを示し、緑色のプロットは前年の比較を提供しています。予測方法の違いは異なる色と線で視覚的に表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の比較を含み、それぞれの予測が違うトレンドや予測範囲を示しています。これにより、異なる手法間での精度やその信頼性を一目で確認できる構成になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は初期には幅広く、その後、より安定した範囲で集中しています。この安定性の向上が、社会的な改革や政策の影響などを示唆している可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– このグラフを直感的に見た場合、持続可能性と自治性が時間経過とともに改善されているという印象を与えます。ビジネスや政策決定者にとって、このデータは持続可能な社会構築に向けた正しい方向性を示していると解釈され、さらなる改善戦略の策定に役立つ可能性があります。
全体として、このグラフは生活および社会活動の持続可能性の改善を明確に示し、異なる予測手法の比較を通じて将来の展望を提供しています。
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:
### グラフ分析の概要
#### 1. トレンド
– **過去のデータ**（青色の実績）：2025年中頃から2026年までの期間にわたり、0.8付近で安定しています。
– **将来の予測**（緑）：期間の後半でデータが密集しており、スコアはやや高い0.8以上1.0近くで横ばいです。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 黒い丸で示されている外れ値は過去のデータにあり、0.8以下に位置しています。これにより、特定の期間に異常値が存在していることが示されています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色のプロット**：実績データ。全体として0.8付近で安定。
– **緑色のプロット**：将来予測。データが密集しており、0.8を超えたスコアを維持。
– **黒い縁のプロット**：異常な値を示す外れ値。
– **紫色の線**：回帰モデルによる予測を示しており、2025年末から2026年中頃にかけて予測スコアがわずかに上昇することを示唆しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去の実績と将来の予測には、スコアが0.8以上であるという共通点があります。将来の予測ではより高いスコアを持つデータが多くなる点で、ポジティブなトレンドが示されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 基本スコアが0.8の周辺に密集していますが、スコアが1.0に近づく予測が目立ちます。これは、社会基盤や教育機会の改善が予想されていることを示唆します。
#### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– このグラフから直感的にわかるのは、社会基盤や教育機会が安定しており、将来的にはさらに良好な状態になる可能性があるということです。
– **ビジネスや社会への影響**：
– 政策の成果が安定的に現れていると考えられるため、新たな投資を誘致しやすくなります。
– 教育機会の改善が予測されるため、長期的には労働市場の質の向上が期待できます。
全体として、このデータは社会的な安定性と持続的な改善の可能性を示唆しています。政策や教育プログラムの改善が奏功し、これが維持されるなら、さらなる社会的繁栄が期待できます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフは過去360日間をカバーしていますが、7月から比較的高いスコア（0.9付近）を保持した後、徐々に下降し、11月までにスコアが落ちています。
– その後、新たな期間（翌年のグリーンのプロット）では、スコアが再び高くなり、0.75〜0.95の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いデータポイントにはいくつかの異常値（黒い円）が見受けられますが、全体としては大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」、緑の点は「前年（比較AI）」を示しています。これらがスコアの実際の履歴を表しています。
– 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が示されていますが、実績データと予測の範囲はそれほど大きくずれていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のプロットは、過去の実績と前年の比較を示すものであり、特に緑色のデータポイントは、新しいデータによって安定した増加を見せていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの初期段階では高いが、その後に短期間で下降していますが、新しい期間では以前より高いスコアを持続しています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– このグラフからは、WEIスコアが最初は非常に高かったものの、その後の調整期間を経て、再度高い水準で安定していることが分かります。これは、社会における共生、多様性、自由の保障が、最初の増加期の後、一旦調整が必要だったことを示唆していますが、その後は改善の傾向にある可能性があります。
– ビジネスや政策としては、初期の成功からの学びを活かしつつ、新しいプロジェクトや政策が効果的に行われていることを反映していると考えられます。
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:
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**:
– グラフ全体として、時間帯ごとの色の密度や変化には明確な周期性は見受けられません。一部の時間帯で頻繁にデータが存在し、他ではほとんどない状況です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付において時間帯で急激に色が変化している箇所があります。例えば、7月6日や7月16日の18時台に黄色が出現し、この時間における変動が考えられます。
