2025年07月04日 生活カテゴリWEIスコア多角分析(30日間)

📊 データ分析(GPT-4.1による)

このデータセットに基づき、以下のような分析が可能です。

### 時系列推移

– **総合WEIスコア**: 全体として、スコアは比較的安定しているものの、細かい変動が見られます。具体的には、7月1日と7月2日の初期に高値を示し、その後わずかに低下した後、7月3日に向けて再度上昇するトレンドを示しています。

– **個人WEI平均**: 最初と最後の観測値で、0.725から0.725と同じスコアを示すが、短期間の下降と再上昇が見られます。

– **社会WEI平均**: こちらも同様に初期の上昇(0.825)とその後7月2日に小さな低下が見られ、7月3日後半に向かって上昇し、高値(0.8575)でピークを迎えます。

### 異常値

提供されたデータでは、異常値は検出されていません。このため、変動パターン自体は自然な範囲内であると考えられます。

### STL分解(季節性・トレンド・残差)

– **トレンド**: 明確な長期トレンドは短期間のデータからは読み取りにくいですが、7月3日に上昇する傾向があります。

– **季節性**: 日によっての変動が見られるが、具体的な周期的なパターンは認識できません。これは短期間のデータ集計による結果かもしれません。

– **残差**: システムの他の要因で説明できない変動が若干見られますが、十分に安定しています。

### 項目間の相関

詳細な相関マトリックスが提供されていないため正確な相関係数に言及することは難しいが、個人の健康状態や経済的余裕、自治性が全体のWEIスコアに重要な影響を与える可能性があります。

### データ分布

– **箱ひげ図分析**: 各スコアのばらつきは0.60から0.85の間で大きなバラつきはなく、中央値もこの範囲に納まっています。外れ値は特に見受けられません。

### 主要な構成要素 (PCA)

– **PC1**が0.72の寄与率を持ち、データ全体の主要な変動要因を捉えている。このことは、複数の詳細項目に一致する主要なトレンドが存在することを示唆します。
– **PC2**の寄与率は0.13で、補助的なトレンドを示していますが、個人的な余裕やストレス関連の変動がこの成分に含まれている可能性があります。

### 総評

このデータセットにおけるWEIスコアは、短期的な上昇傾向と下降傾向の間を揺れ動いており、特定の外部環境の影響や政策変動などが影響している可能性があります。特に、個人の経済的余裕と健康状態、社会基盤のスコアがマクロのWEI変動に強く関わっていると考えられます。それぞれの項目は大部分において0.60と0.85の範囲でブレが少なく、全体的にポジティブな評価を得ていると考えられます。対策改善の影響を調査または影響予測する際は、各カテゴリ間の潜在的な関連性とその変動の要因を詳細に解析することを推奨します。


総合WEI 時系列散布図(静的)

生活 総合WEI 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたグラフの分析です。

1. **トレンド:**
– 実績(青のプロット)は評価日の早い段階で集中的に観測されています。トレンドとしては一定の範囲内での変動が見られ、明確な上昇や下降の動きは見られません。
– 予測は,3つの異なる回帰手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)で行われており、それぞれ異なるトレンドを示しています。線形回帰(緑)は一定、決定木回帰(紫)は少しずつ上昇しています。ランダムフォレスト回帰(ピンク)は同じく一定です。

2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データの中では、外れ値や急激な変動は特に観測されません。データは比較的安定しています。

3. **プロットや要素の意味:**
– 青色のプロットは実績を示し、赤い印は予測のポイントを表しています。
– 灰色の影付きの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、実績データがこの範囲内におさまっていることが観察されます。

4. **時系列データの関係性:**
– 予測手法間で若干の相違が見られます。特に、線形回帰は一定、その他の手法は変動を示しており、予測のモデル選択が違いを産んでいる可能性があります。

5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは比較的狭い範囲で横ばい、一定のばらつきが見られ、予測と密接に合致しています。ランダムフォレスト回帰と線形回帰も実績データに近い範囲を示しています。

6. **直感的な感覚と影響:**
– 人間が感じ取るのは実績データの安定した推移であり、予測もそれほど劇的な変化を示していないため、このデータセットにおける生活面の安定が現在の状態を反映していると考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、予測の不確実性が小さいことから、この範囲での計画や戦略策定が行いやすいと考えられます。予測がある程度の信頼性を持っていると仮定した場合、リスク管理の面でも好材料となるでしょう。

