📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 1. 時系列推移
データは2025年7月1日から7月2日にかけての動きを示していますが、以下の傾向が見られます：
– **総合WEIと個人WEI平均、社会WEI平均**: 7月1日19:31の評価では、すべての項目で前回評価時（同日19:20）に比べて大きく上昇しています。これは大幅なスコア改善を示しており、特に社会WEI平均の上昇が顕著です。
– 各詳細項目においても、19:31の評価で上昇が確認できますが、7月2日にはやや落ち着きが見られます。
#### 2. 異常値
– 現在のデータには異常値は検出されていません。ただし、7月1日19:31の社会公平性の急上昇（0.5から0.85への変化）は目立ちます。この背景には一時的な政策変更や社会イベントがある可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
このデータセットの期間が短いためSTL分解は難しいですが、7月1日に見られる急激な上昇は季節的要因よりも短期的トレンドまたは外部要因が強く影響している可能性があります。残差分析を考慮すると説明できない外部ショックがあったと考えられます。
#### 4. 項目間の相関
詳細なデータはないものの、社会的な要因間の相関が高いと推測されます。特に「社会構造と教育機会」と「共生・多様性」の関連性は他の項目と比べ強いかもしれません。社会均衡が向上すると多様性と公平性も高まる傾向があります。
#### 5. データ分布
短期間データのため箱ひげ図分析が難しいですが、初期における特定項目（例：個人の経済的余裕と社会的持続可能性）のスコアにばらつきが少なく、日を追うごとに集約されていく様子が見えるかもしれません。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PC1が97%の寄与率を持ち、WEI全体における多くの変動が一つの主要因によって説明されています。これは、個人および社会的変数が一貫して影響を及ぼす主要なトレンド（例えば経済状況の改善や社会的な安定）が存在することを意味します。
### 結論
総合WEIや各項目スコアはデータ提供時間範囲内で上昇しています。異常値は見られず、一般的な傾向として社会環境や個人の満足度は7月1日に大幅に向上しました。得られた分析から、疑わしい点やさらなる研究の可能性を探って、とりわけ社会的要因が底にある基盤の強弱を評価することができます。また、急速な変化の背景には政策変更や特定イベントが影響している可能性があり、これについて更なる検討が必要です。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績のデータは比較的横ばいから始まり、予測のデータではわずかに上昇しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の線はゆるやかに上昇していますが、決定木回帰はほぼ水平です。これから考えられるのは、将来的にはわずかな改善が見込まれることです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在の実績データには顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測です。3つの回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）がそれぞれ異なる色の線で予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは重なる部分が少なく、予測された範囲はすべての回帰手法でおおよそ一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに基づく今後の予測は、安定的に推移することが主要な回帰手法で予測されています。
6. **直感的な感じ取れることと影響**
– グラフからは、生活カテゴリーにおけるWEIスコアが安定しており、予測される将来も安定した小幅の上昇が見込まれることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響としては、この安定性が基盤となり、新しい戦略や投資の計画において安心感を持たせる要因として働く可能性が考えられます。
総じて、現時点での状況は比較的安定で、予測通りであれば少しの改善が期待できると考えられます。
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:
以下は、グラフについての詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のデータは期間の初めに集中し、その後の動きが見られない（安定またはデータ不足）。
– 線形回帰（青の線）はほぼ水平で、安定したWEIスコアを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、期間にわたって徐々に増加し、終盤で安定する上昇傾向を示しています。非線形モデルは、データの複雑なパターンを捉えている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値や急激な変動は見られませんが、初期の実績データに比べ、その後の予測は異なるパターンが推測される。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、初期に集中している事からデータの収集がこの期間に限られている可能性があります。
– ピンクの線（ランダムフォレスト）は、その頑健さと非線形モデルの強みを活かし、他の予測方法よりも高いWEIスコアが予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰（緑の線）は予測が一致しており、持続的な状況を示唆しています。
– ランダムフォレストは異なるパターンの予測を提供し、データの変動を考慮する能力が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰と決定木回帰は相関関係が高く、ランダムフォレストは異なる角度から予測を提供しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– ランダムフォレストによる予測がもし信頼できるものであれば、WEIスコアの向上が期待され、個人の生活の質や満足度の向上を示唆することができます。
– 各予測モデルの違いを考慮することが重要で、特にライフスタイルの改善を目指す施策においては、異なるモデルの予測を活用することで、より包括的な戦略が立てられるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データはわずか3点しか提供されていませんが、予測モデルに基づいて分析を進めます。
– 線形回帰と決定木回帰による予測では、いずれも緩やかな下降傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰では横ばいとなっていますが、微弱ながら下降を仮定している形です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ自体には外れ値や急激な変動は見られません。
– データレンジが少ないため、大きな外れ値などは判断しにくいです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で示され、予測データは赤い「×」マークで表されています。
– グレーの縦線は予測の不確かさ範囲を表しており、予測の信頼性に関連しています。
