📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析概要
#### 時系列推移
– **総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均**：2つのデータポイント間で小幅な上昇が見られます。特に、社会WEI平均が0.6875から0.825に増加しており、最も大きな伸びを示しています。すべての項目で上昇が観測されており、短期間において総合的な改善があったことを示しています。
#### 各詳細項目の推移
– **経済的余裕と健康状態**: それぞれ0.10と0.05の増加があり、改善傾向があります。これは、個々の生活満足度の向上を示唆します。
– **心理的ストレス**: 0.55から0.65への増加は、ストレスの軽減よりも実際には増加を意味する可能性があり、注意が必要です。
– **自由度と自治**: 0.6から0.7に増加しており、個人の自由度が少し向上していることが示唆されます。
– **公平性・公正さ**: 0.5から0.85への大幅な増加は、社会構造における公正性の急激な改善を示します。
– **持続可能性と自治性**: この項目も改善が見られ、0.8から0.9に増加しています。
– **社会基盤・教育機会**: 0.85から0.8への微減があり、社会基盤が若干弱まった可能性があります。
– **共生・多様性・自由の保障**: 0.6から0.75の増加が見られ、多様性や共生の受容が高まっていると解釈できます。
#### 異常値
– 提供されたデータ内で異常値は検出されていません。しかし、これらのデータ間の変動が可能な限り急速であることから、短期間での大きな変化が不自然に見える場合があります。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分析仮説）
– **トレンド**: 長期的なトレンドを解釈するにはデータポイントが不足していますが、これまでの短期間での改善トレンドは明らかです。
– **季節性・残差**: 季節性パターンや残差を識別するにはデータが限られていますが、観測された範囲内でのデータは比較的一貫した上昇傾向を示しています。
#### 項目間の相関
– 高い相関が予想されるのは、公共の公正さと社会WEI平均。また、経済的状況と個人WEI平均の間にも関連が見られるかもしれません。具体的な数値がないため、統計的相関の強さは不明ですが、社会貢献に関連する要素（持続可能性、公正さ）は他の社会的要素を牽引する可能性があります。
#### データ分布
– 仮想的な箱ひげ図では、個々の項目間のデータバラつきは微小であり、中央値は総じて0.7以上です。外れ値は報告されておらず、分布が一様である可能性があります。
#### 主要な構成要素（PCA）
– PC1が1.00の寄与率を持つことから、データ全体が一つの主要要素によって説明されることが示唆され、特定の共通因子がすべてのWEI項目に大きな影響を及ぼしていることが考えられます。この要因はおそらく「社会的安定または生活の質」に関連していると予測されます。
### 結論
短期間で生活満足度や社会的要因が全般的に改善していることが見受けられます。しかし、このデータセットは限定されており、異なる期間における長期傾向を見極めるためには、より多くのデータポイントが
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績値（青色のドット）は初期に高い数値を示した後、データが途絶えているように見えます。
– 予測値（予測モデルによる線）は一定です。これは、おそらく安定した状態を示していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値の数値が限定的であり、さらに検出する外れ値はありません。
– 予測線も一定で、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績値（青色）は現実のデータポイントを示しており、初期のみ現れていることからデータの不足が疑われます。
– 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）はシンプルな予測を示しています。全てが横ばいで同じ値を示しているため、これらのモデルが現状を安定的に見てい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**
– 各予測モデルは同じ予測結果を示しており、モデル間の大幅な違いはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在示されているデータの範囲内で、明確な相関や独自の分布は見られません。データポイントが少ないため、詳細な相関解析は難しいです。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– このデータから受ける印象は安定性であり、生活カテゴリにおいて何らかの要因が一定の傾向を保っている可能性が考えられます。この結果から、特定のビジネスや政策において現状維持が可能であることを示唆していますが、実績データが限られているため、追加のデータ取得が望ましいです。
– 社会やビジネスへの影響として、新たなデータが必要であり、データ収集に力を入れるべきであるという認識が確立されるでしょう。
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、30日間の生活カテゴリにおける個人のWEI平均スコアを示しています。次に、グラフの特徴とそこから得られる洞察を詳述します。
1. **トレンド**:
– 時系列全体を通じて、WEIスコアは一貫して横ばいの状態を維持しています。特に予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が一定の値に保たれていることから、新しい情報がない限り、大きな変動はないことが予測されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績点が最初にプロットされている2点が唯一のデータ点であり、これ以降は予測値のみが示されていて、急激な変動や顕著な外れ値は見受けられません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、赤いバツは予測値を示しています。ただし、予測のバツ印は現在見られません。
– 複数の予測手法が試されており（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、すべての予測が同じ結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法が複数あっても、それらが一致していることから、データはかなり安定しているか、一貫した傾向があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな乖離はなく、そのため高い相関があると考えられます。ただし、限られた実績データからでは具体的な相関係数は得られません。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 安定したWEIスコアは、個人の生活状況がこの期間において安定していることを示しています。これにより、予測モデルの信頼性が高まる可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、特に急激な変動がない安定した状態はリスク管理や計画において有利ですが、新しい取り組みや改善の機会も少ないかもしれません。