全体的に、このグラフは安定性を示しており、生活のカテゴリーにおける現状維持が予期される状況にあります。将来的な計画策定においても、中長期的なリスクは比較的少ない可能性があります。


個人WEI平均 時系列散布図(静的)

生活 個人WEI平均 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。

1. **トレンド**
– 実績(青色のドット)は短期間でいくつかのわずかな変動を示していますが、全体としてはほぼ横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰(紫色の線)は、初期は横ばいから始まり、その後上昇していますが、最終日は横ばいになっています。他の予測モデルは一定の水準を保っています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、7月初旬にわずかな変動がありますが、大きな外れ値や急激な変動は見られません。

3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のドットは実際のデータを示しており、実績データの推移を示しています。
– 予測の線(法定式回帰、線形回帰、ランダムフォレスト回帰)は、各モデルによる未来の傾向を示しています。
– 灰色帯に囲まれた部分は、予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内での変動が予測されています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測モデルと大きな乖離がなく、各モデルが実績に対して比較的一貫性のある予測をしていることがわかります。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは大きな相関があるようには見えませんが、予測モデルは比較的安定したトレンドを示しています。

6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが予測モデルと大きく離れていないことから、予測は比較的精度が高いといえるかもしれません。
– リアルタイムでの微細な変動をつかむことは難しいかもしれませんが、大きなトレンドやパターンについては有効に予測できる可能性があります。
– ビジネスや社会的には、予測が安定していることから、今後の計画や戦略においてこのデータを活用することで、よりよい意思決定が可能となるでしょう。予測が当たれば、効率的なリソース配分やターゲティングが可能になると考えられます。


社会WEI平均 時系列散布図(静的)

生活 社会WEI平均 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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(青色のプロット)は、初期において安定しているように見え、WEIスコアは約0.7〜0.9の範囲で変動しています。この期間の後はデータがないため、動向は分かりません。

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。

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、実際の観測値を示しています。
– 予測データとして複数の手法が示されており、ランダムフォレスト回帰(紫色の線)は、0.9〜1.0の範囲で安定した予測を示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データには大きな差があり、特にランダムフォレストによる予測値は実績よりも高めに推移していることが分かります。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲内で分布しており、予測と実績の間には比較的広い差があることが分かります。予測の信頼性やモデルのパフォーマンスについて疑問が生じる可能性があります。

6. **直感的な洞察と影響**
– 予測データが実績よりも高い値を示していることから、過大評価されている可能性があります。予測が政策や社会の意思決定に使用される場合、この差異は見逃せない重要な要素となるでしょう。
– 社会WEIスコアが引き続き安定して維持されるか、あるいは改善するかを監視し、モデルの精度向上に努める必要があります。ビジネスや政策決定はこの情報に依存する可能性があるため、予測データの見直しが必要かもしれません。


個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的)

生活 個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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**
– 実際のデータ(青い点)は約一週間ほど表示され、その後のデータはなし。
– 予測ライン(紫色)は、法定木回帰を用いて一定の増加が見られますが、その増加はごく僅かです。
– ランダムフォレスト回帰の予測では、一定の値に保たれているように見えます。

2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの間に極端な外れ値は見られません。
– 予測の範囲内に実績値が収まっている様子。

3. **プロットや要素の意味**
– 青い点:実績データ
– 赤い×:予測AIの実績点
– グレーの範囲:予測の不確かさ範囲
– 複数の予測モデル(線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰)が示されています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対する複数の予測モデルの比較。各予測モデルが異なるパターンの予測を示しており、ランダムフォレスト回帰はより安定しているように見える。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測モデルの範囲内にあり、予測の精度は比較的高いと考えられる。
– 予測モデル全体の相関は高い可能性がある。

6. **直感的な印象と影響**
– 人々は予測の一貫性を安心材料とし、特に大幅な変動が予測されていないことを好意的に受け取る可能性があります。
– 経済的余裕の安定は個人および社会に安心感を与え続けるでしょう。
– ビジネスにおいても、予測が安定していることはリスク管理に役立ち、計画の策定にも寄与する可能性があります。

全体として、グラフはWEIの安定性を示唆しており、予測値も大きな変動がないことから、リスクが低く計画が立てやすい状況を示しています。


個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的)

生活 個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフの分析結果と視覚的特徴について以下に示します。