3. **プロットの意味**:
– 色の濃淡は特定のスコアを示しています。カラーバーに基づくと、黄色は高スコアを示し、紫は低スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯で縦の重複が見られ、特定の時間帯において他とは異なる動きがあると推測されます。
5. **相関関係や分布**:
– 特に目立つ高スコア（黄色）が出る時間帯は限られており、特定の日付と時間帯でしか観測されていません。このため、特定イベントや状況による影響が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、特定の時間に何らかのアクティビティやイベントが影響を及ぼしていると感じるかもしれません。このようなデータの変動は、特定の生活習慣や行動パターンが背景にある可能性を示唆し、ビジネスにおいて特定の時間に広告やイベントを集中させるような戦略が考えられるでしょう。社会的には、活動が集中する特定の期間の特異性について研究し、交通量や消費行動の変化に関するインサイトを得るのに役立つかもしれません。
この分析は視覚的な情報に基づいていますが、具体的な解釈には追加の文脈が必要です。
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:
以下は、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体にわたって、特定の時間帯（時刻）が強調されている。特に7時から8時、15時から16時、23時前後に高いアクティビティがある。
– 日付に関しては一定の周期性は見られず、均等に変動している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、19時頃に特に顕著な高い値（黄色）が見られる。また、7月23日、22時頃にも高い値がある。
– 同様に、7月17日や23日は16時頃の活動が他と比べて高くなっている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は活動の高さを示しており、黄色が最も高く、青が低い。
– 各日付は時系列で並べられ、それぞれの時刻帯での活動が示されている。
4. **関係性**:
– 特定の日の具体的な時間帯での活動が高く、他の日は低い、というパターンが見られる。
– 日によって一定の高い活動時間が繰り返している様子は少なく、バラバラである。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 活動が集中している時間帯が複数存在し、これらの時間帯間には明確な相関関係は見られない。
6. **直感的に感じること、および影響**:
– 一部の時間帯で突発的に高い活動があり、特定のイベントや習慣に関連している可能性が高い。
– 社会的には、特定の時間帯の集中的な活動が労働パターンや社会活動に影響を与えている可能性がある。
– ビジネスにおいては、顧客が集まりやすい時間帯としてこれらの高活動時間を活用する戦略が考えられる。
このグラフは、個人の毎日の活動がどの時間帯に集中しているかを可視化し、日常生活やビジネス戦略に役立てることができるという洞察を与えてくれます。
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:
このヒートマップに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 色のパターンを見ると、一部の時間帯で周期的な変化がある可能性があります。特に、午前8時から午前10時、午後3時から午後4時、午後11時から深夜にかけて、色が変わっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯や日付で、色が急に変わる点があります。たとえば、2025年7月23日から24日には顕著な色の変化があります。これは、急激な変動や外れ値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡で社会WEI平均スコアが表現されています。色が明るくなるほど高いスコアを示し、色が暗くなるほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに別のパターンが見られ、日付が進むにつれて色が一貫しないため、時間帯ごとの異なるトレンドが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯では、データが密集しているように見え、特に午後16時から17時の間で集中していることがあります。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 人々は、このヒートマップから特定の時間帯における高いアクティビティや関心を直感的に感じるでしょう。特に、日中の時間帯に活動が集中していることがわかるため、ビジネスやイベントのスケジュールをこれに合わせて調整することで利益を得ることができます。また、外れ値や急激な変動は異常な事象が発生していることを示すため、特別な注意が必要になるかもしれません。
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:
以下に、提供された相関ヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 相関係数が高い項目は赤色で示されています。全体的に多くの項目間で強い正の相関が見られます。特に「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」とは非常に高い相関（0.97, 0.98）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの指標と比較して低い相関を示しており、0.44や0.25といった値があります。これが外れ値的な存在と考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は相関の強弱を示しています。赤が濃いほど正の相関が強く、青が濃いほど負の相関が強いです。