全体として、このグラフは非常に安定した傾向を示しており、特に多くの変化がない状況を扱う上で役立つと言えます。モニタリングを続ける中で、新しいデータに基づいたアクションを計画することが望ましいです。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. トレンド
– **横ばいのトレンド**: 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が横ばいであるため、30日間のスコアは大きな変動がないことを示しています。
2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 1月初旬における実績値が、他の予測と大きく異なっている可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青点）**: 実際の計測値を示しており、この範囲に変動があります。
– **予測値（ライン）**: 各回帰方法に基づいた予測が示されていますが、ほぼ同じ直線を描いています。
4. 複数の時系列データの関係性
– **安定した予測**: 複数の手法による予測がほぼ一致しているということは、データの予測に対する高い信頼性を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– **直線的な関係性**: 予測値は時間に対して一定であり、データに高い相関がないことが示唆されます。
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
– **安定性の印象**: スコアの動きが少ないため、安定した社会的状況または生活環境を直感的に感じることができます。
– **予測の信頼性**: 予測手法の結果が一致しているため、見通しが安定していると判断でき、ビジネスにおいては短期的なリスクが少ないことを示唆します。
このグラフからは、予測と実績の間に乖離がありそうですが、全体としては安定した傾向が伺えます。社会やビジネスの状況が急変する兆候が少なく、短期的には安定した状況と考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばい**: 30日間にわたる期間において、ランダムフォレスト回帰線（紫色）が一貫して一定値を示しており、時間的な上昇や下降のトレンドは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 現時点では実績（青色）のデータポイントが2つしか存在しないため、外れ値や急激な変動を判断するのは難しいです。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青色）**: 実際に記録されたWEIのスコア。
– **予測（不確かさ範囲）**: 予測値の信頼範囲を示す灰色の帯があり、変動の可能性がこの範囲内であることを示唆します。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**: 一貫した水準を示しており、他の予測手法の線（線形回帰、決定木回帰）が含まれていないことから、これが唯一の視覚化されている予測モデルです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現在のグラフには、ランダムフォレスト回帰モデルと実績データの関係しか示されていません。追加の予測モデルや実績データが存在する場合、詳細な比較解析が可能です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– この時点でのデータ数が限られているため、相関関係や分布の特徴を明確にすることは困難ですが、予測線が直線的であることから、現在のデータに基づく予測は安定しているように見受けられます。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **安定性の指標**: 個人のWEI（経済的余裕）が安定している場合、生活に対する安心感や見通しの確かさが得られる可能性があります。
– **経済状況の予測**: ランダムフォレスト回帰モデルは安定的な経済環境を示唆している可能性があるため、個人のファイナンシャルプランニングや消費行動に影響を与える可能性があります。特に大きな変動がない場合には、計画的な資産管理が進むかもしれません。
このグラフから得られる洞察は限られたデータに依存しますが、安定したWEIの傾向はポジティブな兆候を示すかもしれません。追加のデータがあると、より詳細な解析が可能です。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは横ばいであり、健康状態のスコア（WEI）は全体的に一定しています。大きな変動や周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は特に確認できません。データはかなり安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データで、非常に狭い範囲内に分布しています。
– 複数の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されていますが、いずれもほぼ同じ値を示しており、実績データと非常に近い値の予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲もほとんど変動がなく、予測が信頼できることを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと各予測データは非常に類似しており、各モデルが実績を正確に捉えていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各データセット間での大きな相関を示しており、すべてが類似のトレンドを描いています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 健康状態が安定していることは、個人の生活や仕事において安心感をもたらします。
– 社会的には、健康状態の安定が続くことは公共の健康対策が効果的であることを示し得ます。
– 企業や保険業界では、健康リスクの低減が見込まれ、コストの安定化やサービスの品質向上が期待されるでしょう。
このグラフは、全体的に安定した健康状態を維持していることを示しており、個人や社会全体における安心感のある状況を表しています。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは2つだけで、いずれも同じレベルにあります。予測モデル（ランダムフォレスト回帰）は水平な線を示しており、トレンドは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で示されています。
– 予測範囲（不確かさ）はグレーで、予測モデルの線は紫色です。予測が実績と密接に一致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**
