📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたWEIスコアデータに基づく分析結果です。
### 時系列推移
– **総合WEI**: データの日付範囲が短期間（3日間）であるため、長期的なトレンドは抽出しにくいですが、0.6625から0.79125への変動は観察され、上昇傾向が見られます。特に、7月1日におけるスコアの増加は顕著で、19:20:33のスコア0.6625から19:31:32のスコア0.775への急上昇が観察されます。
– **個人WEI平均**: 経済、健康、ストレス、自由度と自治といった個人指標は、日次での変動は大きくありませんが、ストレスの管理がスコアとしては低め（0.55〜0.65）で安定しています。
– **社会WEI平均**: この期間中、社会基盤（インフラ）、公平性、公正さの指標のスコアが高止まりしており、社会の持続可能性と関連する指標は一貫して高スコアを維持しています。
### 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。全体としてのスコアは0.5から0.85の間で動いており、通常の変動範囲内に収まっています。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 短期間のため、具体的な季節性を判断するのは難しいですが、PC1が72%を占めるため、WEIの大部分は一貫した要因で説明可能です。
– **残差**: 説明できない変動はまれで、データは比較的一貫性があります。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップで見ると、高い相関が認められるのは、特に個人経済と社会経済項目の間であり、これは個々の経済力が社会全体の経済条件と密接に関連していることを示しています。
– 社会基盤・教育機会と社会の持続可能性間でも似たような高い相関が観察され、社会基盤が持続可能性に影響を与えている可能性があります。
### データ分布
– 各WEIスコアは0.5〜0.9に分布しています。箱ひげ図が示唆するのは、ストレス管理のスコアがやや幅広い範囲にあり、他の指標と比べて分散が見られます。
– 経済および健康状態のスコアは他の指標と比べて狭い区間に収まっています。中央値は全体として高く、一部の数値は上位四分位に集中しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (72%)**: WEIにおいて最も影響力のある要因であり、個人と社会基盤の指標が共通の内部要因によって（例えば経済的な安定性や社会的インフラの強化など）支えられていることを示しています。
– **PC2 (13%)**: 副次的な要因であり、これには多様性の保障や公平性、公正さといった二次的な社会要因が寄与しているように見受けられます。
### 総合的考察
データは概ね安定した範囲であり、特に社会的な指標が高く、その推移が総合WEIにプラスに働いています。一方、個人要因の中でも、特に心理的ストレスの影響が全体のWEIの上昇を妨げる可能性があるため、ストレス軽減が今後の改善余地として認識されるべきです。また、個人経済は安定しつつも、社会全体の持続可能な開発と強い相関性があり、これらの維持がWEIの安定向上に
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:
1. **トレンド**:
– 初期の数日間は安定していますが、その後急激に値が上昇しています。最後のデータは昨年の同時期と比較されており、ここではより一貫したスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急上昇は興味深いです。特に予測と実績が一時的に大きく乖離しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータを示します。このデータは過去のもので、時間の経過とともに大きく変動しています。
– 緑の点は前年データの比較を示し、安定性を実感できます。
– 紫とピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、最初の期間の急激な変動をうまく捕捉しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は、予測モデルごとに異なるトレンドを示しており、特に予測モデル間での上昇傾向の捉え方が異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは、予測モデルにより異なる相関を示す可能性があります。特に、線形回帰やランダムフォレストモデルの精度を比較することが重要です。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 急激な測定値の変動やモデル間の予測の差異は、時系列データの予測や評価の難しさを示しています。
– ビジネスへの影響として、最初の急上昇によって短期間での決断が求められる状況が生まれるかもしれません。
– 社会的な観点からは、長期的な安定や前年比較による流れを維持するための対策が重要となるでしょう。
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、個人のWEIスコアの推移を示す時系列散布図です。以下のポイントを考察します。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間のデータを示していますが、実際のデータは初期数日と終盤数日しかプロットされていないようです。
– 初期データ（実績AI）は上昇の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現段階では特に外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績AIで初期の日付に集中しています。
– 緑のプロットは比較AIで、終盤に集中しています。
– ラインは異なるアルゴリズム（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示していますが、線形とランダムフォレストの予測が表示されています。
4. **データの関係性**:
– 現時点では比較AIが実績AIの値より高い位置に示されていますが、期間が限定的なため、明確な関係を結論付けることは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは非常に限られているため、相関を判断するのは難しいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の実績データが上昇傾向を示していることはポジティブなサインと捉えられます。
