📊 データ分析（GPT-4.1による）
## 総合分析
### 時系列推移
– **総合WEI**: データは短期間内での高い変動を示していますが、中期的には比較的安定していることがわかります。目立つのは、スコアが0.65から0.9まで頻繁に上昇と下降を繰り返している点です。特に、2025-07-07と2025-07-08には異常な高いスコアが観察され、一般的に日付によってスコアが高めに出る傾向があります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は0.60〜0.85と幅広く変動していますが、個人の健康や心理的ストレスに関連する要因が、平均スコアを押し上げるまたは押し下げる可能性があります。社会WEI平均は0.60〜0.95の範囲で、特に2025-07-12のような日付には高スコアを示し、社会的持続可能性がこの高スコアに寄与していると考えられます。
### 異常値
– 7月中旬から下旬にかけて、特定の日で異常に高いスコア（0.9以上）が特に多いことが指摘されており、これは社会経済的なイベントや政策変動が影響を及ぼしている可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**: 長期的なトレンドは安定していますが、季節性と外部要因による短期的な変動（残差）がときおりスパイクを引き起こしているようです。特に、社会的公平性や多様性に関する要因がトレンドに影響を与えていることが推測されます。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップにより、各項目間に強い正相関が見られるところがあります。特に、社会的持続可能性、インフラ、フェアネスが他の社会的指標と強く関連しており、これらが高まることで他の社会的WEI項目も向上するという連鎖的な効果が推測されます。
### データ分布
– 箱ひげ図から、**個別項目のばらつき**が示唆され、一部の項目（例えば、心理的ストレス）では中央値近辺での強い集中が見られますが、経済的余裕や自由度のような項目はより多くのばらつきを示します。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2**: 主成分分析により、最初の主成分（PC1）がデータの78%を占めていることから、これはデータにおける第一の変動要因であり、恐らく社会的要因からなる総合的な生活の質指標を反映していると考えられます。PC2の寄与率はごく少ないため、第一主成分が分析上非常に重要であると示唆されます。
この分析から、総合WEIと個別の社会・個人WEIは相互に複雑に関連し合っていること、また短期的な外部要因の影響を受けやすい構造であることが強調されています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、期間の初期から中盤にかけては小さな変動を伴う横ばいのトレンドが見られます。その後、一部で小さな下降トレンドとなっている部分も見受けられますが、大きな方向性の変化はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部に外れ値が存在していることが示されています（黒い円）。これらは通常のデータ変動とは異なる影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、予測データ（赤い×）と不確かさの範囲（灰色の帯）も表示されています。予測手法として線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が考慮されており、それぞれ異なる予測トレンド（緑、シアン、マゼンタ）を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の一致度を視覚的に比較することができ、3つの予測手法が異なる未来のトレンドを示唆しているため、予測の不確実性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として0.7から0.8のWEIスコアに集中しており、データがこの範囲で比較的安定していることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視覚から見ると、一貫性と安定性が感じられますが、予測手法による分岐と不確実性の要素が強調されています。このデータは、生活の質や経済的な評価指標として利用される可能性があり、それに基づくビジネス戦略の策定に影響を及ぼすでしょう。
このグラフから、人々は特に予測の不確実性を重視し、慎重な戦略が必要であると直感的に判断するかもしれません。特に、AI予測モデルの選択が将来のシナリオにどのように影響を与えるかを考慮することが求められます。
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**:
– 初めの方は0.8付近の横ばい状態が続いていますが、中盤ごろに急にスコアが下がり、その後は0.6付近で推移しています。
– 全体としては、当初の高いスコアから若干の下降トレンドがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中に異常値として強調されたデータポイントがいくつかあります。これらのポイントは、急激な変動を示しており、特に注目すべきです。
– 時系列の中盤で大きな変動が見られ、その周辺に多くの異常値があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青い点で表され、予測データは複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線で示されています。
– 不確かさの範囲がグレーの影で表現されていますが、予測の広がりはそれほど大きくありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは現状維持（横ばい）を最も確実視しているようですが、異なるモデル間で予測が分かれる部分もあり、特にランダムフォレスト回帰は下降を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の高いスコアが急落した理由について、異常値が集中しているポイントを中心に分析することで、何らかの影響や要因があるかもしれません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフから直感的に感じることは、安定していた状況が突然変わり、不安定になっているということです。この変化は、ライフスタイルや外部要因による影響を示唆している可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、予期せぬ変動に対する備えや、変動の原因となる要因を特定して改善することが重要です。