– 単一の時系列データとして、実績と予測（ランダムフォレスト回帰）が示されています。予測と実績の間に大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に高い相関が見られるため、モデルはデータをうまく捉えていると考えられます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– グラフからは、現在の心理的ストレスレベルが比較的安定していることが伺えます。この安定性は、社会やビジネスにおいては安心感を与える状態といえるでしょう。しかし、データ数が少ないため、詳細な分析や予測には限界があります。更なるデータ収集と分析が求められるかもしれません。
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:
このグラフは、30日間の個人のWEIスコア（自由度と自治）を示しており、以下の視点で分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期に1つの値を持ち、以降の期間ではデータポイントがありません。予測は特定の点から横ばいで推移しているため、期間全体にわたって安定した状況が見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、初期のデータ点が他の予測から外れているように見えます。特筆すべき急激な変動は見られず、予測も安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績AIによるデータを示しています。全体として実績と予測のライン（異なる回帰手法による予測）はほぼ一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、横ばいの線で一致しており、手法による大きな差はありません。これは一定の安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値から予測値に向けての移行は、最初の値がそのまま維持されているわけではないが、全体として一貫性を保っています。大きなばらつきは確認できません。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと社会的な影響**:
– このグラフを見ると、個人の自由度と自治のスコアは予測モデルによってかなり安定しているという印象を受けます。ビジネスや社会への影響としては、安定した自由度と自治が示されているため、混乱や変動が少なく、少なくともこの期間中におけるストレスの要因が少ない環境が考えられます。
この安定性は、個人の生活や業務の予測可能性を高める要因と言え、無茶な変化に対する備えをする必要が少ないことを示しているかもしれません。
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:
以下の視点からこのグラフを分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は2点しかなく、トレンドを明確にすることが難しいですが、もう少しデータが増えると何かしらの傾向が見えるかもしれません。
– 予測の回帰曲線（灰色、青、緑、ピンク）はすべてほぼ水平であり、WEIスコアがこの期間中安定している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの最初の点は高いスコアを示していますが、この単一の高い値が外れ値であるかは、データポイントが少ないため判断が難しいです。
– 急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の観測データ、赤い点は予測データを表しています。
– 各回帰曲線の色は異なる予測手法を示していますが、すべて似た結果を示しており、予測の信頼性を高めています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測は非常に近い値を示しており、予測モデルが実績に対して信頼性がある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の特徴としては、この短い期間内では大きな変動や明確な相関は観察されていません。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– このグラフから、人々は社会の公平性や公正さが短期間で安定しているように感じるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、安定した公平さがあることはプラスの要素であり、安心感をもたらす可能性があります。
– 外れ値が続くかどうかが、今後の焦点となるかもしれません。
このグラフは、実績AIと予測AIによるモニタリングや予測により、社会の公平性の安定を評価するための有用なツールとなるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフには、実績データが2つの点で示されています。この範囲ではWEIスコアが安定しているように見えます。
– 予測データや予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果は、ほぼ一定で横ばいの状態です。これは大きな変動がないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に見当たりません。データはかなり安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 実測されたWEIスコア。
– **予測モデル（色分けされた線）**: さまざまな回帰モデルに基づく予測。それぞれの線が現実の状況をどのように予測しているかを示しています。
– **不確かさ（灰色範囲）**: 予測の誤差範囲を示しており、予測の信頼性が視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各予測モデルの結果は、ほぼ一致したパターンを示しており、異なる方法でも同様の結果が得られています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間に大きな乖離は見られません。予測モデルは、実績データの動向を適切に捉えていると言えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアが安定していることは、持続可能性と自治性が一定の水準を維持していることを示唆しています。
– 社会的には、安定した持続可能性が確認されており、政策や経営上の大きな修正は必要ないと考えられるかもしれません。
– しかし、予測の範囲内での変動に注目し、リスク管理を進めることは望ましいでしょう。
この情報をもとに、さらなる分析や戦略策定を行うことで、持続可能性を向上させるための具体的な施策へと繋げることができるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは直近の30日間において、WEIスコアが一定（横ばい）であることを示しています。この安定したトレンドは、社会基盤と教育機会において大きな変動がなかったことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データには外れ値や急激な変動は見受けられません。このことは、この期間中、社会や教育の基盤における安定性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、一定のWEIスコアを保っています。
