📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータセットについて、以下のポイントに基づいて分析を行います：
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体として横ばいから微増のトレンドが見られます。特に、2025年7月2日に0.675に低下した後、翌日には0.79125に増加しています。
– **個人WEI平均**: 大まかには横ばいで、あまり大きな変動はありません。最も低い値は0.6375（7月1日夕方）、最高値は0.725（7月1日と3日の複数回）です。
– **社会WEI平均**: 個人WEIよりも変動が激しく、何度か顕著な上昇があります。特に、7月1日から7月2日にかけて急上昇し、最高値の0.8575（7月3日）に達しました。
### 異常値
– 提供されたデータ内に「異常値」は検出されていません。ただし、社会WEIの急激な上昇（特に7月1日午後の0.825）は注目に値します。この上昇は社会的なイベントや政策変更が背景にある可能性があります。
### STL分解
– **トレンド**: 総合WEIスコアは一貫して微増しており、全体的な生活の質が徐々に改善していることを示唆しています。
– **季節性**: データの取得期間が短いため、明確な季節性パターンは観察されにくいです。長期データが存在すれば、具体的な季節的変動を分析できるでしょう。
– **残差**: 急激な変動には説明できない残差が含まれることがありますが、提供された期間の範囲ではそれほど顕著な残差は観察されません。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 個人経済と個人健康、社会的公正と社会的持続可能性は、相互に中程度から高い相関を持つ可能性があり、これらの項目が総合WEIスコアに対する強い影響を示唆します。
– 他の項目との強い相関は見られにくく、全体として各項目はいくらか独立した影響を持っている可能性を示しています。
### データ分布
– 各WEI項目スコアのばらつきは比較的健全であり、中央値周辺にスコアが集中しています。異常な外れ値は観察されず、これはデータの整合性が保たれていることを示唆します。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率（0.72）**は総合的なWEIに最も大きな影響を与える変動要素を示しており、多くの変数が一方向に動くことを暗示しています。
– **PC2の寄与率（0.13）**は補助的な因子を示唆し、対応する変数がある程度の独立性を持って動いていることを示します。
### 考察
– 総合WEIの向上には特に個人の健康、経済的余裕、社会的公正が寄与している可能性があります。
– 社会WEIの急激な上昇は、政策更新や社会プログラムの効果の現れかもしれません。
– 総合的に生活の質が向上していることはデータから示唆されますが、変動要因をより詳細に探ることで、政策改善や新たな社会的取り組みに繋げることが可能です。
このような分析に基づいて政策立案や社会支援の計画を策定することは、データ駆動型意思決定として有効です。
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:
このグラフについて以下の視点で分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は最初の数日間のみ提供され、0.65から0.85の間で変動しています。
– 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、いずれも長期にわたり横ばいになっており、時間が経つにつれて大きな変化が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは短期間ですが、著しい外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測についても急激な変動はなく、安定した予測が行われています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間内で実績データが変動しています。
– 色分けされたラインは異なる予測手法を示し、それぞれの予測結果が異なる回帰モデルによることが示唆されます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績とそれぞれの予測モデルの違いがわかりますが、大きな乖離は見られず、ある程度整合性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは小規模な範囲内で分布しており、大きな分散は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、提供される予測が実績を大きく逸脱していないため、モデルは短期予測に信頼性があると感じ取ることができます。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性はリスク管理や計画策定において有利に働く可能性があります。外部の変動が少ないと、大きな計画変更が必要ないため、資源の有効活用が可能となります。
この安定したトレンドは、短期間の異常が少ない生活カテゴリの指標を示していると考えられ、予測の信頼性とともに継続的にモニタリングすることで、良い成果を生むことが期待されます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の日付範囲では、実績（青点）は若干の変動を示していますが、全体としては上下する形で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）と線形回帰（緑線）は、予測期間で一定か緩やかな上昇を示しています。
– 決定木回帰（ピンク線）は急激な上昇後に平坦化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日の実績データは変動がありますが、予測領域において極端な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示しており、初期の変動を表しています。
– X印は予測AIの予測点で、実績データと比較されます。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、この範囲内での変動が予想されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測モデルの間で比較が可能です。一般的に実績に対して予測がどの程度一致しているかを確認できます。
– ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも実績の傾向を最も正確に捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期数日はデータのばらつきが見られますが、予測部分では安定した傾向を捉えようとしています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 初期のデータ変動に対して、予測モデルのすべてが安定した上昇または一定の傾向を示しているため、これにより個人のWEIスコアが安定的に向上する可能性があります。
– 社会的には、個人の生活満足度や健康指数が予測に基づき肯定的な方向に向かう可能性を示唆していると考えられるでしょう。
– ビジネスにおいては、このデータを活用して個別のアドバイスやカスタマイズされたサービスを提供することが可能になるかもしれません。