この分析では、特に異常値や急変動がシステムや環境の中でどのような兆候を示しているかに注目することが有益です。
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:
以下は、このグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**
– WEI（Well-being Index）スコアは、最初の期間は全体的に横ばいの傾向がありますが、後半に向けて下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットが異常値として丸の中に囲まれています。これは、特定の日における予想外のスコアの変動を示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤いXは予測データを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測データに対する信頼度を表しています。
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に相関があることが予想されますが、予測精度は場所によって異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布はかなり密集していますが、異常値の存在がデータの一貫性に影響を与えています。これが、予測の不確かさを生んでいる可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアの下降傾向は、社会の生活環境や幸福度の悪化を示唆している可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとって、この下降トレンドに対応するための施策が必要であるかもしれません。
– 異常値は、特定の出来事や要因がWEIに強い影響を及ぼしていることを示しており、これらを特定することで、さらなる理解や改善のためのアプローチが模索できるでしょう。
このグラフは、WEIの監視や改善のための貴重な情報を提供しています。具体的な介入または調査が救済策を検討する上で有益です。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフのデータポイントは、概ね0.8付近で横ばいです。最初の部分は一定ですが、途中で若干の増加傾向も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが0.8を下回り、外れ値として特定されています。これらの外れ値は、経済的余裕の一時的な低下を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、紫の線は予測を示しています。実績の点の中に囲まれた点は外れ値として識別されています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示されており、それが実績の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**:
– 実績と予測はほぼ一致しています。予測の3つのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て同様の方向性を示していますが、細かい違いがあるかも知れません（詳細はグラフの解像度により確認できません）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的集中しており、0.8付近に密集しています。この集中は、大部分の期間で経済的余裕が安定していることを示します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、個人の経済的余裕が多くの日で安定していることを示しています。わずかな外れ値は、予期せぬ出費や収入変動を示唆する可能性があります。
– ビジネス面では、顧客の安定した購買力を示し、サービスや商品の価格安定策を取る根拠になるかもしれません。
– 社会的には、全体としての経済的安定があることを示しつつ、不確実性への備えの重要性も示唆します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の半分はほぼ横ばいで推移し、その後軽い下降トレンドが観察されます。全体としては緩やかに低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値（黒い縁の丸）があり、特に後半部分で顕著です。これは健康状態において特異な変動があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値で、安定しているが後半にかけて少しばらつきがあります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は広がっており、将来の予測に対する自信の度合いが低いことを示しています。
– 赤い「×」印は予測値で、実績値と良く一致していますが、ばらつきが大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は一貫して近接しており、予測が良好であることがわかります。ただし、後半の下降傾向とともに不確実性が増大しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列全体で相関が強いですが、後半では精度が低下している可能性があります。
– データは最初の方でかなり密度高く集まっていますが、時間経過と共にばらつきが増しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会的影響**
– 徐々に健康状態が低下していることが懸念され、特に外れ値や不確かさの増大は、予防策や対策の重要性を示唆します。
– ビジネス面では、このトレンドを踏まえて健康維持のためのサービスやサポートのニーズが増す可能性があります。
– 社会的には、政策や医療サービスの需要予測に影響を及ぼす可能性があります。
この分析が健康状態の維持や改善に役立つアクションにつながることを期待します。
