📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の概要
**WEIスコアの傾向と異常**
– **総合傾向**: データ全体におけるWEIスコアは比較的安定していますが、特定の期間におけるスコアの変動が見受けられます。特に、7月7日から7月9日にかけては高スコアのピークが観察されます（0.90のスコアなど）。
– **異常値**: スコアが非常に低い（例：0.63など）または高い（例：0.90など）場合は異常値と考えられます。これらは重要なイベントがあった可能性を示唆しており、例えば新しい社会政策の導入や経済的なショックなどが関与しているかもしれません。
– **特定の日付での異常**: 7月20日と7月23日には特に低いスコアが観察され（例：0.63）、社会的または経済的な出来事が影響したかもしれません。
**季節性・トレンド・残差（STL分解）**
– **トレンド**: 全体的にはゆるやかな上昇傾向が見られます。ただし、一部の期間では急激な変動があり、通常ないイベントの影響が考えられます。
– **季節性**: スコアの季節性のパターンは顕著ではありませんが、特定の曜日や月に関連した変動があるかどうか、さらに分析が必要です。
– **残差**: 残差が大きく変動している期間があり、モデルで予測できない突発的な出来事の影響があったことを示唆しています。
**項目間の相関**
– WEI各項目間の相関ヒートマップから、社会的要因（例えば、社会基盤や持続可能性など）は互いに高い相関を示す傾向があり、社会全体のインフラが影響していると考えられます。
– 経済的余裕と精神的健康のスコアには負の相関が見られ、経済状況が精神的ストレスに影響を与えている可能性があります。
**データ分布**
– 箱ひげ図では大半のWEIスコアが0.7〜0.9に収束しており、中位スコアが多くのデータにおいて確認できましたが、外れ値も検出されています。特に、ストレス関連のスコアは広い範囲にわたるばらつきを示しています。
**主要な構成要素 (PCA)**
– PCAの結果によると、PC1が全体の78%の変動を説明しており、全体の変動の大部分は一つの要因（おそらく経済要因や健康要因）が強く影響していることを示しています。PC2が5%を説明していることから、追加的な要因が影響を与えている可能性があります。
### 洞察と考察
1. **WEIの強みと改善点**: 高い社会的スコアに対し、個人の自由や精神的ストレスのスコアが低いことから、個人の自主性を高める政策が求められます。特に、経済的余裕が精神的健康に大きく影響することから、経済対策が健康改善に寄与する可能性があります。
2. **長期的観察の重要性**: データから洞察を得るためには、長期的な観察が重要です。特定のイベントがWEIに与える影響を理解するために、過去のデータや他の外部の情報を統合して分析を深めることが有効です。
3. **異常発生時の内訳分析**: 異常値が観察される期間において、どの項目が特に影響を受けたのかを詳細に分析し、必要に応じてその要因を特定し、制度的・政策的な対応が
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:
この時系列散布図についての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 最初の部分（左側）は、実績AIによる青いプロットが密集していますが、全体的には変動が少ない印象です。
– 次に間が空いて、右側に前年度の比較データ（緑色）が見られ、こちらは明確に上昇しているトレンドが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の最初のデータ群において、黒い輪郭で囲まれたプロットが異常値として示されていますが、特に急激な変動は観察されません。
– 予測モデルのXAI/3σ範囲内に外れたものはないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は「実績AI」のデータ、黒色の輪郭は「異常値」を示しています。
– 緑色のデータは「前年（比較AI）」の実績で、トレンドの上昇を示しています。
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の間には一定のギャップがあります。このギャップが何を意味するか（例えばデータ収集期間や異なる条件）は追加の情報が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が最初の期間に集中しており、予測が困難だった可能性があります。
– その後のデータでは、前年データとの関連性が見られ、上昇トレンドが形成されています。
6. **人間が直感的に感じること**:
– データの不連続性や異常値の存在は、システムの欠陥やデータ収集方法の見直しが必要であると直感されます。
– ビジネスや社会への影響として、データの信頼性向上が求められる一方で、前年の良好なトレンドが継続するならば、将来の見通しは明るいと考えられます。
このグラフは新旧のデータを分析し、異常値やトレンドの理解を深めるために重要です。予測精度の向上とデータ解析の改善は今後の課題として挙げられます。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– データは明確に二つの期間に分かれています。最初の期間では、WEIスコアは横ばいの状態が続いていますが、二つ目の期間ではスコアが増加しています。
– 全体としては横ばいから上昇への移行が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間にはいくつかの外れ値が観察され（黒い円）、安定状態からの逸脱を示しています。
– 大きな急激な変動は見られませんが、スコアの分布が時点に応じて集散していることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 実測値（青）が最初の期間でのデータを示し、比較的安定していますが、外れ値が存在しています。
– 予測値（赤の×）は、実測値の周辺に位置し、線形回帰や決定木回帰といった異なるモデル推定の基礎を形成しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と予測値が重なっていますが、顕著な乖離は見られません。
– 前年のデータ（緑）は、スコアが増加した時期における新しいトレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体としては安定したWEIスコアが見られ、外れ値によるノイズが部分的に観察されます。予測と実測値の乖離が少ない点から、良好なモデルフィットが考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**