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:
このグラフには、社会カテゴリにおけるWEI平均スコアの時系列データが示されています。以下に詳細な分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は周期性を示しておらず、初期数日間に特定の範囲内で推移しています。
– 予測データ（法定木回帰とランダムフォレスト回帰）は、ほぼ一定のスコアを示し、水平に伸びています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内には大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測範囲（グレーの範囲）に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、実績データが予測範囲内に留まっていることを示しています。
– 予測データの直線（特にランダムフォレスト）は安定した予測性能を示し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**
– 複数の予測手法（線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰）間で異なる未来予測がありますが、どれも安定しているため、予測モデル間で大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測範囲内に収まっており、予測値と実績値の間に強い相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 短期的に安定したWEIスコアは、社会生活の安定を示唆しています。
– 実績データが予測範囲内で推移していることから、予測モデルの精度が高く、信頼できると言えます。
– 社会政策やビジネス上の意思決定において、既存の予測モデルを維持・活用することで、効率的な施策展開が可能です。
このグラフからは、社会生活が当面安定しており、予測に基づいた計画が効果的に機能する見通しであると感じられます。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータは、初期段階で比較的安定している（0.7～0.8付近）。その後の予測は横ばいで、安定した経済的余裕を示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、他の予測手法と同様に全体として横ばいで表示されており、一貫性のある財務安定性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに大きな変動は見られません。スコアは比較的狭い範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績データは、実際の財務パフォーマンスを示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示し、実際のデータの可能性の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が用いられていますが、全体として同様のトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には、特に大きな乖離は見られず、各予測モデルの信頼性が示唆されます。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**
– グラフが示す財務安定性は、個人の経済的余裕が今後も持続することを示唆しており、安心感を与えるでしょう。
– 業務やサービスにおいて、こうした安定性を背景にした長期的な計画や投資が可能であると考えられます。
– また、金融機関や投資家には、安定した収入見込みのある個人市場への戦略的投資が魅力的に映る可能性があります。
このグラフからは、個人の財務状況が比較的安定していることが示唆され、計画的な経済行動を促進する要因となるでしょう。
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:
以下に、提供されたグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間中ほぼ一定で、WEIスコアが0.8付近に集中しています。
– 線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰のすべての予測線（紫色）は、期間の経過とともにスコアが低下するトレンドを示しています。このことは、今後の健康状態が悪化する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）は実際の健康スコア。
– 予測値（赤い×）は存在せず、予測値が未観測であることを示唆します。
– 予測の不確かさの範囲（灰色の帯）は、予測の信頼度を示していますが、実際には幅がなく非常に狭いです。これは予測モデルが自信を持っていることを示すのかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）はすべて類似した傾向を示していますが、詳細に見るとモデル間でわずかな違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータポイント間で強い相関は見られません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 健康スコアが安定していることは、個人の健康管理が良好であることを示唆します。しかし、予測の低下傾向は、今後の健康改善への取り組みが必要である可能性を示しています。
– このような予測は、個人のライフスタイルの見直しや予防策の強化に役立つでしょう。ビジネスにおいては、予防医療や健康管理の需要を高める可能性があります。社会的には健康意識の向上に繋がるかもしれません。
全体として、このグラフは、現在の健康状態の維持には成功しているが、将来の改善策が必要であることを直感的に示しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AIのプロットはほぼ横ばいで、WEIスコアは約0.6の一定したレベルを維持しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、時間の経過とともにスコアが上昇し、一定に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのスコアには目立った外れ値や急激な変動は見られず、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績AIのスコアを示しています。
– **ピンクの線**: ランダムフォレスト回帰による予測を示し、スコアの上昇を表しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示す範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとランダムフォレスト回帰の予測間で若干のギャップがあります。現実のデータはより安定しており、予測は徐々に増加している点で異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのスコアは非常に安定しており、狭い範囲に収まっています。予測の方が変動があります。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 安定した実績スコアは、個人の心理的ストレスが一定のレベルに保たれていることを示唆します。一方、ランダムフォレストの予測では、ストレスが上昇する可能性が考えられるため、早期の対策が望ましいかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、短期的には問題は少ないかもしれませんが、予測が正確であれば、将来的にはストレス管理が重要な課題とな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:
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は、期間の始めに集中しています。予測（赤い×印などの線）が示す未来のトレンドは、ほぼ安定しているか上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、期間の始めにいくつかのデータが集中しています。
– 予測モデル（ランダムフォレスト回帰など）は、急激な上昇を予測しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績プロットは過去のデータポイントを示し、予測の不確かさの範囲（灰色のシェード）は、モデルの信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（薄い紫）と決定木回帰（水色）はほぼ水平ですが、ランダムフォレスト回帰（濃い紫）は上昇を予測しています。この違いは、モデルが異なる仮定にもとづいていることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が一定の範囲に集まっていることから、この期間中には大きな変動がなかった可能性を示唆します。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**
– 生活の自由度と自治がテーマであるため、期間初期の実績が安定していることは、現状維持を示唆していますが、未来は容易に変動が生じうることを予測モデリングが示しています。
– 社会的またはビジネス的には、予測通りに自由度と自治が向上すれば、個人の満足度やパフォーマンスにポジティブな影響を及ぼす可能性があります。これはまた、政策策定においても重要な情報となるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は評価日の初期に集中しており、期間の終わりに近づくにつれ観測がない。全体としては中立的で、大きな変化は見られません。
– 予測の線（紫と薄紫）は横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に目立った外れ値はなく、全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **実績（青い点）**: 過去の実績を示し、若干のばらつきがあります。
– **予測（X印と線）**: 予測モデルの結果を示します。予測された傾向は横ばいであり、一部のモデル（ランダムフォレスト回帰）で高い安定性が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績の間に直接的な対応は見られませんが、予測は実績の安定性を考慮したものである可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測は全体としてスコアが比較的一定しており、特定の期間にのみ消失していることが特徴です。
6. **直感と洞察**
– 実績データの集中度と、予測の安定性は、短期的には公平性や公正さに対するスコアが変動しないことを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、公平性や公正さを保つ取り組みがなされている、もしくはその評価が変動しづらい環境下にあるかもしれません。さらに、システムや政策の変更が少ない可能性が考えられます。
全体として、この社会WEIのスコアは、評価期間内で大きな変化がなく安定していることが強調されています。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データは最初の数日にわたって0.8付近で安定しています。
– 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）は、それぞれ異なる形で横ばいまたは微増していますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは比較的一定しており、特筆すべき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**:
– 実績データは青のドットで示され、グラフの左側に密集しています。
– 予測範囲は灰色のシェーディングで示され、予測の不確かさを反映しています。
– 線形回帰と決定木回帰はほぼ同じスロープを持ち、ランダムフォレスト回帰はやや異なる動きをしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の回帰モデルが提供されていますが、実績データとの大きな乖離は見られません。モデル間の予測差は比較的小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測モデルの間に緩やかな相関が見られ、予測は実績データを大まかに反映しています。
6. **直感や社会への影響**:
– 実績が安定していることから、生活カテゴリにおける持続可能性と自治性が一定のレベルで維持されていると判断できます。
– 各種予測モデルは信頼性がありそうです。この安定性は、社会政策の持続的効果や自治活動の強化を示唆する可能性があります。
– ビジネスにおいては、持続可能性に関連するサービスや製品の需要が安定的に続く予感を与えるかもしれません。
このグラフは、持続可能性に関するデータの安定性を確認するために役立ち、将来の計画策定において不確実性を最小限に抑えるための根拠となり得ます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は7月初旬にしか表示されておらず、それ以降にはデータがないため、実績ベースのトレンドは評価困難です。
– 予測データは、すべて7月4日から8月初めにかけて平坦または上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには極端な外れ値や急激な変動は見られませんが、データの期間が短いです。
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、7月4日から7月8日にかけて値がやや上昇しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測された範囲の一部に過ぎません。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、それぞれ異なる仮説を示していますが、期間内に大きな偏差は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰の予測は横ばいに保たれていますが、ランダムフォレスト回帰だけが上昇傾向を示しています。異なるモデルが異なる予測を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのばらつきが小さいため、予測モデルは全般的に保守的で一貫した範囲を持っています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 実績データのばらつきが少ないため、予測が将来のパフォーマンスを過大評価または過小評価するリスクは低いでしょう。