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」の個人WEI（心理的ストレス）スコアを示す時系列散布図です。以下の観点から分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの前半では、スコアが0.7から0.8の間で変動していることがわかります。中盤ではスコアがやや低下し、0.6を中心に横ばい状態が続いています。
– グラフの終盤では、スコアがさらに下がり、一定の低位置で安定するか、あるいは再び上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された点は外れ値として認識されています。主に、スコアが0.5未満の地点に集中しています。
– 全体的に急激な変動は少ないですが、外れ値が発生している時期に興味深い動きがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットが実績値であり、赤い×が予測値を示しています。
– グラフには、異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されており、将来のトレンドに対する異なる予測が行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値が重なる部分が多く、予測が比較的正確であることを示唆していますが、学術的またはビジネス上の背景を考慮すると、方法による差異が興味深いかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体としてWEIスコアの分布は、前半は高めに偏り、後半はやや低めにシフトしています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– スコアの低下は心理的ストレスの軽減を示唆しており、個人のメンタル状態が改善されている可能性があります。
– ビジネスや社会の視点からは、ストレスレベルが下がると生産性の向上が期待されるため、組織のストレス管理指標として利用できるかもしれません。
これらの洞察が、データの解釈や戦略的意思決定に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 30日間の個人WEIスコアは一貫した上昇トレンドは見られず、むしろ波状の動きが観察されます。一定の範围内での上下変動が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアに異常値としてマークされたポイントがいくつかあり、特に中盤から後半にかけて散見されます。これは異常な出来事や通常ではない変化を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績データ（青い点）**: 日々の実際のスコアを示しています。
– **予測データ（赤い×印）**: 各予測モデルは異なる手法で将来のスコアを予測しています。
– **異常値（黒丸）**: 通常の変動範囲を超えた値として識別され、注意を要するポイントです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測手法が示されていますが、それぞれが異なる将来のトレンドを予測しています。これにより、予測の不確実性を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いスコアが維持されている一方で、周期的な変動があります。異常値の存在は分布の尾部を短期的に広げている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフからは、個人の自由度と自治の感覚が安定せず、時折大きな変動を経験していることが観察されます。これは個人の生活状況や環境の変化を反映している可能性があります。
– ビジネス面では、顧客体験の改善やパーソナライズされたサポートが必要とされる場面があるかもしれません。
– 社会的には、政策策定者やコミュニティリーダーが不安定な生活条件の早期察知や支援が求められる状況を鑑みる必要があるかもしれません。
この分析は、直感とデータドリブンなインサイトを組み合わせて、日常の意思決定に貢献できるものであるでしょう。
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**
– データの全体的なトレンドは、2025年7月中旬から8月初旬にかけてはやや横ばいで、その後は緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの点が下方に大きく外れており、外れ値として認識されています。特に0.4付近の点は異常として強調されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績AI」による実際の評価スコアを示し、X印は「予測AI」の予測値です。
– 外れ値は黒いアウトラインで囲まれており、注目する必要があります。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさ範囲を示し、信頼区間として解釈されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には一定の相関がありますが、予測は実績に対してやや乖離している点もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図上のプロットはおおむね0.6から0.9のスコアに分布していますが、幾分二層に分かれているように見えます。
– 予測における回帰ライン（線形、決定木、ランダムフォレスト）には大きなばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアが下降傾向にあるため、公平性や公正さの指標が悪化している可能性が示唆されます。この変化は社会的にもビジネス的にも重要な影響を及ぼす可能性があり、迅速な対応や改善策が求められるでしょう。
– 外れ値の存在は、特定の期間または事象での異常な変動や問題の指摘を意味し、これに対する詳細な調査が必要です。
このように、グラフから得られる情報は、政策決定や戦略策定において重要な指標となり得ます。特に、潜在的な問題を早期に検出し、対応策を講じることで、社会的な公平性と公正さを高めることが可能となります。
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:
このグラフは、「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコアを30日間にわたって示しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– スコアは概ね横ばいで、0.8から1.0の間に収まっています。
– 特定の日に少し低下しているデータポイントも見られますが、全体的には大きな下降や上昇傾向はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は強調されていませんが、異常値として円で囲まれたデータがいくつかあります。
– これらはスコアが一時的に低くなった時期を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示し、スコアの範囲を提供します。
– 紫、青緑、ピンクのライン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）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測ラインは、実績スコアの将来的な動向を示唆します。
– グラフの後半にかけて、モデル間で予測が多少異なることがわかります。特に、ランダムフォレスト回帰は他のモデルと異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は非常に高く、スコア内で集中していることが示されています。
– 外れ値以外は特に目立った広がりを示していません。
6. **人間が感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 横ばいのトレンドは、持続可能性や自治性が安定していることを暗示しています。
– 異常値がある場所は、政策改善や外部の影響によるものと考えられ、注意を払う必要があります。
– ビジネスにおいては、この安定性が計画のリスクを低減し、長期的な戦略の策定に役立つでしょう。
全体として、この図表は社会WEIの安定したパフォーマンスを示しながら、特定の点での異常を注意深く見守る必要があることを強調しています。予測モデルを比較することで、将来的なトレンドをより深く理解することができそうです。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばい傾向**: グラフの初めから終わりまで、全体的にスコアは0.8付近で大きな変化はなく、横ばいに近い動きが見受けられます。
– **予測トレンド**: 線形回帰（緑色）や決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）の予測線は若干の下降傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒色の円で示された外れ値はいくつか見られ、特に0.6付近の低スコアに集中しています。
– **急激な変動**: 目立った急激な上昇や下降は特に見当たりませんが、外れ値が急激な変動を示していると言えます。
### 3. 各プロットの意味
– **実績（青点）**: 各時点での実際のスコアを示しています。
– **予測（赤×）**: 各時点でのスコアの予測値を表しています。
– **不確かさ範囲（灰色）**: 予測の不確実性を示しており、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
– **実績と予測の比較**: 実績データは予測の不確実性範囲内に多く含まれていますが、外れ値も見え、予測モデルとのズレがあることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 実績と予測データの間には一定の相関がありますが、外れ値のため、完全な一致ではありません。
– **分布の特徴**: スコアの密度は0.8付近に集中しており、高めのスコアが多い傾向があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な理解**: グラフからは、社会基盤や教育機会に関する指標が全体として安定していることが伝わりますが、時折見られる外れ値が特定の問題点を示している可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 一部の外れ値が指摘する問題点は、社会基盤や教育施策の強化が必要であることを示しているかもしれません。政策の見直しや適用の改善が求められる可能性があります。
この分析から、全体的な安定性を活用しつつ、外れ値が示唆する問題に対する対応策が重要となります。
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:
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体的に横ばいからやや減少傾向にあるように見えます。最初の方のデータは高めのスコアが多く見られますが、後半にかけて若干スコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されているデータポイントがありますが、非常に大きな変動は見られません。外れ値は他のデータポイントよりも少し下に位置しています。
3. **各プロットや要素**
– 青の点が実績データを示しており、黒の円で外れ値が強調されています。予測の不確かさ範囲、線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測も示されていますが、全体的に大きな変化は予測されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績に大きな乖離はなく、予測範囲はある程度実績をカバーしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的高いスコア（0.6から0.9）の範囲で密集しており、大きな相関関係や偏りは見られません。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– WEIスコアは底堅さを示していますが、わずかに下降傾向にあることから、共生や多様性が少し課題となっている可能性があります。これが継続する場合、社会的な多様性の促進が必要かもしれません。ビジネスや社会においては、多様性の維持や強化を図る施策が求められるかもしれません。
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:
以下は、提供された総合WEIスコア時系列ヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、時間帯と日付ごとの活動が示されています。特定の時間（例えば、16時から18時）は他の時間帯に比べて活発であることが示唆されます。
– 日付に基づくトレンドは、ある日付範囲で活動が増減していることが確認できますが、全体的には特定の周期性は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に明るい（黄色）部分や暗い（紫）部分は、活動が通常より増加または減少していることを示す外れ値です。
– 例えば、7月24日ごろに急激な変化が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示し、明るい色が高スコア、暗い色が低スコアを指します。
– 密度の高い部分は、活動が集中していることを示しており、特定の時間と日に関連する生活のピークを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアを観察することで、別の日付でも同様の時間に活動が集中しているかを確認できます。例えば、16時や23時のスコアが他の時間に比べて高い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップの分布からは、特定の時間帯に活動が集中しがちであり、特定の曜日には活動が特に活発である可能性があります。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップは、特定の時間や日が生活活動のピークであることを示しています。この情報は、マーケティングやサービス提供の改善に利用できます（例: ピーク時間に合わせたプロモーションやサポート）。
– 社会的には、コミュニティの活動傾向を理解し、必要な対応を準備するのに役立ちます。例えば、公共サービスの需要の予測に使用できるでしょう。
このヒートマップから、生活カテゴリーにおける人々の行動パターンを深く理解するための手がかりが提供されます。
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:
### 視覚的な特徴と分析
1. **トレンド**:
– 時間別に見て、特定の時間帯（午前7時から午前15時）と午後の時間帯（午後16時から午後23時）で活動パターンが異なることが示唆されています。
– 特定の日には連続して高いスコアが観察されることがあり、周期性が一部の時間帯で存在するかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、7月8日と7月20日の午前の時間帯に比較的高い色合い（黄色）が見られ、他の日とは異なるパターンを示しています。
– また、7月20日から7月22日にかけての午後の時間帯のスコアに急激な変動があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色合いが個人の活動や気分の状態を示している可能性があります。
– 色は黄色に近づくほどスコアが高いことを示し、紫色に近い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**:
– 日中の活動が高いスコアで示される一方で、午後や夜間には低いスコアの時間帯が観察され、これが個人の活動サイクルを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中と夜間のスコアに顕著な違いがあり、これは昼夜のリズムに基づいている可能性があります。
6. **直感的に感じることおよび影響**:
– 人々は一般的に朝と午後に活動的であることがわかります。これにより、個人や企業は重要な活動をこの時間に集中させることができる可能性があります。
– 社会的には、オフィスワーカーや学生の日中の活動パターンを反映しており、このデータを利用してワークスケジュールや教育プログラムの最適化を図れる可能性があります。
このグラフは、時間ごとの個人の活動や気分の状況を可視化し、日常的なリズムや異常な変動を理解するのに役立ちます。
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:
視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには一部の時間帯に集中した色の変化が見られます。特定の日付と時間（特に23時台）において高い数値が観測されていますが、全体的には一貫したトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日と7月18日には、他の日よりも明らかに異なる色（暗い紫や明るい緑）が出現しています。これらは外れ値と考えられ、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さはおそらく社会WEI平均スコアの高さを表しており、黄色から緑までの色が高いスコアを示唆し、青や紫が低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 朝方（7時台）と夜（23時台）に顕著なスコアが見られ、これが他の時間帯とは異なる独立した周期的な変動である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの値は特定の時間帯に集中して現れている傾向があり、全体的に分布が偏っている可能性があります。
6. **直感的な人間の認識とビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップ上の特定の日と時間におけるスコアの極端な変動は、特別なイベントや行動の変化によるものとして直感的に受け取られる可能性があります。例えば、特定の社会的トレンドやイベントがこの変動に寄与しているかもしれません。
これらの観察は、更なる分析を行うための出発点として利用でき、特に特異なパターンに注目することで、洞察や介入の機会を提供することができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、特定のトレンドを明示するものではありませんが、色の濃淡によって相関の強さを示しています。濃い赤は強い正の相関を、青は負の相関や弱い相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体では外れ値や急激な変動は直接示されていませんが、相関が極端に低い（青色の）「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との関係は注目です。