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間に強い正の相関（0.83）が見られ、健康とストレスの関連性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではありませんが、長期間のデータに基づく相関を示しているため、時間を超えて安定した関係性があること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**:
– 「総合WEI」はほとんどの他の指標と強い正の相関を持っていますが、「個人WEI（経済的余裕）」との相関は弱く、0.16です。
– 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の相関は他指標と比較して弱い関係が多い（0.38, 0.59など）です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 多くのWEI項目間で強い相関が見られることから、個人や社会の指標が密接に結びついており、一つの改善が他の領域にも波及効果をもたらす可能性があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の低い相関は、経済的側面が他の要素と独立しているか、他の要素が改善されても自動的に良化しない可能性があることを示しています。
– 健康状態と心理的ストレスの強い相関は、健康改善政策が精神的健康にも影響を与える可能性を示唆しています。
これらの洞察は、政策立案やビジネス戦略において、どの領域に注力するかを決定する手助けとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– 各カテゴリのWEIスコアの中央値は、おおむね一定の水準を保っています。
– 特に高い中央値を示すカテゴリや、低めの中央値を示すカテゴリがはっきりと区別できます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI（職業充実）」や「個人WEI（心理的ストレス）」にはいくつかの外れ値が存在します。
– 外れ値はスコアの変動が大きいことを示しており、これらの要素には個人差が大きい可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素
– それぞれの箱ひげ図が示しているのはWEIスコアの分布と、その範囲内での中央傾向です。
– 中央の線が中央値を示し、箱の上下四分位範囲がデータの主要な広がりを示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データが暗示されているのは、期間が360日間であることですが、具体的な時系列的変動は箱ひげ図から読み取れません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」は非常に安定しており、他の要素と比べて変動が少ないことがわかります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（社会基盤・持続可能な生活）」は共に中央値が高く、安定していることがわかります。
#### 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
– 「個人WEI（経済的余裕）」のスコア分布が広いため、経済的な負担を感じている人とそうでない人で意見が分かれる可能性があります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」のスコアは比較的安定しており、多様性が社会に受け入れられていることを示唆します。
– 心理的ストレスのスコアが広範囲にわたることから、個人のメンタルヘルスへの関心が高まる可能性があります。
このグラフを通じて、WEIスコアの変動や安定性が各要素でどのように異なるかを理解し、個人や社会における優先課題を見極めることができます。特に心理的健康や経済的安定についての政策やサポートが強化される必要があることを暗示しています。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフを分析すると、以下の点が直感的に感じ取れます。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（寄与率: 0.78）は広く分布しています。このことは、横ばいというよりも、多様性を示しています。
– 第2主成分（寄与率: 0.06）は、第1主成分に比べると変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値はありませんが、特定の領域（特にx軸のプラス方向とy軸のマイナス方向）に集中があります。
3. **各プロットや要素**:
– 散布図のプロットはデータの個々の観測を示しており、各点の位置が観測の主成分スコアを示しています。密度の濃い部分は、多くのデータがその領域に集まっていることを示します。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 複数の時系列データが重なっていることを示しています。特に、主成分分析は観測の次元を縮小し、複数の変数間の関係性を単一の座標平面で表現しているため、全体のトレンドと変動パターンを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の配置から、第1主成分がデータ全体の分散の大部分を占めていることを意味し、観測間の主要な違いを表しています。第2主成分の寄与は少ないです。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– このグラフからは、データセットに多様性があること、一部の観察結果が他に比べて特異な動きを示している可能性があることを直感的に感じ取れます。
– ビジネスや社会的な影響においては、これらの主成分は、生活に関するデータの主要な変動要因を抽出し、特定の変数が生活や消費パターンの変化にどのように寄与しているのかを示すために活用される可能性があります。
この分析は、さらに深い解析と詳細なデータの理解をサポートするための基盤を提供します。
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。