– それぞれの回帰モデルが予測を示すことで、異なるモデルの予測の程度や信頼性を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる下降ペースまたは横ばいを示していますが、共通して大きな変動がないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ点数が少ないため、相関関係を見出すことは困難です。
– しかし、予測レンジは狭く、モデル間の結果に大きな差異は見られません。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの軽微な下降は、ビジネスや社会生活におけるわずかな不安やポジティブ感の減少を示唆しています。
– この小さな変動が大きな問題には直接結びつかない可能性がありますが、長期的には注視すべき変化です。
– 予測の不確かさ範囲が小さいため、この予測が比較的信頼できるという印象を与える可能性があります。
グラフからの直感的な印象としては、急激な変化はなく、安定した生活環境が続くことが予想されますが、少し慎重に注意を払う必要があるかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、最初の数日で急激に上昇した後、フラットな傾向にあります。
– ランダムフォレストによる予測（紫の線）は、WEIスコアが1.0で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**
– 初期の数日間に実績が急上昇しています。これは何か重要な経済的イベントか、個人の状況の大きな変化を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、経済の変化を直接反映しています。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）の線は、概ね安定した経済的余裕を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測モデルの間には一致が少なく、実績は急な変化を示す一方、予測は安定性を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と各予測モデルにはあまり相関が見られません。特に初期の急な変動が影響しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– 経済的余裕の急な増加は、収入源の変化や予期しない支出の減少などを示唆します。安定した予測は良好な経済的見通しを示していますが、実績との乖離からリスクも考慮すべきです。
– ビジネスにおいて、このような変動は予算や計画に影響を与えうるため、柔軟な調整が求められます。また、社会的には個人の異常な経済的変動はサポートが必要な場合も考えられます。
### 総合評価
全体として、実績と予測間の乖離は注意が必要です。実績の急な変化は個人的な事情による影響が大きい可能性があり、安定した予測は歳月を通じた一般的な経済状況を反映していると考えられます。この差異を理解することで、より適切なアプローチが可能となるでしょう。
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:
# グラフの分析
## 1. トレンド
– **実績データ**: 初期には少し上昇し、その後は横ばいに見えます。
– **予測データ（ランダムフォレスト回帰）**: 安定して高いスコアであり、期間全体にわたり一定しています。
## 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 実績データの初期段階における急激な上昇が見られますが、その後のデータは予測の範囲内に落ち着いています。
– **急激な変動**: 初期の変動を除き、全体的には安定しています。
## 3. 各プロットや要素
– **実績（青いプロット）**: 実際に観測されたデータを示しており、初期にわずかに上昇。
– **予測（色分けされた異なる回帰手法）**:
– **線形回帰**と**決定木回帰**の予測は同様の横ばいのトレンド。
– **ランダムフォレスト回帰**は高い、安定したスコアを示しています。
– **予測の不確かさの範囲（灰色の帯）**: 初期には狭い範囲でしたが、予測に収まっています。
## 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは、予測モデルの範囲内で推移しており、ランダムフォレストの予測と特に一致しています。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データとランダムフォレストの予測データとの間に高い相関があると考えられます。
## 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **直感的な印象**: 実績は安定した健康状態を示しており、予測モデルもそれを支持しています。
– **社会・ビジネスへの影響**: 安定した健康管理が可能であることを示唆しており、効果的な健康プランニングの基礎とな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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータは最初の数日間にのみプロットされています。最初の3日はWEIスコアが0.55から0.6の範囲にあります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに外れ値や急激な変動は見られません。すべてが狭い範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータを示しますが、非常に限られた日数しかありません。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しており、範囲は狭いです。
4. **複数の時系列データ**:
– 実績データと予測データという2つの時系列がありますが、予測がメインで、実績は最初の3日間のみです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に明示的な相関を示す情報はありませんが、予測は実績の範囲と一致しているようです。
6. **直感的に感じることおよび影響**:
– 実績データが限られているため、全体のトレンドを判断することは難しいですが、ランダムフォレスト回帰によって維持される一定のスコアは、安定した心理的ストレスレベルを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレスが安定しているということは健康管理やライフスタイルの調整が効果を発揮している可能性があります。ただし、限られたデータからの予測には注意が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントが3つあり、安定したスコア範囲（0.6前後）で変動しています。トレンドについては特に明確な上昇や下降は見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、一定の値（0.6付近）で水平に保たれています。30日間を通じて大きな変化は見られず、横ばいの傾向があることが明示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上には明らかな外れ値や急激な変動は存在しません。実績のすべてのデータポイントは予測の不確かさ範囲（灰色の帯）内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを表し、7月初旬の狭い範囲で値が確認されています。
