📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 全体的には0.6625から0.775に至る変動が見られ、最初の評価時点ではスコアが低く、その後上昇し、日次変動が見られます。ただし、明確なトレンドが形成されているかの判断は難しい。
– **個人WEI平均**: 初期は低く、その後0.725に上昇、その後若干の減少が観測される。
– **社会WEI平均**: 開始からかなり高い0.825まで上昇し、その後わずかに減少。動きが比較的ダイナミックであり、社会的要因が強く影響している。
#### 2. 異常値
– データセットからは直接的な異常値は検出されていない。しかし、個別項目での急激な変動は注目に値する。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 長期的な上昇傾向は限定的で、むしろ短期間での変動が大きい。
– **季節性**: 短期間のデータでは季節性の明確なパターンは観察されにくい。
– **残差**: 説明できない微細な変動が残るが、全体のトレンドに大きな影響はない。
#### 4. 項目間の相関
– **社会的公平性**と**社会的持続可能性**の間に高い相関が推察される。これは、持続可能な社会の形成が公正さを伴うものであり、互いに影響を及ぼし合っている可能性を示す。
– **個人の経済的余裕**と**社会基盤**との関連も重要であり、経済的な幸福感が社会的基盤の強化に影響を及ぼしている可能性。
#### 5. データ分布
– 各WEI項目の箱ひげ図からは、大きな外れ値は確認されないが、項目間での中央値の違いがあり、個別のスコアが与える影響が異なることを示唆。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析結果から、**PC1**がデータ全体の78%の変動を説明しており、主に全体的な経済的・社会的安定性の影響を表していると考えられる。
– **PC2**は15%を説明し、主に個人の主観的な生活の質やストレス要因が関連していると考えられる。
### 総括
このデータ分析においては、短期間での全体的な上昇傾向が見られましたが、評価点間の小刻みな変動が特徴的です。社会的公平性と持続可能性に強い関連が見られる一方で、個人的な要因はやや独立しているように見受けられます。主要な構成要素の分析から、経済的・社会的要因が最も大きくデータの変動を説明していることが明らかになりました。今後は、これら関連性をさらに詳細に分析し、特定の要因がどれほど結果に影響を与えているのかを理解することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは非常に集中しており、全体としてほぼ横ばいで安定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、一定の値で推移しているようです。
– 線形回帰や決定木回帰の予測は、下降トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在の実績データに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**
– 青のプロットは実績で、非常に密集しています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）は灰色の範囲で示されていますが、実績データと重なっています。
– 複数の予測モデルがあり、それぞれの予測は異なる方向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは一貫性がありますが、予測の方法（特に線形回帰と決定木回帰）は異なる傾向を示しています。
– さまざまな予測モデルが考慮されており、その精度には違いがあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的安定しており、中央値付近に集中していると思われます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データの安定性は、対象となる生活カテゴリの状況が安定していることを示唆します。
– しかし、予測モデルによっては減少傾向を示しているため、今後の動向を監視する必要があります。
– 安定した生活状況は、社会的にもビジネス的にも安心感をもたらしますが、予測されている減少トレンドが実現する場合は、早期の対応が求められる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには過去の実績データと今後の予測データがあります。過去のデータは非常に短期間（約4日間）のみが表示されており、安定した水平トレンドが見受けられます。予測データは、異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるものが描かれていますが、いずれもやや上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に大きな外れ値や急激な変動は見られません。全体的にデータポイントは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、赤い×は予測データを示しています。灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、十分に狭く、信頼性が高いことを示唆しています。予測ラインは、各手法で予測されたトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法間での違いは小さいですが、線形回帰が最も高い予測を示し、ランダムフォレスト回帰が最も低い予測を示しています。このことは、データの非線形性の存在を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に限られた範囲内に集まっており、分布の広がりが少ないため、予測の信頼性を高めています。
6. **直感的および社会的・ビジネス的影響**:
– 予測は上昇傾向を示しており、もしこのデータが生活の質や健康関連の指標であれば、個人の生活が徐々に改善していくことを示唆している可能性があります。
– ビジネスにおいても、提供するサービスや製品が高く評価されていることを示すなら、継続的な成長を期待できるでしょう。短期ではありますが、現在の安定した状態が続くことで信頼性が高まることも考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、比較的高いWEIスコアで安定しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、時間とともにスコアが下がるトレンドを示しています。この下降トレンドは注意が必要です。
– ランダムフォレスト回帰の予測は一定で、下降トレンドが見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のプロットには顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測結果との間に大きな乖離がある場合は、モデルの有効性を再評価する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。
– 灰色の帯は、予測の不確かさ範囲を示しており、実績値がこの範囲内に収まっていることは、予測モデルの精度を確認するために重要です。