– ランダムフォレスト回帰の予測が上昇しているため、何らかの変革、例えば社会基盤や教育機会の改善が期待されているのかもしれません。これは、長期的に社会全体にプラスの影響をもたらすことが予想されます。
このグラフから得られる洞察は、現状の維持を予測するモデルと、改善を図るモデルが存在することを示唆しており、政策決定者にとって重要な示唆を提供するでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは7月上旬に集中し、その後データは示されていません。全体的な長期トレンドとしては、評価されるデータが予測に基づくもので、期間中に顕著な上昇や下降は見られません。
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は確認できません。予測の結果がマークされているが、実績とは一致していない部分が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しています。予測範囲はグレーの帯で示されており、予測値の不確かさを表しています。
– 複数の予測モデルが示されており、特にランダムフォレスト回帰の予測が最も高いスコアを維持しています。
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が並行して描かれており、時系列データ間に明確な相関や相違点を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各モデルによる予測には、分布的に乖離が見られるが、全体的な相関については図からは明示されていない。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人々は実際のデータが少ないことにより、過去の傾向を正確に把握することが難しいと感じるかもしれません。
– 各種の予測モデルにより将来的なWEIスコアを示していますが、モデルごとの予測のばらつきがあるため、意思決定に際し注意が必要です。
ビジネスや社会において、このWEIスコアの予測は、共生や多様性の向上に向けた取り組みの評価に役立つかもしれません。特にランダムフォレスト回帰の予測の安定性は、予測精度を向上させるための基礎を提供する可能性があります。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**:
– 期間中の全体的なトレンドは特定しにくいが、日にちごとに異なる色が表れ、一定の周期的な変動がある可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に極端に明るい色（黄色）や暗い色（紫）が目立ち、これらは急激な変動や基準値からの逸脱を示していると考えられる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの強度や変動を示している。明確な対比が、スコアの変動を視覚的に把握するのに役立つ。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横方向（時間の推移）の変化と縦方向（時間帯）の変化を見ることで、特定の日や時間帯におけるスコアのピークや低迷を確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布はランダムな場合と比較して特定のパターンが表れており、一定の規則性を持っている可能性がある。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間の直感では、明るい色や暗い色に目が行きやすく、特定の日の状況やトレンドをすぐに把握できる。
– 日常生活や業務のパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、これらの変動を予測し、対応策を講じることが重要となる。
– ビジネスでは、特に異常値のピンポイントな発見がオペレーションの改善やトラブルシューティングに貢献する。
このようなヒートマップは、迅速なデータの解析や意思決定に寄与するための強力なツールとなります。
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:
1. **トレンド**：
– 明確な周期性や上昇・下降トレンドはこのヒートマップからは見受けられません。日ごとのWEIスコアの変動が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 特に2025-07-02の16時台において、ヒートマップ上で色が急に黄緑から紫に変わっており、急な変動を示しています。また、2025-07-03の16時台は黄色で示され、他の時と比べて数値が高いと推測されます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色の濃さがWEI平均スコアの高さを示しています。明るい黄色が高いスコア、暗い紫色が低いスコアを示すようです。
4. **時系列データの関係性**：
– 現在の3日間のデータでは、日によるパターンの類似性は見られず、各時間帯でのスコアは日によって異なるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 特定の時間帯や日によってスコアの偏りが異なることから、WEI平均は時間帯と日付に依存して変化している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**：
– スコアの急激な変動は、特定のイベントや外部要因（例えば、天候の変化や社会的な行事）による影響を示しているかもしれません。
– これにより、企業は特定の日や時間におけるサービスや商品の需要を予測し、供給計画を最適化することが可能になります。
– また、個人の生活や活動スケジュールにおける調整を示唆する材料となるかもしれません。たとえば、特定の時間帯に集中すべき活動や休息が考えられるでしょう。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 色の変化により数日の間で変動があることが示されています。しかし、特定の上昇や下降トレンドは見出しにくく、周期性も感じられません。ヒートマップは、日付と時間の各ブロックでスコアが変化することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに異なる色のブロック（特に濃い紫や明るい黄色）は、通常の変動から外れた日や時間帯を示しています。特に、2025年7月2日の深夜帯の濃い紫は、低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはWEI平均スコアの高低を示します。色が濃いほどスコアが低く、明るいほど高いことを示しています。このスコアの変動を視覚的に示し、時間帯ごとの違いを把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ間で特定の時間に高いスコアが集中するのか、低いスコアが連続するのかがよりはっきりと示されており、相互の関係性よりも個別の時間帯による変動が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかな周期やデータ間の相関は示されていませんが、時間帯によるスコアの集中度の違いが見て取れます。グラフ全体として特定の時間帯に変動が集中しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– このグラフからは、特定の時間帯に生活における社会的要素が強く影響を及ぼしていることが感覚的に理解できるかもしれません。例えば、昼間や夜にかけてスコアが変動することで、活動のピークや低調時が視覚化されます。ビジネスや社会的な活動においては、資源の分配や人員の配置に影響を与え、効率的な運営を考慮する上で有益な情報となるでしょう。