– グラフ内の灰色の帯は予測の不確かさを示し、この範囲内での変動は通常の範囲とされます。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を表し、一貫して一定の値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰と実績データ間での相関は強く、実績データが予測範囲内に収まり、整合性が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ピンクの予測線と実績データの一致から、モデルが実績のトレンドを適切に捉えている可能性があります。現状では大きな変動がないため、相関が強いと考えられます。
6. **洞察**
– このグラフは、短期間に安定した自由度と自治のスコアを示しており、生活の安定を反映している可能性があります。
– ビジネスや社会において、自由度と自治の指標が安定していることは、計画的な施策が功を奏していることを示す場合があり、人々の生活の質の向上に寄与する可能性があります。
– 今後の施策において予測の不確かさを考慮し、スコアが下がらないように注意することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データの初期（7月1日から5日）はやや不安定な変動がありますが、予測データの影響を受け始めた頃から安定して高い値を維持しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は明確な上昇トレンドを示していますが、他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには急な変動がみられますが、その後は安定しています。
– 最初の5日間での変動が外れ値として評価される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ（実績AI）で、最初の時期に限られています。
– 予測データは色分けされ、予測手法によって異なる特性が示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、全体として狭い範囲に収まっていることから、比較的予測精度が高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データの関係性を見ると、実績データが初期に高かったにもかかわらず、予測データは安定的に高いスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ランダムフォレスト回帰以外は予測スコアの傾向が非常に似通っており、手法間の相関が高いことがうかがえます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績データの初期の変動は、何らかの社会的または技術的な要因による一時的な影響であった可能性があります。
– 高いWEIスコアが継続されることは、社会の公平性や公正さに関連する施策が効果的であったことを示唆します。
– 予測が正しければ、今後も社会の公平性に対する信頼が続くと考えられます。
– ビジネスや政策立案者にとっては、長期的に安定した高いスコアを維持するための施策を強化する動機となるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の数日間に記録されており、その後の期間にはデータがありません。
– ランダムフォレスト回帰予測（ピンク色の線）は、期間全体にわたって横ばいであり、おおむね0.8付近を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このグラフには外れ値や急激な変動は見られません。
– 実績データには若干の変動が見られますが、予測範囲（灰色の帯）がそれをカバーしています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– ピンクのラインはランダムフォレスト回帰による予測値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を表しています。
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明確な連続性は確認できませんが、予測は一定の範囲内で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このグラフからは、特定の相関関係を確認するのは難しいですが、予測が実績データの範囲内に収まっていることが示されています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、予測が比較的一定であることを示し、持続可能性と自治性が安定した状態にあるとの印象を与えます。
– しかし、実際のデータが限られているため、より多くのデータ収集が必要です。
– ビジネスや社会においては、持続可能性の向上や自治性の改善に向けた施策が求められ、データに基づく分析が必要とされることを示唆しています。
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:
このグラフを基に分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいですが、法定木回帰（紫線）は時間とともに大きく下降しています。他の回帰（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のデータでは明らかな外れ値は見られません。ただし、法定木回帰の急激な下降が異常に見えるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青い点）はデータの実際の測定値を示しており、予測（赤いバツ）は予測された値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、ほぼ横ばいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 富森林回帰と線形回帰の予測線が実績に近い一方、法定木回帰は実績とかけ離れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では強い相関関係を見るにはデータが不足しているように見えます。各予測手法が異なる結果を示すため、データの多様性が強調されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績が短期間しか表示されていないため、将来の動向を予測するのは難しいですが、法定木回帰の急激な下降に基づく誤った予測が懸念されます。
– 社会基盤・教育機会に関連する指標であるため、特に法定木回帰による誤ったネガティブな影響には慎重になる必要があります。これは政策立案に混乱を招く可能性があります。
ビジネスや社会への影響としては、正確で安定した予測が求められ、実績データを積極的に収集して継続的にモデルを改善することが重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績 (青い点) は最初の数日で観察され、比較的一貫性のある値を示しています。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体として横ばいですが、線形回帰および決定木回帰は評価日が進むにつれて急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な変動は、線形回帰および決定木回帰の予測で確認できます。これらは時間が経つにつれ急降下しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は実際の観測値を表します。