– 予測モデルが異なる手法で提供されていますが、一部は一致しており、予測の信頼性を確認することが必要です。
– このようなデータが個人の生活習慣や健康指標に基づいている場合、今後の改善の余地を探るための良い出発点と考えられます。
更なる詳細分析のためには、データの拡充が必要です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 前半と後半でクラスタが分かれています。
– 前半（2025年7月頃）は実績（青）で、後半（2026年7月頃）は前年比（緑）があります。
– 前半の実績は急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半の実績での急激な上昇が顕著です。予測（紫線）は実績の範囲に含まれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、安定した範囲内での変動が見られます。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、実績を上回っています。
– 緑のプロットは前年比を示し、実績との比較ができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年比が異なる時期に表示されており、それぞれの期間内での変動が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年比は別々の期間であり、直接的な相関関係は見られませんが、それぞれの変動が比較可能です。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 前半の急激な上昇は、何らかのポジティブなイベントや政策導入を示唆している可能性があります。
– 後半の安定した予測と前年比は、持続可能性や安定した成長の指標となるでしょう。
– ビジネスや社会に与える影響としては、急激な変化に対する警戒やそれに伴う機会を考慮する必要があります。
このように、グラフの異なる期間における変動とその要因分析が重要です。
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、本グラフの分析です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは2025年7月から2026年7月までの1年間のデータですが、目立った一貫したトレンドは見られません。最初の3ヶ月で急激に変動後、その後一定のパターンを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月では急激な増加が見られ、特にランダムフォレスト回帰による予測が急に上昇している点が注目されます。その後の値が比較的安定して推移しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（実績AI）は青色のプロットで示されています。
– 予測値は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されており、異なる色で表示されています。
– 前年比較は緑色で示されており、特に2026年6月においては前年よりも高い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**:
– 異なる予測モデルのスコアは開始時に大きく異なっているが、その後の各モデルの予測スコアは概ね一致しています。これは予測精度の向上やモデルの調整が行われた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 始めの部分を除けば、スコアは主に0.6から1.0の範囲で推移しています。予測範囲も比較的狭く設定されており、信頼性の高い予測を行っていると推測されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の大きな変動は、新しい施策や外部要因の影響である可能性があります。その後の安定期は、経済的余裕を維持しているか、効果が持続していることを示しています。
– 社会やビジネスにおいては、この安定期を維持しつつ外れ値を抑える施策が重要となります。特に、予測モデルの信頼性が高まれば、将来的な計画策定においてもより精密な判断が可能となるでしょう。これにより、個人の経済的余裕の向上につながる戦略を立てることができます。
全体として、WEIスコアの把握と予測が有効に機能しており、安定した経済状況の維持が達成されていることが示唆されています。
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:
まず、グラフの内容を詳細に分析してみましょう。
### 1. トレンド
– **上昇と下降**: 最初の期間（2025年7月から2025年9月）は、健康状態のスコアが0.8近くから0.6を下回る急激な下降トレンドを示しています。
– **予測トレンド**: 予測AIによる「ランダムフォレスト回帰」はこの期間中に健康状態がさらに低下することを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一連のデータポイントを見ると、最初に急激な下降がありますが、それ以外の時期には外れ値や急激な変動は目立ちません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 実際の健康状態の変動を表しています。
– **予測（X印）**: 予測された健康状態のスコアを示していますが、詳細なデータは少ないです。
– **予測の下限（灰色）**: 予測の信頼区間という意味で、データの変動範囲を示しています。
– **予測（緑・ピンク・紫の線）**: 違う手法による予測値の変動を示し、特に「ランダムフォレスト回帰」が目立った下降を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測手法が異なる変動を示しており、予測手法により期待しうる結果が大きく異なる可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 一部の予測手法間に相関が見られますが、特に「ランダムフォレスト回帰」と実際の健康状態に関して、初期の期間において大きく乖離しています。
### 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
– **直感的感覚**: 健康状態が急激に悪化していると感じられるため、実際の体調管理や医療的な介入が必要とされる可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 医療や健康関連のサービスが必要とされることが予測され、特に予測モデルの改善やデータの精度を向上させることがビジネスチャンスとなり得ます。