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）は異なるトレンドを示しており、これらの違いを理解することで、より良い予測を実施できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績データは安定しており、予測モデルとの差異を分析することで、それぞれのモデリングアプローチの強みと弱みを評価できます。
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**:
– 実績データが維持され、予測値が大きく異なる場合、予測モデルの調整やデータ収集方法を見直す必要があるかもしれません。
– 社会やビジネスにおいては、予測モデルの選択が重要となり、異なるモデル結果に基づいたアクションプランを検討することが推奨されます。
この分析は、モデルの有効性を確認し、予測の信頼性を確保するために重要です。また、予測方法を最適化することで、より適切な行動指針を得ることが可能となります。
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:
このグラフは、個人のWEI（経済的余裕）スコアの30日間の推移を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ（青い点）は、評価日の初期に示されており、ある程度の変動を持っていますが、全体的には大きな変動は見られません。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる水準で平坦なラインを形成しており、長期的には変動しないと予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データでは、極端な外れ値や急激な変動は見られません。すべてのデータポイントは約0.7から0.8の範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを示し、予測値は異なる予測手法による予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）は、予測の信頼区間を示していますが、実績データとの一致度には注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測手法の間に大きな相違はありませんが、予測はより安定した値を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は予測と概ね一致しており、予測の傾向に大きな影響を与えていないことが示唆されています。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**:
– このグラフから、実績データが大きく変動しないことより、個人の経済的安定がある程度保たれていると直感的に感じられるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、予測が当たっている場合、経済的なプランニングや財務計画に信頼を置きやすくなる可能性がありますが、実績のさらなる変動を注視することも重要です。
全体として、現状の経済的状況は安定していると解釈されますが、予測に対する監視を今後も続ける必要があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 実績値（青い点）は初期の3日間でわずかに変動しているが、全体的には横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は急激に下降していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには顕著な外れ値は見られません。しかし、ランダムフォレストによる予測が他の予測手法（線形回帰・決定木回帰）と大きく異なり、急激に減少しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青い点：実績のデータポイント。
– 赤いバツ：予測AIによるデータ予測。
– 灰色の範囲：予測データの不確かさ範囲。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は安定した値を保っているのに対し、ランダムフォレスト回帰は値が急激に下降しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績データは安定していますが、予測手法により将来予測が大きく異なる傾向があります。異なる予測手法が異なるトレンドを示しており、モデリング手法による予測違いが明らかです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータ分布は安定していますが、ランダムフォレストによる予測の急激な下降は、他の予測と相関していない異常な変動です。これは、何らかのドライバー（突然の健康リスクなど）の影響を示唆している可能性があります。
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**
– 人間は、現在の健康状態が安定していることを確認し安心すると同時に、ランダムフォレストの結果による急激な下降を不安に感じるかもしれません。このような異常な予測結果が診断に影響する場合は、追加の検査や分析が必要となるでしょう。
– ビジネスへの影響としては、このような予測の不一致は健康アプリケーションの精度や信頼性に影響を及ぼし、さらなる改善やデータ収集が求められ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**
– グラフは30日間のWEIスコアを表示しており、初期の数日間に実績データがプロットされています。直線回帰予測は横ばいを示し、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは最初の5日間で密集しており、その範囲内に安定している様子が見られ、大きな外れ値は検出されていません。
3. **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、予測モデル（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は各々異なる予測トレンドを示しています。グレーの範囲は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間では、決定木回帰とランダムフォレスト回帰が上昇を予測し、直線回帰は一定を維持しています。これにより、データの将来的な変動について異なる見解が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績データは全体的に安定しており、大きな変動は見られません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 現在の実績データは安定していることから、心理的ストレスはこの期間において大きな変化がなく管理されていると考えられます。しかし、予測された上昇トレンドに注意を払う必要があります。この上昇が現実化した場合、ストレス管理のための介入が求められるかもしれません。ビジネスにおいては、従業員支援プログラムの強化などが検討される可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績（青の点）は安定した値を示していますが、予測（異なる回帰モデルによる）は異なる動きを示しています。
– 予測値は、線形回帰（黒線）が一定、決定木回帰（紫線）が下降傾向、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）が少し上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値や急激な変動が見られません。