– 初期期間では、安定した生活パターンが続く中で、特定のイベントがスコアを乱すことがあった可能性がありますが、ある時点から生活の品質が改善していることを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、WEIスコアの向上は個人の幸福度やエンゲージメントの向上を示す可能性があり、市場戦略や社会施策の見直しに役立てられるでしょう。
– 安定したパターンから、次のステップを考える上で、予測値の精度が信頼できる指標となり得ます。
このようにして、データセットの時間的推移や分布の変化を分析することで、個人の生活パターンの重要な指標を見出すことができます。
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:
### トレンド
– グラフの最初の部分（2025年7月から2025年9月）は、主に実績値（青色）が終了し、スコアは0.6から0.8の範囲で変動しています。
– 大きな変動がなく、安定した値を示していることが分かります。
– その後、予測値が異なる時系列で表示されています。緑色で示される前年比較AI（比較AI）の部分でのスコアが0.8に集中しています。
### 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データの中に、黒い円で示された異常値がいくつかあり、それらは平均よりも高く、注意が必要です。
### 各プロットや要素
– 実績データは青色のプロットで示され、異常値は黒い円で囲まれています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が紫、ピンク色で表されていますが、それぞれの予測がどの程度実績と一致しているかの精度はこのグラフでは直接示されていません。
### 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測手法で柔軟にWEIスコアを評価していますが、総じて安定しています。
### 相関関係や分布の特徴
– 前年比較AI（緑色）が比較的一定であることから、前年と同様のトレンドが予測されています。
### 直感的な洞察と影響
– 実績と予測値には大きな差異はなく、予測手法が適切に機能していると受け取れます。
– WEIスコアが安定しているため、全体的に生活や社会環境に大きな変化がないと考えられます。
このような安定したスコアは、社会状況の大きな変化が起きていないこと、安定した政策や経済が継続していることを示唆しているかもしれません。ただし異常値があるため、その発生要因について詳細に分析を行うことが必要です。
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:
以下は、提供されたグラフに関する分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（青い点）は、評価日の開始あたりの期間を示しています。この部分では、WEIスコアがやや横ばいで推移しています。
– 青い実績データが、紫色の予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を軸に奨励しているように見えます。
– グラフ右側（緑の点）は1年先の予測を表しており、WEIスコアの密集度が高く、予測が安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中には、いくつか異常値とされる黒い円付きのデータ点があります。これは、通常の範囲を外れた値として認識されています。
– 急激な変動は特に見られないものの、異常値があることで、予測から外れた可能性が示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、現在のスコアを表示しています。
– 緑の点はAIによる予測を示し、未来のWEIスコアを予測しています。
– 黒い円付きのデータ点は異常値を示し、通常の範囲から外れたデータとして特定されています。
– 紫、ピンク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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データ（青の点）と予測データ（緑の点）の間に直接の関連は見られませんが、全体的にスコアが高い範囲での予測が行われていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にWEIスコアは高い範囲で安定しており、実績と予測のスコアは区分が明確にされている感じがします。
– 緑の点の密集は、予測が比較的一貫性があり、特定の範囲で安定していることを示しています。
6. **直感的インサイトとビジネス/社会への影響**:
– WEIスコアが高い状態を維持していることは、経済的余裕の面で安定していることを示しており、予測でもその安定性が続く可能性が高いと考えられます。
– 異常値の存在は、予想外の経済的イベントや個人的な事情が影響した可能性を示しています。これらの異常がなぜ発生したかを調査することが、さらなるリスク管理に役立つでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、長期的な計画の策定や投資決定などにおいて、安定した予測は有利に働くと考えられます。
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:
以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには左側に実績データ（青）と右側に前年の比較データ（緑）が示されています。
– 実績データは全体的に横ばい傾向がありますが、一部に変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中にいくつかの大きな黒い丸（外れ値）があり、これらは異常値として扱われていることがわかります。
– 特に開始時期付近で異常値が集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青、異常値が黒く囲まれた円、前年比較は緑で示されています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーのエリアで表示され、予測手法に基づいたさまざまな回帰ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が存在します。