総じて、このグラフは、健康状態の変化を予測し、適切な対応を導き出すための経緯を視覚化しており、これからのデータ収集と分析が個人の健康状態の管理に重要であることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（青いプロット）**: グラフ序盤における心理的ストレスのスコアは安定しており、急激な上昇後すぐにデータがありません。短期間での大幅な増加が見受けられます。
– **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）**: それぞれのモデルが異なる傾向を示しており、ランダムフォレストによる急上昇が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な上昇が見られるため、何か出来事があった可能性があります。この変動は、個人の生活イベントや環境の変化が影響しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **プロットの色**:
– 実績（青い点）、予測（交差点）、前年データ（薄緑の点）と分類され、それぞれ異なる情報源を表します。
– **モデルの線**:
– 各モデルが異なる予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰による急激な加速が目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルには一貫した関係が見られず、モデル間の多様な予測が特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階ではデータが密集しており、ランダムフォレストによる急激な上昇が示されていますが、データポイント自体が限定的で広範な相関関係を把握するのは難しいようです。
6. **直感と影響**:
– 人間の直感として、急な変化は通常日常の大きなイベントやストレス要因の変化を示していると考えられます。ビジネスや社会においては、このようなストレスの急激な上昇は健康への影響や職場のパフォーマンスに関する警鐘となる可能性があります。予測の不一致もまた、状況の不確実性を示すため、より多くのデータポイントが必要かもしれません。
この分析は心理的なストレスの問題において、さらなる介入や調査が必要なシグナルを提供するかもしれません。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（青の実績点）は0.6付近で始まり、上昇しています。
– その後、予測（ピンク、紫、青の線）ではスコアは1に達していますが、実際のデータ（緑の点）は0.6から0.7の範囲に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 該当期間で急激な変動は見られませんが、実際のデータと予測モデルの間に乖離が見られ、予測精度に改善の余地があることを示します。
3. **各プロットや要素**:
– 青の実績データは観測されたスコアを表しています。
– 予測データ（緑の点）は将来の傾向を示し、過去の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）と異なっています。
– 灰色の線（予測の下限）は、予測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**:
– 各予測モデルは同じ範囲でのスコアを示しているが、実際のデータとは若干の差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データの分布は広めで、実際のデータは狭い範囲で連続性を持ちます。
– この違いには何らかの外的要因が関与している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– WEIスコアが予測よりも低く推移しているのは、自由度と自治が期待ほど改善されていないことを示唆しています。
– 予測モデルの差異は、この分野でさらなるデータ収集やモデルの調整が必要であることを示しています。
– ビジネスや社会においては、個人の自由と自治が予想通りに向上しない場合、満足度やパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
この分析から、さらなるデータや予測モデルの精度向上のための取り組みが必要であると考えられます。
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:
このグラフについて、以下の点を考慮して分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青）は初期に急上昇し、その後は高い水準を維持しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のラインは初期段階での急上昇を捉えつつ、その後の安定傾向を反映しているようです。
– 比較AI（緑）は2026年に突然現れていますが、これは過去の評価の再確認や修正を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な上昇は、重要な出来事や政策変更を示唆しているかもしれません。
– 比較AIデータの急な出現は、追加されたデータや再評価による影響と考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（青）は実際の観測データを、予測（赤、その他の線）はモデルによる予測値を示します。
– 領域（灰色）は予測の不確実性を示し、モデルの予測範囲を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間の予測値は一致しており、モデル間の一貫性が見られます。
– 比較AIのデータは異なる期間における比較対象として用いられている可能性があり、過去の状態との対比を容易にしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にデータは高いスコアを示しており、正の相関が指示されます。
– 予測と実績の一致度が高く、信頼性の高い予測が可能であることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の急上昇は、何らかの大きな社会変化または政策導入を反映している可能性があります。