– 予測AI（赤い「×」）は予測値を示していますが、視覚的に確認するのが困難です。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しています。初期からだんだんと狭まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰の予測は安定しており、他の予測モデルと比較して安定性が高いことを示しています。
– 線形回帰と決定木回帰は不安定で、時間とともに大幅なスコアの低下を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値は予測モデルの範囲内にありますが、予測の分布の幅が狭まる中、各モデルの応答が異なっていることがわかります。
6. **直感的感触と社会的影響**:
– 初期には社会の共生、多様性、自由の保障が良好に維持されているように見えますが、予測モデルによってはこの状態が不安定になる可能性があります。
– 社会政策担当者にとって、特に線形回帰や決定木のモデルを使用する場合、これらの予測モデルが示す急激な下降トレンドは警戒すべき指標である可能性があります。
– 安定しているランダムフォレストの予測は拠り所とする価値があり、政策立案やアクションプランの策定に有用です。
この分析から、長期的な視点でのWEIスコアの維持に重点を置くことが、社会の健全性を高め、予測されるリスクに対応するための有力な戦略となるでしょう。
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は、特定の期間における生活カテゴリの総合WEIスコアが示されています。以下は、このグラフから読み取れる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 季節性や明確なトレンドは、このヒートマップからは読み取れません。データが2日のみ表示されているため、長期的なトレンド分析は困難です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの色が急激に変わっている場所は、例えば7月1日の（19時）と7月2日の（時刻が不明な）部分です。これが外れ値または急激な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 黄色や紫色の異なる色合いは、WEIスコアの変動を示しています。特に紫色の部分は低いスコアを示し、黄色の部分は高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**:
– このヒートマップでは、時系列データが2日分しかないため、これらの間に複雑な関係性を見つけることは難しいですが、日中と夜間でスコアの違いが明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日の同じ時間帯でのスコアの変動を見ると相関関係があるかもしれません。ただし、詳細な解析にはより多くの日数が必要です。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– 人々は、生活スタイルや活動が特定の時間帯にスコアに影響することを直感的に理解できます。特に、このデータは消費者行動やサービスのピークトラックに有用です。
– ビジネスにおいては、リソース配分を最適化し、ピーク時にサービスを集中させる戦略を考えることができます。
このヒートマップから、一部の時間帯に特異な変動があることを考慮し、さらなる調査を行う価値があるでしょう。
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:
このヒートマップは、個人のWEI平均スコアの30日間にわたる時系列を示しています。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**:
– 現在のグラフでは、具体的な月日や時間範囲の広がりが見えず、特定のトレンドを判断することは難しいです。しかし、ある特定の期間において極端な高値（明るい黄色）と低値（濃い紫色）が確認されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月2日には、非常に顕著な変動が見られます。7月1日には19時に低迷しているのに対し、7月2日には8時に非常に高いスコアを示しています。これはきわめて急激な変動であり、通常の生活パターンに対する何らかのイベントや行動の影響が考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がその時点でのスコアの高さを示しています。濃い紫色はスコアの低さを、明るい黄色は高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**:
– このグラフだけでは複数の時系列データの直接の関係性を評価するのは難しいですが、数日間の変動や一致する高低のパターンが見られる場合、それは相関がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータでは、特定の時間帯（たとえば朝や夕方）での変動が大きいことが見えています。そのため、日常的な活動やライフスタイルの変化に敏感に反応している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、このデータは特定の出来事や環境の変化があることを示唆しています。例えば、朝の活動が活発で、夕方になると落ち着くパターンが一般的かもしれません。ビジネスや社会的文脈でいえば、マーケティング戦略やプロモーションタイミングを考える際に、この時間帯の影響を考慮する価値があります。
この分析は、このヒートマップが示す短期間のデータに基づいており、更なる詳細な分析には追加のデータが必要です。
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:
以下に、このヒートマップの視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは、横軸が日付（2025-07-01から2025-07-02）で、縦軸が時間帯を表しており、2日間のデータを示しています。トレンド自体については短期間のため明確ではありませんが、時間帯により違う値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップは色の変化でデータの違いを示しています。2025-07-01の19時台は明るい黄色で、他の時間や日とは大きく異なる値を示しており、特異点として認識されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡によって数値の大きさが示されています。黄色は高い値、紫は低い値を示しているようです。このように色で数値を直感的に理解できるのがヒートマップの特徴です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップに見られる特徴的な関係は、特定の時間帯での値の変化です。特に同じ時間帯の日を比べることで、日常生活や活動の変動を分析できるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかな相関関係や分布のパターンは、この2日間の図では示されていません。しかし、特定の時間帯における一貫した値の変動は、生活や社会活動の特定の側面を反映している可能性があります。