3. **プロットや要素の意味（色、密度など）**:
– 色は相関の強さを示しており、赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど相関が弱いまたは負です。
– 例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「総合WEI」や「個人WEI平均」は高い相関（赤色）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性は直接示されていませんが、異なるWEI項目間の相関を通じて、要素が互いにどのように関連するかが示されています。「個人WEI（健康状態）」と「総合WEI」も高い相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目との相関が特に低く、独立性が高い可能性があります。
– 反対に、「社会WEI（共生・多様性）」は多くの項目と強い正の相関を持ち、全体的な社会の質と大きく関係すると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会的影響**:
– 直感的に、健康状態や心理的ストレス、自由度と自治が個人の幸福度に大きく影響することがわかります。これらは社会政策や企業の福利厚生の改善に直接つながる要素です。
– 「社会WEI（共生・多様性）」の高い相関は、多様性の受容が社会全体の幸福度に貢献することを示唆しています。企業は多様性を促進することで、従業員の幸福度や組織のパフォーマンスを向上させる可能性があります。
これらの分析から、社会政策立案者や経営者は特定のWEI項目の向上が全体的な生活品質に与える影響を考慮し、戦略を策定することが期待されます。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– WEIスコアには明確な増減のトレンドは見られません。ただし、特定のWEIタイプ間で中央値や分布の違いが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（睡眠充実感）」や「個人WEI（心理的ストレス）」には外れ値が見られます。これらは特定の要因によってスコアが大きく変動したことを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 棒（四角形）の中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数および第3四分位数を示します。箱の長さはデータの範囲を示し、ヒゲがデータの全体的なバリエーションを示します。色の違いは、視覚的な区別を助けていますが、データ内容とは直接関連しないかもしれません。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各WEIタイプは一時点での分布を示しており、時系列的な関係性は見えませんが、相対的なスコアの違いが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済余裕度）」は中央値も高く、分布も狭い範囲に集中しています。一方、社会的要因に関連するWEI（例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」）には広い分布があります。
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**:
– 個人ウェルビーイング指標の幅広い分布は、生活の質や社会環境が変動していることを示唆しています。個々の心理的ストレスや睡眠の質のばらつきは、メンタルヘルスのサポートが求められる領域である可能性があります。
– 社会的な側面のスコアの低さやばらつきは、全体的な社会環境への取り組みが必要であることを示唆しています。特に、多様性や公平性の観点からの改善が求められるかもしれません。
この分析は、より包括的な生活改善や政策提言を行うための基礎となる可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフに基づいた解析結果を示します。
1. **トレンド**
– **全体傾向**: トレンドは全体的に下降していますが、8月に入る直前に緩やかな上昇に転じています。これは調査期間中を通じて緩やかに全体の生活状況が悪化しつつあるが、少し回復の兆しが見え始めていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 残差において、特に7月13日前後に大きなピークが見られます。これは何らかの突発的な要因により、観測結果が予測値から大きくずれている可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**
– **観測値 (Observed)**: 大きく変動しながらも周期的な波が見られ、周期性と残差の大きな変動が目立ちます。
– **季節性 (Seasonal)**: 短期的なサイクルが存在しており、約1週間程度の周期で上下しています。この周期的変動は生活習慣や週末の特有の影響を反映しているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 季節性のサイクルと残差の変動が観測値に強い影響を与えていると考えられます。特に残差のピークは、外部要因または予期しないイベントが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの下降にもかかわらず、季節成分は一貫して短期的な上下変動を示しています。これにより、人々の日常生活には周期的な安定性がある一方で、全体的な生活の質は低下していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々は短期的に変動を感じる一方で、全体的な生活の質の低下を漠然と感じているかもしれません。このトレンドは、消費者の購買行動やサービスの需要に影響を与える可能性があります。企業は短期的な需要変動に対応しつつ、長期的な改善策を講じる必要があります。
この分析から、人々の生活環境が直面している課題を浮き彫りにし、対応策を考えるための基盤を提供することができます。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド:**