1. **トレンド**:
– 実績データポイント(青色の点)は最初の数日に集中し、やや狭い範囲で変動しています。
– ランダムフォレスト回帰(ピンク)はほぼ一定の水平線を示しており、安定した予測を反映しています。
– 線形回帰(紫)は下向きの傾向を示し、時間とともにWEIスコアが減少する予測です。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータポイント群において外れ値や急激な変動は見られませんが、予測モデル間で将来のスコアに関する見通しが異なります。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、現状の健康状態を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測がうまく収まる期待レンジとして機能します。
– 各予測線(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)は異なる予測手法による未来の健康状態の見通しを示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる傾向を示し、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の間で顕著な違いがあります。これはモデルの適合度や使用する特徴量に差異があることを示唆しています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度は狭くまとまっていますが、予測範囲は広がりを見せているため、時間が経つにつれて予測の不確実性が高まる可能性があります。

6. **直感的な洞察と影響**:
– 現在の健康状態は安定していますが、将来の予測には不確実性があり、特に線形回帰が示す下降トレンドは警戒が必要です。
– ビジネスや社会において予測モデルの違いを理解し、どのモデルに基づいて行動を取るかを慎重に考慮する必要があります。特に、健康状態の維持を目的とする施策や介入が求められる可能性があります。

このグラフは個人の健康状態の監視や予測に関し、異なるアプローチを提示し、それに基づいた意思決定をサポートします。


個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的)

生活 個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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(青い点)のトレンドはほぼ横ばいです。
– 予測ライン(紫色、ランダムフォレスト回帰)は初期値から徐々に上昇し、その後安定しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいては、明確な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**:
– 青い点は過去の実績データを示しており、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測(紫色)は、データが現在の水準から上昇し、その後一定に。予測の不確かさ範囲(灰色)は狭く、予測への自信が高そうです。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点の実績データと複数の予測手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)が示されていますが、予測の手法による変動はわずかで、特にランダムフォレストの結果が影響を与えているようです。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は明確には見えませんが、実績データとランダムフォレスト回帰の予測は初期値では一致しており、その後は予測がやや高めに推移しています。

6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、現在のストレスレベルが安定しているものの、将来的には変動が予測されることがわかります。
– ビジネスや医療の場では、この予測情報をもとにストレス管理の計画を立てることが可能です。例えば、心理的ストレスが予測通りに上昇する可能性があるため、早期の介入や予防策の検討が必要かもしれません。


個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的)

生活 個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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**
– 実績値(青の点)は、最初の期間に集中しており、その後データがありません。
– 線形回帰(青の線)およびランダムフォレスト回帰(紫の線)は、今後も横ばいで安定したスコアが続くと予測しています。
– 決定木回帰(緑の線)は、急上昇後に安定したスコアを示しています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値の範囲内に大きな変動や外れ値は見られません。
– 予測上では、決定木回帰が急激に上昇しており、異なるモデル同士で予測のバラツキが見られます。

3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータポイントを示しています。
– 各線は異なる予測モデルによる結果を示しており、予測の不確実性範囲(灰色の影)は実績の将来値の予測範囲を示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なるパターンを示していますが、全体的には将来のスコアは安定している傾向があります。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値のスコアは狭い範囲に集中しており、ばらつきが少ないです。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰はトレンド変化を示さないのに対し、決定木回帰は変化を予測しています。

6. **直感的な洞察および影響**
– 生活における自由度と自治の評価が安定している事が示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性は持続可能性の指標として捉えられる可能性があります。
– モデルによる異なる予測は、今後の変化や影響を予測する際の参考材料として有用です。

全体として、グラフは個人の生活における自由度と自治が短期間で大きく変動しないことを示しており、安定した環境が続く可能性があります。


社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的)

生活 社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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(青いプロット)は7月1日から7月6日にかけて若干の変動がありますが、比較的一定の範囲内に収まっています。
– 予測データ(ピンクと紫の線)は7月中旬以降は安定した高い値を示しており、急激な上昇がありますが、その後は横ばいの状態です。

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、予測データには、グラフ開始直後に急激な上昇が見られます。

3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績(実績AI)」のスコアを示しており、これは実際の測定値です。
– ピンクと紫の線は予測モデル(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、それぞれ異なるモデルの予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データの変動範囲に対応しています。