– 予測範囲は灰色の帯で示されており、その中に実績データが収まっているため、予測の不確実性は考慮されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績データを表しており、各評価日での実績値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確実性範囲を示しています。これは、多くの予測が統計的にどの程度信頼できるかを示すものです。
– 異なる色の線（黒、紫、ピンク）は異なる予測モデルによる回帰線を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが同時に表示されているため、モデル間での予測の違いを比較できます。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の間には明確な差がありますが、実績データの範囲内にはすべての予測が収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が全体として一定の値に収まっていることから、非常に安定した傾向を示しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 直感的に感じられるのは、実際のデータは非常に安定しており、予測が異なっても現状維持の姿勢が強いことです。
– ビジネスや社会においては、自由度と自治が高い状態が維持されていると見られ、新しい取り組みや困難な状況にも安定した対応ができている様子が伺えます。
### 結論
この30日間のデータは、一貫した安定性と複数の予測アプローチによって得られた異なる見解の組み合わせを提供しており、柔軟で信頼性のある将来の計画策定に役立つと考えられます。
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:
以下の点についてグラフを分析しました：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期に高めのスコアを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（薄紫の線）は7月13日以降に大きく下降しています。
– 線形回帰（緑の線）は一貫して横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰による予測において、スコアが急激に減少するポイントが確認できます。
– 実績データとこれらの予測の間に大きな差異があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際の実績データで、初期の高スコアが示されています。
– 薄紫の線（ランダムフォレスト）は、予測として急激な変動を示しています。
– 線形回帰（緑の線）は予測が安定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**:
– 線形回帰と複数の予測モデルの間に大きな乖離があります。特にランダムフォレストの予測は他モデルと異なる動きを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績と予測の不確かさの範囲は小さいが、後半の予測は広がりが大きいです。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**:
– 初期の高スコアから急激な下降は、モデルの選定が予測の変動を大きく左右する可能性を示唆しています。
– 社会的な公平性・公正さの評価が変動しやすいことが示され、政策や施策が安定した結果をもたらすのに影響を与えるかもしれません。
このグラフから得られる洞察は、選択する予測モデルによって社会の公平性に対する評価が大きく変わる可能性があるという重要な点です。モデルの選定とその適用方法に注意を払うことが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 実績（青色プロット）は一定の範囲に収まっています。ただし、この範囲から予測モデルは下降トレンドを示しています。線形回帰と決定木回帰は顕著に下降傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰はわずかに一定の予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績プロットは一つ一つが近接しており、外れ値と見なすべき点はありません。予測値には急激な変動は見られませんが、下降トレンドが急速に進んでいることが確認できるため、これは潜在的な関心事です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青のプロットは、実際に観測されたデータを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、データのばらつきに基づいた信頼区間です。
– ラインの色は異なるモデルの予測を示しており、ピンク（線形回帰）、紫（決定木回帰）、マゼンタ（ランダムフォレスト回帰）が異なる予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 異なる予測モデルが示すトレンドには一貫した下降傾向があり、これがモデル間での共通認識である可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測は実績値の周囲に密集していますが、モデルが将来の急速な変化を予測している点には注意が必要です。
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に関する洞察**
– 直感的には、現在の安定した実績にもかかわらず、将来に向けて社会WEIが低下していく懸念があります。これが持続可能性の懸念を引き起こす可能性があります。この下降トレンドは政策変更や新たなイノベーションの必要性を示唆しているかもしれません。特に意思決定においては、現在のトレンドと予測のギャップを埋めるための対策検討が求められるでしょう。
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:
以下は、このグラフの分析に基づいた洞察と考察です。
### 1. トレンド
– **実績データ**（青色のプロット）はほぼ水平となっており、直近のスコアは0.8付近で安定しています。
– **予測データ**（紫色の線、ランダムフォレスト回帰）は、徐々に減少傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 目立った外れ値や急激な変動は観察されません。実績データは非常に安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青）**は実際のWEIスコアを示しています。
– **予測データ（紫）**は将来のスコアを予測したものです。
– **不確かさ範囲（灰色の帯）**は、予測に対する信頼区間を示しています。データはこの範囲内に留まっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測方法（例えば、線形回帰や決定木回帰など）に基づく異なる予測が描かれています。しかし、すべての予測は弱い減少傾向を示しており、将来的なスコアの低下を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データ間の相関は弱い負の相関が見られる可能性があります（予測が減少傾向のため）。
### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– **直感的な感覚**: 現状は安定していますが、予測値が低下を示すため、今後の動向に注視が必要です。現在の政策や取り組みが十分であるかを検討する必要があるかもしれません。
– **社会・ビジネスへの影響**: スコアの減少が続くと、社会基盤や教育機会に対する信頼性が低下する可能性があります。政策立案者や教育機関はこれに対応するために迅速なアクションが求められるかもしれません。
このグラフは、今のところ安定しているものの、将来的な不安要素を示唆しているため、それに対する準備や対策が不可欠であることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は初期に比較的高いスコアを示しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は急激に下降し、0に近づく動きを見せています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は一貫して一定で、0.6のスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 線形回帰と決定木回帰の予測が急激に下降する部分が注目されます。この予測の急変動は特異的であり、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット：実際のWEIスコアの実績を示しています。
– グレーのエリア：予測の不確かさ範囲を示しており、予測値のバラツキを表します。
– 線の違いは異なる回帰モデルによる予測を表しています。ランダムフォレスト回帰の安定した予測は他と対照的です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータは予測モデルの信頼性を試すための基準として機能していますが、各モデルは異なる挙動を見せています。
– 特に線形回帰と決定木回帰には不安定さが見られるため、ランダムフォレストの安定した挙動がむしろ信頼性が高い可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は初期の数日間で安定していますが、その後の予測生成における急激な変化の影響により相関関係が見えづらいです。
– ランダムフォレストは常に同様のスコアを維持しており、予測の一貫性があるように見えます。
6. **人間の直感的な感じ及びビジネスや社会への影響**
– 実績データの安定感に対し、予測データの不安定さは直感的に不確実性を感じさせます。
– 現在の社会状況でのモデリングの難しさが強調される結果です。
– ビジネスや政策決定においては、特にランダムフォレストの安定した予測が信頼できる指標として検討されるべきでしょう。他のモデルは、より詳細な分析やパラメータの調整が必要になります。
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:
以下の点に基づいて、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– データは2025年7月1日から7月2日までの2日間しかないため、長期的なトレンドを判断することは困難です。各日付の特定の時間帯でのWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の16時から19時にかけてのスコアは緑色で比較的高い値を示していますが、7月2日の8時には紫色で最も低いスコアを示しています。この急激な変動は注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色の変化は、ある時間におけるWEIスコアの大小を示しています。色の濃淡でその度合いを示し、カラーバーにより具体的な値を確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ここでは、異なる時間帯の日ごとのスコアの変化や他の日との比較が見られます。ただし、期間が短いため、明確な関係性のパターンを見出すのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化は時間帯によって変わっており、特定の時間帯に特定のパターンがあるかのように見えますが、2日間のみのデータでは明確な相関関係を見つけることは難しいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯、例えば日中や夕方のライフスタイルや行動がWEIスコアに大きな影響を与えている可能性があります。この変動は消費者行動のピークや生活習慣と関連しているかもしれません。ビジネス的には、特定の時間帯にサービスを提供することが効率的かもしれません。
このヒートマップは、特定の時間帯における人々の活動や関心の集中度を示しており、そのパターンを理解することで、ビジネス機会の創出や効果的な資源配分に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフでは、個人のWEI（平均スコア）が日ごとに時間帯別で表現されており、2日分のデータしか表示されていません。そのため、日単位での周期性や長期的なトレンドを明確に読み取ることは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月2日にかけて、急激なスコア変動が見られます。7月1日の夜も（19時以降）はスコアが低く（青色）、7月2日の朝や昼にかけてスコアが上昇している（黄色）様子が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 色はWEIスコアの大きさを示しており、青は低スコア、黄色は高スコアです。時間帯による色の分布から、その時間の活動量やウェルビーイングに変化があることを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 一日の中で、時間帯ごとのWEIスコアの変化がはっきりしており、これが異なる日間でどう関連するかをさらに観察する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2日間ではデータセットが少ないため、統計的な相関関係を見出すのは難しいですが、朝・昼の活動が多いほどスコアが上がる傾向がある可能性があります。
6. **人間的感覚と社会的影響**
– 直感的には、日中の活動が活発であることがウェルビーイングに寄与しているという理解が得られます。ビジネスにおいても、活動のピークを把握することは生産性向上に役立つ可能性があります。時間帯ごとの傾向を把握し、休息時間の最適化や作業効率の向上に繋げることができるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します：
1. **トレンド**:
– 時系列ヒートマップは、時間ごとのデータを色で視覚化し、トレンドを示します。
– 短期間のデータ（7月1日と7月2日）のみ表示されているため、長期的なトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時に非常に高い値を示す黄色のセルがあり、これは他の時間帯と比較して外れ値の可能性があります。
– 7月2日の午前中から昼にかけて急激な変動が見られ、色の変化が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃いほど、WEIスコアが低いことを示します。逆に、明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 黄色（高）、緑（中）、紫（低）の順でスコアが配置されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 表示されたデータでは、時間帯ごとのスコアの変動を色で示しており、日による違いも色で視覚化されています。