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の間には直接的なトレンドの一致は見られませんが、年代によって変動の範囲が異なります。
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視覚的な相関は見られませんが、密度の高い部分がそれぞれ存在。
– 外れ値がなぜ生じたか、もう少し検証することが価値があるでしょう。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 生活の健康状態が安定している時期と、異常が多く見られる時期が存在するため、ライフスタイルの改善による健康状態への影響を分析する必要があります。
– ビジネスや健康管理では、異常値の原因を理解し、予防策を講じることが重要です。特に、予測による将来的な健康状態改善の可能性が示唆されています。
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:
1. **トレンド**
– グラフは2つの主要な期間に分かれています。左側の期間（おそらく過去）は、WEIスコアが0.4から0.8の間で変動しています。右側の期間（おそらく予測）は、同様のスコア範囲で密度が高く、一定の分布に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にはいくつかの異常値（黒い○）があります。これらは他のデータポイントから明らかに外れた位置にあり、特異なイベント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**
– 青色の点は実績データを示し、緑色の点は予測を示しています。異常値は特定の期間に集中しており、何らかの影響を受けたと推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータが同じスコア範囲で多少の重なりを持ちながら分布しているため、予測モデルは実績データに基づいて一貫しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体として大きな変動はなく、安定した範囲にあります。異常値を除けば、予測範囲内に収まっています。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– グラフは、ある一定期間に心理的ストレスが増減したことを示唆しますが、予測は安定しています。これは、環境や状況が変わった場合でもストレスレベルが管理可能であることを意味します。
– ビジネスや社会にとっては、この安定性は良い兆候であり、ストレス管理が効果的に行われていることを示唆するかもしれません。異常値の原因を調査し対策を講じることで、さらにストレスを低下させることが可能かもしれません。
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
初期のデータ（青色: 実績）は主に2025年7月から10月にかけて集中的に観測されています。この期間、データは0.4から0.8の範囲に存在しています。一方、2026年6月以降に別のデータセット（緑色: 前年比）が示されており、それらも0.4から0.8の範囲内に分布しています。このように、全体のトレンドとしては大きな変化が見られず、スコアは横ばいの傾向があります。
## 2. 外れ値や急激な変動
グラフには「異常値」として少数のデータポイントがマークされています。これらは通常のスコア範囲からはみ出していることを示しており、特定の外的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
– **青点（実績）**: 過去の実測データを表し、自由度と自治の実態を示します。
– **緑点（前年比）**: 過去の同期間を比較するためのデータ。
– **異常値**: 異例の振る舞いを示す特定のデータポイント。
## 4. 複数の時系列データの関係性
このグラフには異なる色のデータポイントが重なって表示されています。しかし、2つの時系列（実績と前年比）の間に直接の相関関係は見られません。個別に解析する必要があります。
## 5. 相関関係や分布の特徴
スコア自体には大きな分散は見られませんが、再現性の高い範囲に収まっているようです。異常値も少数であり、全体の平均やメディアンスコアへの影響は限定的と考えられます。
## 6. 直感的洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な解釈**: 全体として、個人の自由度と自治が安定していると捉えることができます。急激な変動がほとんど見られないため、社会的な安定感は維持されていると仮定できます。
– **ビジネスや社会への影響**: スコアが安定していることは、日常生活や組織運営において安心感を提供します。ただし、異常値の存在は特定の個別事象による影響を示唆しており、異常値の原因分析や対応策の検討が望ましいと言えます。
この分析から、データを活用する際のさらなるステップとして、異常値に対する深堀りとリスク管理の強化が提案されます。
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**
– **実績（青色）**: 初期の期間（2025年7月〜2025年9月）にわたってほぼ一定した動きを見せており、0.6から0.8の範囲で変動しています。
– **予測（緑色）**: 後半の期間（2026年3月〜2026年7月）で観察され、やや減少トレンドがありますが、安定した範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値（黒い丸）**: WEIスコアが大きく異なるいくつかのデータポイントがあることを示していますが、全体に大きな影響は及ぼしていないように見えます。
3. **各プロットの意味**
– **実績（青色プロット）**: 実際のWEIスコアを示しており、日別の変動を把握できます。
– **予測（緑色プロット）**: 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を使用した予測値を示し、異なる色の線で表示されています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）**: 予測スコアの変動範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測の位置関係を比較することで、モデルの精度や信頼性が評価できます。全体的に予測は実績に追随していますが、一部のモデルで異なる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測にはある程度の相関がありますが、予測の種類によって精度が異なります。