これらの分析により、社会的な行動の時間帯ごとの影響をより詳細に把握できる可能性があります。
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:
以下は、提供された相関ヒートマップからの分析と洞察です。
1. **トレンド:**
– ヒートマップ自体は時系列データではなく相関関係を示しているため、トレンドを直接示すものではありません。ただし、カテゴリ間の関連性の強弱を示しており、WEIの各項目が時間に関係なくどう関連しているか分析できます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 相関行列では外れ値や急激な変動というより、相関の強さや方向性に注目します。一部の項目間に非常に低い相関（例: 個人WEI自由度と自治と社会WEI（社会基盤・教育機会）の間で-0.35）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃さは各項目間の相関の強さを表しています。濃い赤は高い正の相関を、濃い青は高い負の相関を示しています。薄い色は弱い相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データの関係性というよりは、異なるWEI項目間での関連性を見るものです。社会WEI全体と個人WEI平均、社会WEI（公平性・公正さ）にはかなり高い相関が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 総合WEIと各個別WEI項目は多くが正の相関を示しています。特に、社会WEI（公平性・公正さ）との高い相関（0.97）が注目されます。
– 一方、個人WEI（心理的ストレス）と社会WEI（社会基盤・教育機会）は負の相関を示しており、ストレスが高いほど教育機会の認識が低くなる可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 高い相関を持つ項目同士は共に改善する可能性が高いため、政策や施策を考える際に関連項目を一緒に伸ばすことが戦略的に有効です。
– 特に、社会WEI（公平性・公正さ）や社会WEI（持続可能性と自治性）の向上が他の多くのWEIに積極的な影響を与える可能性があります。
– ストレスと教育機会の負の相関から、心理的サポートが教育機会の改善に繋がるかもしれないと考えられます。
これらの洞察から、社会政策や個別の支援施策を設計するための重要な指針が得られるでしょう。
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（ウェルネス指標）タイプのスコア分布を示しています。以下は詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプに一貫した上昇または下降トレンドは見られず、各カテゴリのスコアは独立して変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのカテゴリ（例: 社会WEI平均、個人WEI（経済状態））には外れ値が観察されます。
– 外れ値の存在は、特定のサブグループや個人が平均的スコアから大きく逸脱していることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の高さ（四分位範囲）はスコアのばらつきを示し、高さが大きいほど分散が大きいです。
– 中央の線は中央値を示し、スコアの中心傾向を把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは提供されていないため、各WEIタイプ間の直接的な時系列相関は分析できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布が広くばらついているもの（例: 個人WEI（心理的ストレス））は、測定される指標が多様であることを示唆します。
– 中央値が高いWEIタイプ（例: 社会WEI（生態系・持続性））は、全体的に良好な状況を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 外れ値の存在は、特定のWEIにおいて一部の個人やグループが問題を抱えている可能性を示します。これに基づき、社会政策や個人支援を強化する必要があるかもしれません。
– 分布の差があるため、各カテゴリごとの政策介入が異なるアプローチを必要とする可能性があります。
– 人間が直感的に感じるのは、各カテゴリでのスコアのばらつきによって、暮らしやすさや生活満足度が異なる影響を受けているという点です。
これらの洞察を踏まえ、各WEIタイプごとの具体的な施策や改善点を検討することで、生活の質を向上させるための有効な手段となるでしょう。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおけるWEI（Week Economic Index）構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。主な視覚的な特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析のプロットでは、特定のトレンド（上昇、下降など）は見られませんが、第1主成分（横軸）が72%の分散を説明しており、データ内で最も影響の強い要因であることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットされた点の中で、右上の点が他と比べて第1主成分の値が高く、第2主成分でも比較的高い位置にあります。これは、他のデータポイントから異なるパターンを示しており、潜在的な外れ値と考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各点は30日間にわたるデータの1日分を表している可能性があります。第1主成分はデータ全体の主要な傾向を捉え、第2主成分は補足的な特徴を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ自体は時系列データの描写ではないですが、異なる日付でのデータがどう異なっているか、相対的な位置で確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が第2主成分よりも多くの分散を説明していますが、2つの主成分における関係性は強い相関を示しているわけではありません（点は一列に並んでいない）。
6. **直感的な感想とビジネス、社会への影響**:
– 第1主成分の大きな説明力から、主要な要因や変動を特定しやすい状況と言えます。変動が大きい場合、該当する要因に対して政策やビジネス戦略を柔軟に適応させることが求められます。この分析から、特定の期間中に特異なイベントが発生した可能性を探ることもできます。
このPCAの深い解析は、データ理解とそれに基づく適切な意思決定に貢献する可能性が高いです。
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。