– ピンク色の線は複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しており、これも横ばいで安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデル（灰色、紫、ピンク）すべてが同様の安定したトレンドを示しており、実績データとも一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの高い一致性が見られ、モデルの予測精度が高いことを示しています。
6. **直感と社会への影響**
– 人間がこのグラフを見たとき、社会基盤と教育機会が非常に安定していると感じるでしょう。この安定性は、政策やインフラが十分に機能しており、短期的な変動を伴わないことを表しています。
– ビジネスにおいては、この安定性が企業にとって好意的な環境であることを示しており、長期的な計画や投資を促進する可能性があります。社会的には、このような安定した環境が市民に安心感を与え、継続的な成長を支える基盤となるでしょう。
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:
以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイントは2つあり、最初に0.8程度から始まり、次には0.6付近に低下しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）はほぼ一定で、0.6付近の横ばい傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIの最初のデータポイントは他の予測観測の範囲よりもかなり高く、外れ値的な特徴を持っています。
– その後急激にスコアが0.6まで低下しているため、変動としては大きめです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示しており、実際のWEIスコアです。
– ランダムフォレスト回帰の予測ラインは約0.6で一定を維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは初期にスパイクがありますが、その後予測ラインに近づいています。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）はグラフには描かれていないため比較は難しいですが、ランダムフォレスト回帰は安定した予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの数が限られており、相関や詳細な分布の特徴を判断するのは難しいですが、実績データが予測に収束しているように見えます。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 初期の高スコアは一時的な出来事や変数が影響した可能性があります。急激な低下やその後の横ばいは、政策や社会環境の変化が影響している可能性があります。
– ビジネスや社会において、共生や多様性の維持に関する対応策がこの期間で効果を持っていない可能性があり、それによりさらなる調査や介入が必要とされるかもしれません。
このグラフから、人々はWEIスコアの急激な変動や予測の安定性に注意を払い、社会政策の影響を評価することが考えられます。
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、このヒートマップから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色が30日間にわたってほぼ一様であるため、この期間には大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ全体が均一な色を示しており、外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の密度が一様で、どの時間帯も似た値を示しています。色相から、データ範囲が狭いことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ホリゾンタルまたはバーティカルな異なる色の帯がないため、複数の時系列間で特別な関係性は観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップが一様であるため、特定の時間帯や期間での相関関係を示す特徴は見られません。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 生活カテゴリーの総合WEIスコアが一定であることは、生活の変動が少なく安定していることを示します。特定の変動が見られないことから、この期間は生活水準や関連指数が安定していると言えるでしょう。
– ビジネス面では、新しい変化やトレンドがないため、特定の対策や変更を計画する必要は少ないかもしれません。長期間の観察が必要な場合は、この安定した期間を基準に将来の変動を測定することが可能だと考えられます。
この分析は、今後の長期的なトレンド予測や安定的な時期を利用した戦略設計に有用です。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の特記事項が見受けられます。
1. **トレンド**:
– 全体を通して均一な色が続いており、特に上昇・下降のトレンドや周期性は見られません。これは個人WEI平均が安定している可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡で示されるデータは統一しており、数値がほぼ一定であることを示唆しています。このヒートマップの低いコントラストは、データに大きなバラつきがないことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは一つの時系列データしか表示されていないため、複数の時系列データの関係性については判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係や特異な分布も見られません。この30日間のデータは安定しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人々はこのデータから、特定の期間における生活や活動のパターンが安定していると直感的に感じるかもしれません。ビジネスや社会においては、安定した時間の過ごし方や生活リズムが維持されていることを示しており、特に変化や対応が必要な局面ではないと思われます。
このような安定性は、戦略やリソース管理の予測を容易にし、改善や介入が特に必要ないと判断されるかもしれません。ただし、さらなる詳細な分析が必要な場合は、他のデータソースや指標との統合が考慮されるべきです。
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:
以下は、与えられたヒートマップについての洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体が均一な色（青緑）であり、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– これは、期間中の社会WEI平均スコアが比較的一定であることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおいて色合いの変化や目立った明暗の変化がないため、特に外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **各要素の意味**:
– 色は社会WEI平均スコアを表し、一貫して青緑色であることから、スコアが一定の範囲（約 0.75 – 0.78）の中で推移していると推測できます。
– 30日間にわたり、時間帯に関わらずほぼ均一のスコアであることを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 増減の傾向が見られないため、各日同様の値を示している可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日毎、または時間帯によるスコアの変動がないため、一定の生活リズムや社会的安定が保たれているのかもしれません。
6. **人間の直感や社会への影響**:
– 社会的な安定が見られるため、生活環境や社会状況が持続的に良好であると考えることができます。
– 社会的要因が安定している場合、ビジネスや政策的には予測しやすい環境が構築されていることを示唆します。
全体として、このヒートマップは安定性を示しており、特異なイベントや変動がない状況を表しています。これは経済活動が通常通り進行していることや、社会的課題が特にない期間であると解釈できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは30日間のデータに基づく相関を示しており、時間によるトレンドは示していませんが、項目間の強い相関関係を視覚的に示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動はヒートマップでは直接示されませんが、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」が他の項目と-1の相関を持っていることが目立ちます。これは他の要素と強い逆相関があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色が相関1を示し、青色が相関-1を示しています。このグラフでは、ほとんどの項目が1の強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**
– 時系列データとしては扱われていませんが、異なるWEI項目間での関係性を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目が1.0の正の相関を持つ中で、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は他の全ての項目と-1.0の負の相関を示しています。これは、この項目が他の全ての項目と逆の動きをすることを示しています。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」が孤立した因子であることが理解できます。ビジネスや政策の観点からは、教育機会の向上が他の社会的要因に対して異なる影響を与えている可能性を示唆しています。つまり、教育機会の改善が他の生活の質に全体的な変化をもたらすためには、補完的な政策が必要であるかもしれません。
以上が、この相関ヒートマップから得られる主な洞察です。教育と他の社会的要因のバランスをとることが重要であることが示唆されています。
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（ボックスプロット）を分析すると、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンド（上昇、下降）はこの形式のグラフからは明示されていません。ただし、WEIスコアの分布がカテゴリごとに異なることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に見られませんが、一部のカテゴリでスコアの変動が大きく、分散が広いことが確認できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプのスコアの分布を示しています。箱の中のラインは中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示します。ひげは全体の分布範囲を表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 複数のWEIタイプの比較がされており、異なる生活や社会の側面がどの程度のスコアを持っているかの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 例えば、「社会WEI（共生、公正さ）」が他に比べて広範囲にわたるスコアを持ち、スコアのばらつきが激しいことがわかります。
– 対照的に「個人WEI（経済幸福度）」などは比較的スコアの分布が狭く、安定していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– これらのデータは、生活や社会の各側面において、人々がどのように感じているかを示唆しています。ばらつきの大きい領域は、社会的に議論の余地があるか、改善の余地がある可能性を示します。
– 特に「社会WEI（持続可能な生活）」でのスコアの広がりは、その持続可能性に対する社会の意見や経験が多様である可能性を示しており、ビジネスや政策形成にインパクトを与える可能性があります。
これらの洞察は、データに基づいた政策決定やビジネス戦略に役立ちます。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）によるグラフで、各データポイントが第1主成分と第2主成分の空間にプロットされています。
– 明確なトレンドや周期性は見受けられませんが、データは二つのクラスタに分かれているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントが少なく、外れ値や急激な変動を判断するには情報が不足しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ポイントは、生活カテゴリに関連するWEI（代表的な指数と思われる）が主成分に基づいてプロットされています。
– プロットの位置が第1主成分に強く寄与していることを示しています（寄与率: 1.00）。
4. **時系列データ同士の関係性**:
– 現在のプロットから時系列関係性を直接判断する材料は見当たりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の変動が大きく、第2主成分の変動は非常に小さいため、第1成分が主にデータの分散を説明していると考えられます。
– データは、第1成分に沿って横に伸びています。
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**:
– グラフから直感的に感じるのは、データが特定の軸に沿って強い相関を持っている可能性です。
– ビジネスや社会において、WEIの各構成要素が明確なパターンを持つということは、その要素が一貫した影響または特定の要因によってドライブされていることを示唆します。
– これにより、データのより詳細な分解やクラスタリングを行うことで多くの洞察を得る可能性があります。
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。