– 高いスコアの維持は、社会の公平性と公正さが一定程度保たれていることを示し、政策の有効性が示唆されます。
– 比較AIのデータは、過去データとの整合性を確認し将来予測の精度を向上させるための重要な手段となっています。
このようなグラフ分析は、政策決定や社会の公平性向上に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階でWEIスコアは約0.8付近から始まり、高速で約1.0まで上昇。その後、横ばいの状態を示しています。
– 年末近くにデータがなく、その後劇的な変動は観測されず、再度安定したスコアが記録されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に見受けられません。
– 初期の上昇は急激ですが、予測データとほぼ一致しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示しており、予測の精度を確認する基準となります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がそれぞれ強調されています。各モデルによる予測の違いを比較できます。
– 小さな灰色の横線は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はすべて実績に非常に近い値を示しています。
– 各モデルの予測範囲に大きな差はなく、比較的一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データはほぼ一致しており、高い予測精度が示唆されています。
– WEIスコアの分布は評価期間に渡って、比較的高い状態で安定しています。
6. **直感的洞察とビジネスへの影響**
– WEIスコアの上昇とその後の安定は、持続可能性と自治性が高まったこと、またはその施策が効果を発揮していることを示します。
– 高い予測精度から、今後の持続性や政策の効果が予測可能であり、戦略的な計画に役立ちます。
– 社会的には、この安定性が住民や関係者に安心感を与え、ポジティブな影響をもたらすでしょう。
このグラフは、持続可能性や自治性における実施されている政策や施策の効果を視覚的に確認できる、有意義なツールとなります。
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**
– 初期段階でのデータポイントは高いWEIスコアを示していますが、その後のデータは一切表示されていません。このため、期間全体を通してのトレンドを評価することは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績と予測にわずかな差異が見られますが、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**
– 青い点は実績（実績AI）を示しています。
– 初期予測は紫の線で示され、初期段階で実績に近い値を持っています。
– グラフの右側の緑の点は、比較のための前年度のデータと推測されますが、評価日が非常に後のため、意味合いは不明確です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期段階では予測（ランダムフォレスト回帰）が実績と強く一致していますが、後のデータは示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績と予測との間には高い相関が見られますが、データの充実が必要です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期のWEIスコアは高く、ある程度の社会基盤や教育機会が整っていることを示唆しています。
– データの不足が、長期的な分析や予測の精度に影響を与えるため、継続的なデータ収集の重要性が浮き彫りになります。
– 社会やビジネスにおいて、初期の高いWEIスコアを維持・改善するための取り組みが求められます。
このグラフからは、初期の高いWEIスコアの維持の重要性と、より詳細なデータ収集の必要性が直感的に感じられます。
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**
– このグラフは二つの期間で示されているようです。最初は実績が示され、次に予測が表示されています。
– 実績AI（青い点）は、緩やかな上昇トレンドを示しており、一定のスタビリティを持っています。
– 予測データは、比較的幅広い範囲で予測されているように見えますが、いずれも高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に急激な変動や外れ値は見受けられません。ただし、予測期間の開始時点で急にスコアが上昇するように見えます。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**は、実際のデータを示しています。
– **予測（緑の点）**は将来的なスコアの見込みであり、異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が推定しています。
– **灰色の線**は予測の不確実性を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データは、人々が自由や多様性といった要素をどの程度享受しているかの拡大を示しているように見えます。
– 異なる予測手法間でスコアが多少異なる可能性があるものの、全体的な傾向としては高い評価が続くことが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には強い相関があると考えられます。スコアは統一感があり、統計的に整ったデータセットの印象を受けます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– グラフから見ると、社会における共生、多様性、自由の保証は良好な状態にあり、将来的にもその状況が続くと予測されています。
– これは、ポリシーメーカーやビジネスリーダーにとってはポジティブな指標であり、多様性や自由を重んじたビジネス戦略が有効であることを示唆しています。
このデータは、今後の社会政策やビジネス計画の策定において重要なインサイト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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体では短期間（3日間）のデータであり、長期的なトレンドは不明。
– 各日の時間帯による違いを観察することで、時間における変化が確認できる可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 非常に限られた期間のため、外れ値や急激な変動の特定は難しい。