– 日を跨いでの時間帯での変動を示しているものの、それ以外の具体的な関係性は確認しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性や相関関係は短期間のデータのため捉えにくく思われます。
6. **人間が感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– 高いスコア（黄色）は社会的ウェルビーイングが良好であることを示し、人々がこの時間帯に活発に活動している可能性があります。
– 急激な変動は外部要因（イベントや状況の変化）があった可能性を示唆し、ビジネスやサービスの提供タイミングの調整に役立つ可能性があります。
グラフは限られた時間範囲のデータのみを示しているため、データ全体のトレンドを把握するには、より長期間のデータを追加で分析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、生活カテゴリの全WEI項目間の相関を示しています。以下に、視覚的特徴とそこからの洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 主に正の相関が強い項目が多く、特に「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」は強く相互に関連しています。
– 負の相関が目立つのは「社会WEI（社会経済・教育機会）」と他の項目との関係です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（社会経済・教育機会）」と「個人WEI（経済的余裕）」「個人WEI（心理的ストレス）」の間にかなりの負の相関が見られます（-0.61と-0.76）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤い部分は正の相関が強く、青い部分は負の相関を示しています。
– 色の濃さは相関の強さを示し、深い赤または青ほど強い相関、または負の相関を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に、個人と社会のWEI項目同士で強い相関があり、これは同じ傾向を持っていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」が中心的な役割を果たし、多くの他の項目と強く相関しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 個人と社会全体の幸福度や安定性は相互に影響し合い、特定の項目（経済、心理的なストレス、教育機会）は負の影響を及ぼしています。
– ビジネスや社会において、教育機会の改善が他の要素にポジティブな影響を及ぼす可能性があることが示唆されます。
この分析は、特に社会政策や教育プログラムの設計、個人のメンタルヘルスのサポートなどで活用されると、より良い結果を生む可能性があります。
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:
### グラフの分析
#### 1. トレンド
– 各WEIタイプごとに異なる分布が見られ、特定の上昇や下降トレンドは明確ではありません。各WEIタイプは独立しており、連続的な時系列データとしては扱われていません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（経済保障）」には外れ値が確認できます。他のデータポイントと比べて大幅に低いスコアが存在します。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– ボックスの位置と大きさは、それぞれのWEIタイプのスコアの中央値と分布を表しています。ひげは上下の四分位範囲を示します。
– 各ボックスの幅は、データのばらつき具合を示しています。例えば、「個人WEI（経済保障）」は特にばらつきが大きいことが分かります。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– WEIタイプごとのデータは時系列として扱っていないため、時間的な関係性は見られません。ただし、異なるWEIタイプ間でどれが高いか低いかを比較できます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 中央値は「個人WEI（財政安定と自活性）」が低く、「社会WEI（生活整備・教育機会）」は比較的高くなっています。
– より密集したボックスプロットはスコア分布が狭いことを示し、逆に広いものは分布が広いことを示しています。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– 多様なWEIタイプが示され、社会的な対策や施策が特定の領域において不足している可能性があります。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」が高いと関連する社会的ストレスが存在するかもしれません。
– ビジネスや社会的文脈においては、これらのスコアのばらつきや外れ値を分析することで、どの分野に投資や政策改善が必要かを特定する手がかりになります。
この分析を基に、各WEIタイプの領域ごとで具体的な戦略や改善策を考えることが可能です。
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PCAプロットにはいくつかの視覚的特徴とそこから得られる洞察があります。
### 1. トレンド
– 各点は異なる配置にありますが、それほど密集しているわけではありません。時間的なトレンドというよりも、空間的な位置関係を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に顕著な外れ値はありませんが、一部の点が他の点から離れた位置にあります。この離れた点は、異なる特徴を持つデータポイ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
– 第1主成分軸の寄与率が0.78と高いことから、この軸がデータの大部分の情報を表しています。
– 第2主成分軸の寄与率0.15は補助的な情報を提供するものと考えられます。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 具体的な時系列パターンは示されていませんが、各データポイントがそれぞれ別の時間帯や条件を示していると考えることができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データポイントが広範囲に分布しているため、主成分に基づいた特徴の異なる変数が存在します。この分布は、対象データが多様性を持つことを示しているかもしれません。
### 6. 直感的に感じることや社会への影響
– このようなPCAプロットでは、多様なデータ要素がどのように関連し合っているかを視覚的に理解できます。
– ビジネスや社会のコンテキストでは、異なる要素間の関係を理解して、どの要素が重要か、どの変数が特定の結果に寄与しているかを解析する手がかりとなります。
全体として、このグラフは、PCAによりデータの特性を直感的に把握するための第一歩として役立ちます。それにより、さらなる分析の必要性を感じることができるでしょう。
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。