– トレンドは最初は緩やかに上昇しているものの、途中から徐々に下降しています。これは、評価期日の初期段階で好調だったものが、後半に向けて少しずつ低下していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に残差プロットに注目すると、7月中旬に大きなピークが見られます。これは、観測値がトレンドおよび季節成分と大きく異なる出来事があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– **Observed:** 時系列全体の観察されたデータ。
– **Trend:** 長期的な傾向。
– **Seasonal:** 繰り返し現れるパターンを示しており、週ごとに若干の変動が見られます。
– **Residual:** その他の変動要因を含めたランダム成分です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– トレンド、季節性、残差の各要素が、観測されたデータを構成しており、それぞれが持つ情報がどのように全体のデータに影響を与えているかを理解することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 季節性要因には軽微な周期的パターンが見られますが、大きな影響を与えるのはトレンドの変動であることがわかります。
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:**
– トレンドが下降し始めているため、将来的な行動を検討する必要があります。この下降傾向が何によるものなのか、例えば社会的、経済的要因が影響しているのかを詳細に調べ、対策を講じることで改善の余地があるかもしれません。また、7月中旬の外れ値が示すイベントは、特別なキャンペーンやイベントによるものであった可能性があるため、再度の検討が価値を持つかもしれません。
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:
このグラフは、STL分解による「生活カテゴリ 社会WEI平均スコア」の30日間にわたる変化を示したものです。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**:
– 「Trend」プロットでは、全体として下降傾向が見られます。最初の方は上昇している部分も見られますが、後半にかけて緩やかに低下しています。このことは、観察対象が徐々に低下している可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」プロットの初期には急激な低下（外れ値）が見られます。このような急激な変動は、何か特別なイベントや異常な事象が発生した可能性を示唆しています。
– 「Residual」プロットでも、特に7月13日付近に大きな正の外れ値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」プロットは、実際に観察されたデータを示しています。
– 「Trend」プロットは、データの長期的な動向を示します。
– 「Seasonal」プロットは、周期的な変動を示しており、特に定期的なパターンが見受けられます。
– 「Residual」プロットは、観測されたデータからトレンドと季節性を除いた後の変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」と「Trend」の間に大きな差異はなく、トレンドがかなりデータの動きを左右していることがわかります。
– 「Seasonal」と「Residual」は、短期的な変動やノイズを示していますが、特段の変動パターンは認識しづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性による周期的な変動が、全体のパターンに影響を与えています。特に観測データを見ると、その季節性と外れ値が特徴的です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、対象とする社会WEI平均スコアが短期的には変動しつつも、全体としては下降傾向にあることがわかります。これは、事業や政策において改善が求められる可能性があります。
– 初期の急激な低下や、7月13日付近の残差の急上昇を考慮すると、特定の外的要因がスコアに影響を与えている可能性があるため、それらの要因を把握し対応策を講じることが求められます。
全体として、長期的な改善のためのアクションを取ることと、短期的な変動要因を特定することが重要であると考えられます。
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:
以下の観点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– PCAによる主成分分析の結果を示し、特定のトレンドは見受けられません。データは1つの主成分に強く依存しているというよりは、ばらつきがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部にいくつか目立つ外れ値と見える点があります。これらは特異なデータポイントとして注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 点の密集度が高い領域が上下それぞれに見られます。これは各データ点が頻繁にその領域に集まる傾向を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての関係性は明示されていないので、具体的な相関を述べることは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な線形相関は見当たりません。分布としては均一で、多様な側面を表していることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データは多様で単一要因に依存しないことを示しているため、多様な変数が生活に影響しているということが理解できます。
– ビジネスや社会にとって、複雑な要因が生活に絡むことを理解することが、戦略的な意思決定において重要です。多様性や異質性の理解が求められます。
この分析は、より深いデータ理解や改善案提案の基礎となります。
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。