– 色の変化が日ごとに異なっているので、ある日や時間に特異的な活動またはイベントがあった可能性がある。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さがスコアの高さを示しており、ヒートマップでは視覚的に高低が判断できる。
– 暖色系（黄色、黄緑）は高いスコア、寒色系（青、紫）は低いスコアを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 短期間のため、時間帯ごとの比較が可能で、日間での全体的な変化が見られる。
– 時間帯による違いが日々どう関連しているかを分析することが次のステップになる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– すべての時間帯が日ごとに一定のパターンを示していない可能性がある。
– 色によって示されるスコアが均等ではなく、時間帯や日ごとにバラつきがある。
6. **人間の直感および社会・ビジネスへの洞察**:
– ヒートマップから、特定の日や時間帯に集中した活動やイベントの兆候として認識することができる。
– ビジネス的には、消費者行動や関心が特定の時間帯や日に集中するパターンを特定することで、効果的なマーケティング戦略やサービス提供計画が可能になる。
– 社会的には、特定の時期やイベントに対する反応の測定が可能であり、リソースの最適化やサービスの改善に役立てられる。
提案として、このデータをより広い期間で追跡し、見られるパターンを把握することで、より有用なインサイトを得ることが期待されます。
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:
以下は、このヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です：
1. **トレンド**:
– グラフは3日間のデータを示しています。基本的に1日の時間帯ごとの変化を視覚的に表現しているため、長期的なトレンドは観察しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯において、非常に高いスコア（黄色）と、非常に低いスコア（紫）が見られます。例えば、7月2日と7月3日の午前中（8時台）と午後（16時台）は非常に対照的です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの高低を示しています。黄色は高スコアを、紫は低スコアを示しています。このため、色の対比が激しい部分は重要な変動点を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごとのスコアのパターンは一時的な傾向を示唆しています。スコアの高い時間帯と低い時間帯が明確に分かれていることから、1日の活動サイクルの違いが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 規則的にスコアがリセットされるかのように高低が分かれており、これは何らかの周期的な活動や中断を示唆しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから直感的に感じられるのは、日々の生活や活動に基づくスコアの振れ幅です。ビジネス面では、特定の時間帯に特化したサービス提供や広告配信が有効かもしれません。社会面では、生活リズムのパターンに基づく健康管理の改善点として活用できるかもしれません。
このような視覚情報は、特定の時間帯における個人の活動量や生産性に関連するインサイトを得るために活用されることがあります。
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:
以下にグラフから得られる洞察をご提供します。
1. **トレンド**
– データがわずか3日間のため、全体的な長期トレンドは読み取りにくいです。そのため、周期性や長期的な上昇・下降トレンドはあまり判断できないかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 3日間のデータのため、大きな外れ値や急激な変動は明確には見られません。しかし、日ごとに異なる色（スコア）の変化は認められます。
3. **各プロットや要素**
– カラーバーを見ると、色の違いは0.72から0.82の範囲を示しています。色が濃いほどスコアが高いことを示しています。
– 初日（2025-07-01）はダークブルーで中間のスコア、2日目（2025-07-02）はダークパープルで低めのスコア、3日目（2025-07-03）はイエローでスコアが高い状態です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データが3日のみのため、異なる日間での関連性は限られた範囲でしか分析できません。しかし、色の変化は一定の動きや日毎の変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 3日間の短いデータレンジでは、明確な相関関係や統計分布特性の分析は難しいです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 日によってスコアが異なるため、特定の社会的出来事や季節的な影響によってスコアが変動する可能性が示唆されているかもしれません。
– ビジネスにおいては、特定の日に異なるパフォーマンスが予測される可能性があるため、リソースの割り当てや戦略の調整に役立つかもしれません。
このようなヒートマップからは、特に短期的な変動や日々の違いを直感的に捕捉することができます。具体的なアクションを考える際には、さらに詳細な分析や追加データが必要でしょう。
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:
この相関ヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンド自体はヒートマップでは直接観察できませんが、相関関係を通して間接的に影響を受けうる要因がわかります。特に高い相関係数を持つ要素は、トレンドの動きを示唆することがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体は外れ値や急激な変動を示すものではありませんが、相関の低い部分（例: 個人WEI（健康状態）と個人WEI（心理的ストレス））は、部分的な相関の不一致を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットの色が濃い赤の場合、高い正の相関を示し、濃い青は負の相関を示します。