– 実績データは狭い範囲に集中していますが、予測にはより広い変動があります。
6. **直感的認識と社会への影響**
– このグラフを見ると、人々はモデリングと実際のスコアの差異に関心を持つでしょう。特に、不確実性の範囲内で実績が変動していることから、予測の信頼性が重要です。
– ビジネスや社会では、WEIスコアは組織やプロジェクトの公平性に関する評価指標となるため、予測精度の改善は大きな影響を持ちます。予測の精度が高いほど、リソース配分や施策の計画で誤りを減らし、公平性を高めることが期待されます。
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
– **実績AI（青のドット）と予測（異なる色の線）**：
– 期間全体で大きな上昇または下降のトレンドは見られませんが、時期によって異なるグループに分かれているように見受けられます。
– はじめは低い位置に集中しており、その後、新たなデータが高い位置に現れる形となっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い●）**として表示されている点がいくつか見られ、これは他のデータと比較して顕著に異なるスコアを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の異なるモデル予測線**（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が描かれており、これらが異なるアプローチでモデル化した予測の不確実性を示しています。
– **前年度の比較AI（薄緑の点）**により、前年との比較が可能になっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測データ**の間で若干の重なりがありますが、大きく異なる時期や区間も存在します。特に、新しいデータは明らかに異なるクラスタに配置されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **最初のクラスタと後半のクラスタ**部分で、異なる分布の特徴が見られ、変化を示唆しています。
### 6. インサイトと社会への影響
– **持続可能性と自治性のスコア**が急に変わるタイミングがあるため、ある出来事や政策の影響を受けた可能性があります。
– **ビジネスや社会的インパクト**：
– 変動が持続可能性の変化を捉えるため、企業や政府が新たな政策を考慮すべき指標となる可能性があります。
– **前年度との比較**が提供されているため、改善や課題を明確に理解し、持続可能な社会構築の施策に利用できるでしょう。
このような分析を行うことにより、大きな視野での社会トレンドの理解が深まり、戦略的な意思決定を支援します。
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:
1. **トレンド**
– グラフには二つの明確な時間帯があります。最初の部分（左側の青色）は散らばっており、得点が0.7から1.0の間にあります。二つ目の部分（右側の緑色）は、密集しており得点が0.8付近で横並びになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータにはいくつか異常が認識されていますが、明確な急激な変動は示されていません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データで、緑色は比較AIデータを表しています。
– 黒丸で囲まれたものが異常値を示しています。異常値は0.7付近でいくつか認識されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データが実績と比較データとして比較されており、異なる期間で評価が行われたようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは広く分散していますが、後期のデータは相対的に一定の値で密集しています。これは、時間の経過とともにデータが安定化し、一定の動向を示していることを表している可能性があります。
6. **直感と社会的影響に関する洞察**
– 初期の実績データは不安定であったかもしれませんが、時間の経過とともに教育機会や社会基盤が改善され、安定した成果が挙がっていることを示している可能性があります。
– 弱者の支援や教育機会の平等化の成果が見えてきていると捉えられ、社会政策が正しい方向にあると評価されるかもしれません。
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:
# グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは横ばいを示しており、最初の部分（青のプロット）が最も密集しています。2025年7月から10月の間に横ばいが見られ、特に大きな変化はありません。
– その後、2026年にかけて緑のプロットが示すデータが現れますが、トレンドはやや不明瞭で、別の方法で予測された可能性があります。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 青いプロットの中に目立つ外れ値があります。これらは異常値として円で示され、通常の範囲から外れたデータポイントを表しています。
3. **プロットの要素**:
– **青のプロット**は実績を示し、密集していますが、一部に外れ値があります。
– **緑のプロット**は前年度のデータで、別の領域に集中していますが、こちらもやや散らばっています。
– **ピンクや紫色の線**は予測を示しており、異なる予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）を視覚化しています。
4. **関係性**:
– 青と緑のプロット間の比較で、2025年と2026年のデータに若干の変動が見られますが、明確な上昇や下降トレンドは確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青のプロットの分布は狭く、中央のスコア付近に集まっています。一方、緑はやや広がりを見せており、前年と比較して変動があることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見たときに感じるのは、まず明確な増減がないため安定しているとの印象です。しかし、異常値が示すリスクも無視できません。