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**:
– 特定の時間帯に高い値が見られる点は、生活のリズムや活動のパターンを反映しているかもしれません。ビジネスにおいては、その時間帯に消費者行動が活発になる可能性があるため、マーケティング戦略や労働時間の調整に影響を与えるかもしれません。
このヒートマップは市民の生活リズムや社会活動のパターンを捉えるツールとなり得ますが、より広範な傾向を分析するには、長期間のデータや他の要因との関係性も合わせて考慮する必要があります。
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、様々なWEI（ウェルビーイング指数）の項目間の相関を視覚化したものです。以下に注目すべき点と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体として、個々のWEI項目間で非常に強い正の相関（0.9以上）が見られます。特に「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」などの個人的な指標同士が緊密に関連しています。
– 一方で、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は他の指標と負の相関を持つことが多く、異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、他の指標が全体的に高い相関を示す中で、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」だけがほとんどの他の指標と強い負の相関を持つ点が目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
– 高い相関は指標間の強い関連性を示し、低いまたは負の相関は独立性や逆の関係を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 強い正の相関が多いことから、ある指標の変化は他の指標にも大きく影響を与える可能性が高いです。このため個々の指標ではなく、全体としての施策が重要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関を持つ項目が多い中、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」との負の相関は、他の社会的要因の影響を強く受ける可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 一般の人々がこのデータを見ると、生活全般（個人WEI）が非常に相互依存的であることを直感的に感じるかもしれません。個々の部分改善が全体の向上に寄与する可能性を伝えます。
– 社会政策においては、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の改善が他の指標とのギャップを埋め、より均衡のとれた生活環境を構築するために重要であると考えられます。
このヒートマップは、社会全体および個人のウェルビーイングの向上のためにどこに焦点を当てるべきかの指針となるデータを提供します。
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**
– グラフ全体として、WEIスコアは比較的均一に分布していますが、カテゴリごとに異なる中央値とスコアの範囲が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」において、他のカテゴリに比べてスコアの範囲が広く、外れ値が存在していることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の各箱は、四分位範囲を示し、箱の中の線が中央値を示しています。ひげは外れ値を除く最小値と最大値を示しています。
– 色合いは、視認性を高め、カテゴリ間の比較を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは横軸に沿って異なるWEIカテゴリで展開されていますが、時系列データを示していないため、時間による変化ではなく、カテゴリ間の分布比較に焦点を置いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて、スコアが高いカテゴリと低いカテゴリが存在します。「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性、自由の確保）」は他と比べて範囲が広く、多様な評価が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、およびビジネスや社会への影響**
– 一部のカテゴリ（「個人WEI（持続可能性と創造性）」、社会WEI（共生・多様性、自由の確保））ではスコアが集中しており、そのWEIタイプが安定した要素である可能性を示唆しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は範囲が広いため、心理的ストレスの個人間でのばらつきが大きいことが直感的に感じられます。これによりメンタルヘルスに対するサポート体制の見直しが必要であると思われ、社会やビジネスにおいても注目すべき課題と考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）のグラフではトレンドを読み取るより、データの分散の方向性が重要です。このグラフでは、データが第1主成分に沿って広がっていることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上にプロットされている三つの点はいずれも外れた位置にはありません。それらはデータセットの代表的なパターンを示すもので、特定の外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は生活カテゴリにおける異なるデータポイントを指し、それぞれが異なる観察期間の特性を示しています。横軸が第1主成分(寄与率0.97)、縦軸が第2主成分(寄与率0.03)となっており、第1主成分がデータの変動を強く説明していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各点は異なる時系列データを主成分空間上にプロットしたものと考えられますが、具体的な時間的変動ではなく、全体的なデータのパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に沿った広がりが大きいことから、データ変動の主要な方向は第1主成分によって説明され、その方向に強い相関がある可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 生活カテゴリにおけるデータは主に1つの方向（第1主成分）に集中的に広がっているため、特定の要因が生活に強く影響を与えている可能性を示唆します。これがビジネスや社会活動にとって重要な指標となり得ることから、これに基づいて戦略を策定することが考えられます。
このグラフは、データの主要な構造を簡潔に捉えるための手段として、特にデータの要因分析や要約に役立つと考えられます。
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。