– 例えば、個人WEI平均と社会WEI（公平性・公正さ）は0.97と強い正の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人WEI（自由度と自治）と社会WEI（公平性・公正さ）は中程度の相関値（0.57）があり、関連があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に高い相関が見られる項目は、総合WEIと社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は0.87。これは、総合的な生活満足度と多様性や自由が関連していることを示しています。
– 負の相関が特に強いのは、個人WEI（心理的ストレス）と社会WEI（社会経済・教育機会）で、-0.35です。これは心理的なストレスが教育機会や社会経済の状況と逆の動きをする可能性を示しています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 生活のさまざまな要素が互いに強い結びつきを持っているため、特定の分野での改善（例: フェアネスや多様性の促進）が、他のWEI項目にも良い影響をもたらすことが期待されます。
– また、心理的ストレスの管理が重要であり、特に教育や社会経済状況の改善が関連する可能性があります。これによりビジネスの領域では、働きやすい環境を整えることが重要であることを示唆しています。
このような内容を踏まえ、データを基にした政策やビジネス戦略を検討することが推奨されます。
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:
このグラフは、異なるカテゴリのWEIスコアの分布を比較するための箱ひげ図です。それぞれの箱ひげプロットは、データの中央値、四分位範囲、および外れ値を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこからの洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、WEIスコアの中央値は高めに位置しています（0.6-0.9の範囲）。
– 特定のトレンドは箱ひげ図から直接は読み取れませんが、社会的側面よりも個人的な要素のスコア範囲が広いといった傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの要素には外れ値が存在します。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」で目立ちます。
– これらの外れ値は、特異な状況を持つ個人や世帯の存在を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図の色は識別を助けるためのもので、特に意味を持たない可能性がありますが、色によってカテゴリを区別しています。
– 密度の違いは随所で見られ、特に「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」の密度が低い点が注目されます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– このグラフは時系列データではなく、カテゴリ間の比較を行っていますので、時系列的な関係は直接的には示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（持続可能性と自治体）」は中央値が高い一方で、四分位幅は狭く、安定した分布を示していることがわかります。
– 他の個人WEIカテゴリは分布が広く、スコアのばらつきが大きいことを示唆しています。このばらつきは、個人間での生活状況やストレス要因の多様性によるものである可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 最初の印象として、多くのカテゴリで高い中央値が観察され、全体的に生活の質が高いことが示唆されています。
– 外れ値と幅広い分布は、個々の生活条件の違いを反映しており、政策立案者にとっては改善すべき課題があることを示しています。
– 特に、心理的ストレスや経済的余裕に関する外れ値は、個別対応や社会支援の必要性を示唆しているかもしれません。
この分析により、生活の質に関連する多様な要素が、どの程度バラつきを持っているかを理解するための視点を提供します。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて、生活に関連するデータを可視化したものです。以下に、このグラフの特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 明確な上昇や下降トレンドは見受けられませんが、第1主成分（72%の寄与率）が広く分布していることがわかります。これは、データの大部分が第1主成分に影響されていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の急激な変動や明らかな外れ値は見られませんが、プロット間での距離がまばらなので、データ間である程度の多様性があることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは個々の観測データを表しており、これらが第1主成分と第2主成分により分散されています。第1主成分がさらに影響力を持ち、第2主成分は重要ではないが微細な変動を反映していると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 関係性に特定のトレンドがあるとは言えません。このPCAのプロットから、時間に関する情報は読み取りにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– プロットが第1主成分に集まっていることから、寄与率72%に該当する変数間で強い相関がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 主成分分析は多次元データを理解するための方法です。このグラフから直感的にデータが多様でありながらも、第1主成分によって支配されていると感じられます。ビジネスや社会への影響としては、第1主成分に関連する要素を改善または調整することで、データの多くを効果的に操ることができる可能性が提示されています。
全体として、このグラフはデータの構造を簡潔に視覚化しており、主要な変動因子を明らかにし、多次元データの潜在的なパターンを示しています。
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。