– ビジネスや社会においては、現在の状態が続くと考えることで、急な変動よりも計画的な対応が可能となるでしょう。しかし、予測手法の違いによる変動の可能性を考慮した上で、さらなるデータ収集や分析の必要性が示唆されます。
このような分析から、包括的な理解と予測精度向上のための対策を講じることが重要です。
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:
このグラフは、540日間にわたる時間帯ごとの「総合WEIスコア」を示す時系列ヒートマップです。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
### 1. トレンド
– **周期性**: 日中（特に7時～8時、15時～16時、23時あたり）に色の変化が定期的に見られ、特定の活動やパターンがあることを示唆しています。
– **その他の時間**: 深夜（0時～6時）にアクティビティが少なく、一貫した低いスコアが予想されますが、このグラフにはその部分のデータが含まれていません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **7月24日付近**: 特定の時間帯で急激なスコア変化が観測され、何らかの特異なイベントが起きた可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の変化**: 色の変化はスコアの変動を表し、濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しています。
– **密度**: 同じ時間帯に連続性を持っている場合は、一定の行動パターンまたはルーティンが続いていることを示唆します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **同じ日の異なる時間帯**: 異なる時間帯でのスコアの変動を見ることで、日々のリズムや特徴的な活発な時間帯が見えてきます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **特異日**: 例えば7月24日には他の日と比べて明らかに異なるスコア分布が見られ、イベントや外部要因による変動の可能性が考えられます。
### 6. 人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響
– **生活改善のヒント**: 特定の時間帯のスコアが高い場合、その時間帯に合わせた生活スタイルの最適化が考えられます。
– **社会動向の予測**: 外れ値や周期的な変動から特定の曜日・時間帯に商品やサービスの需要が増えることを予測するのに役立ちます。
このような洞察は、マーケティング戦略の構築や生活の質の向上、リソース配分の最適化などに活用できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– データは強い周期性を示していませんが、特定の日付にまとまった活動が見られます。夜間（特に23時台）が他の時間帯に比べて頻繁に高いスコアを示しており、全期間を通じての活動が集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日に僅かながら黄色のセルが見られ、これは他の日より高いスコアを示します。これは特定のイベントや行動の変化を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 各セルの色は特定の時間帯での日ごとのスコアを示しており、色が明るいほどスコアが高いです。緑から黄色にかけてのシフトはスコアの上昇を示し、青から紫は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**
– 8時、16時、23時において特定のパターンがあり、特定のアクティビティがこの時間帯に多く行われていると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変化から、時間帯に応じてスコアが異なる傾向があり、特に夜間にスコアが高くなる傾向があります。これは夜行性の活動か、夜間の集中作業を示唆します。
6. **直感的な感じと社会・ビジネスへの影響**
– 生活スタイルが夜型であることが示唆されます。このパターンはビジネスの面では、夜間に人々がよりアクティブになり、消費や活動が増加する可能性を意味します。社会的には、夜間のアクティビティによって生活のリズムが影響を受ける可能性があります。
全体として、このヒートマップは個人の時間帯ごとのアクティビティパターンを詳細に示しており、夜間に特に注目すべき活動が集中している様子が見られます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化を見ると、特定の時間帯でのスコアに変動があります。全体的な傾向として一貫した周期性が見られるわけではありませんが、特定の期間の時間帯で色の変化が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に、7月25日から8月2日にかけて、紫や青が多く見られ、スコアが他の期間よりも低下しているため、これは急激な変動または異常値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップでは、濃い色（紫や青）が低いスコアを、明るい色（黄色や緑）が高いスコアを示しています。時間帯ごとのスコアの変化が視覚的に把握しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯は異なる色の変化を持っており、一部の時間帯（15時や23時）が高スコアの日が多い一方で、他の時間帯は低スコアが続いているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は図表からは見受けられませんが、特定の色、すなわち高スコアの時間帯は限られた数日に集中しています。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 高スコアの時間帯が一貫して見られる日は、生活の質が向上したり、社会活動が活発になっている可能性があります。この情報は、特定の時間帯における活動の最適化、リソース配分の調整、あるいは株主やステークホルダーへの報告において重要な指標となりうるでしょう。
– また、期間の特定のずれによってスコアが変化していることから、外部環境の変動や政策変更が影響を及ぼしている可能性があります。これにより、ビジネス戦略や社会政策の見直しの必要性が示唆されます。
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:
このヒートマップは、それぞれのWEI（Well-Being Index）項目の相関を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体を見ると、ほとんどの項目が赤色に近く、高い相関を示しています。特に、個人および社会のWEI平均に関連する項目は、高い相関を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個人WEIの「経済的余裕」と他の項目との相関は低く、特に社会的な項目との相関が低いです（青から薄い色）。
– 「経済的余裕」の低い相関は、他の幸福指標とは異なる独自の要因が影響している可能性を示唆します。
3. **プロットの意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。濃い赤は高い正の相関を、青は低い相関または負の相関を示します。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データは直接示されていませんが、項目間の関係を通じて、統一されたトレンドを持つことが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEIの「心理的ストレス」と「健康状態」は非常に高い相関があります（相関係数 1.00）。
– 「公正性・公正さ」も大半の項目と高い相関を持っています。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**
– 全体的な幸福指数項目が互いに強く関連していることは、人々が一面だけでなく、総合的な幸福を感じることを示していると言えます。
– 経済的余裕が他の幸福指標から独立している可能性があることは、経済政策や社会支援による効果が限定的になるかもしれないことを示唆します。
– 高い相関が示される項目に対して、特定の改善施策を取ることで、複数の側面にポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
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:
この箱ひげ図は、異なる「WEIタイプ」におけるスコア分布を比較しています。それぞれの要素を以下に分析します。
1. **トレンド**
– 全体として、各カテゴリのWEIスコアは安定しており、特定のトレンド（上昇や下降）は見られません。
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）」では、いくつかの外れ値が観察されます。このことは、特定のケースで他と大きく異なるスコアがあることを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各箱ひげ図は、そのカテゴリーにおけるスコアの中央値、四分位範囲、最小・最大値、及び外れ値を示しています。
– 色の違いは、視覚的に異なるカテゴリーを区別しやすくするものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の関係性や相関は箱ひげ図からだけでは直接わかりませんが、異なるWEIタイプ間の中間値や範囲の相対的な広がりを比較することで、異なる領域での変動の度合いを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「社会WEI（社会整備・教育機会）」はやや高めかつ安定したスコアを示す一方、「個人WEI（職業充実）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」は変動が大きいです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 高い中央値を持つWEIタイプでは、安定した幸福度や生活の質が感じられますが、外れ値の多いタイプは、改善の余地があるかもしれません。
– 特に、外れ値が多いカテゴリでのストレスや職業充実度のばらつきは、個人や組織が注目すべき要因です。
– 社会的な施策や個人の生活改善は、比較的スコアの低い（変動の大きい）エリアにフォーカスする必要があるかもしれません。
この分析を通じて、個人および社会がどのように生活の質や満足度を向上させるのかを検討するための指針が得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各プロットポイントは均等かつランダムに分布しているため、明確な上昇や下降のトレンドはありません。
– 周期性も顕著ではなく、データは全体的にばらついています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に際立って離れた外れ値は見られません。しかし、やや密度が高くなる部分と低くなる部分があります。
– 一部、第一主成分と第二主成分が高い位置にプロットされている点がありますが、急激な変動とは言えない範囲内です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットは各データ点を指し、それぞれが観測や事象を表しています。
– 横軸（第一主成分）が全体の変動の78%を占めるため、これが最も重要な要因であることを示しています。
– 縦軸（第二主成分）は、さらなる5%の変動を説明します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが複数ある場合、データ群は主成分分析を通じて、この2次元空間上に投影されています。
– データの分布が明確なクラスターを形成していないため、時系列データ間の顕著な関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が85%の寄与率を持つため、プロット間に若干の相関があると考えられますが、直線的な相関関係は観察されません。
– データは中心点の周りに広がっており、大きな偏りがないことから、主成分分析が適切にデータを分解していると考えられます。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– グラフを直感的に見た場合、個々のデータが特定のクラスターを形成していないことから、生活における要素が多様性を持っていることを示唆しています。
– ビジネスへの影響として、多様なライフスタイルやニーズが消費者に存在するため、より個別化したアプローチが必要です。
– 社会的には、多様性を支援する政策やサービスの必要性が指摘されるかもしれません。
この分析から、多様な要因が絡み合っていることを理解し、それに応じた柔軟な戦略を構築することが重要であると考えます。
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。