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は、当初の乖離が見られます。これはモデルの初期予測が実績データと一致しないためです。
– 予測モデルがすべて高い予測値を示しており、現状の実績値とは大きく異なります。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データに直接的な相関は見られませんが、これは予測モデルが実績データの変動パターンを捉えられていないことを示唆しています。

6. **社会的・ビジネスへの影響に関する洞察**
– WEIスコア(公平性・公正さ)に関するデータが、このままでは既存の予測手法では実績値をうまく捉えられていないことから、モデルの見直しやパラメータ調整が必要です。
– ビジネス上、このようなスコアが重要であれば、改善されたモデルを使用してより正確で実用的な予測が求められ、社会の公平性向上に寄与する可能性があります。


社会WEI(持続可能性と自治性) 時系列散布図(静的)

生活 社会WEI(持続可能性と自治性) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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):この期間の初めにのみデータがあり、約0.8で安定しています。
– **予測(回帰モデル)**:全ての予測はほとんど一致しており、概ね0.9〜1.0付近でほぼ平坦です。

### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値や急激な変動は特に見られません。

### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点(実績)**:実際のWEIスコア。初期に限定されています。
– **赤い×(予測AI)**:AIによる予測で、数値の確定的な判断に役立ちます。
– **灰色の範囲**:AI予測の不確かさを示しています。範囲が狭く、予測が較べて安定していることを示します。
– **予測の線(回帰モデル)**:異なるモデルの予測結果がカラー別に示されていますが、全般的に高いスコアを予測しています。

### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは予測モデルと大きな乖離があります。これは予測が非常に楽観的であることを示している可能性があります。

### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値が単一の場所に集中しており、予測はそれを大幅に上回る値を示しています。

### 6. 人間が感じる直感および影響
– **直感**:現状のスコアは一定であるが、未来において持続可能性と自治性が大幅に改善されると期待されている。
– **ビジネスや社会の影響**:予測が正しければ、この分野における改善は将来の政策立案や投資戦略においてポジティブな兆候となり得ます。ただし、予測が実現しない場合には、過度な期待がリスクとなる可能性があるため、慎重なアプローチが必要です。

この分析を基に、さらなるデータ収集やモデルの精緻化が検討されるべきです。


社会WEI(社会基盤・教育機会) 時系列散布図(静的)

生活 社会WEI(社会基盤・教育機会) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## 分析と洞察

### 1. トレンド
– **実績データ**(青いプロット)は、かなり短期間で固まっており、0.8前後で横ばいの様子が見受けられます。
– **予測データ**(ピンクの線)は、開始時点での水平ラインから、日が経つにつれて増加し、最終的に1.0に達しています。

### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データには明確な外れ値や急激な変動は見られません。データは一貫しています。

### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績(青のプロット)**: 社会基盤や教育機会に関する実際のスコアを示しています。
– **予測(ピンクの線)**: 複数の予測モデルによる将来のスコアを示しています。
– **灰色の範囲**: 予測データに対する不確かさの範囲を示しています。

### 4. 複数の時系列データの関係性
– 他の時系列データ(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)は全てピンクで同様の上昇傾向を示し、一度高い予測値で収束しています。

### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは予測データに対してかなり低い位置にありますが、予測データは上昇して最終的には一定の高いスコアに達しています。

### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
– **直感的な感覚**: 実績が予測よりも低く、変化が少ないことで、現状の社会基盤や教育機会の向上が課題であると捉えられます。
– **ビジネス・社会への影響**: 予測通りにスコアが上昇するならば、今後の社会基盤や教育機会の向上が期待できます。この結果によって、政策立案や資源の配分に関する意思決定が導かれる可能性があります。

全体として、このグラフは短期的には実績が停滞しているが、長期的には条件が改善される予測を示しています。この傾向を基に、さらなる施策が重要になるでしょう。


社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的)

生活 社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的) 30日間 - グラフ

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AIの数値は最初の数日間に集中的に表示されていますが、一定の傾向が見られずばらついているようです。
– 予測結果(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)はそれぞれの方法で一定の値にあることが示されており、特にランダムフォレスト回帰は高く、安定しています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのデータの中に大きな外れ値や急激な変動は見られません。全体的に見てスコアが0.6から0.8の範囲で集まっています。

3. **各プロットや要素**
– 実績AI(青色)は、評価日付の最初の期間で収集されており、その分布は通常の範囲内にあります。
– 予測の不確かさ範囲(灰色)も合わせて確認することで、実績が予測範囲内に収まっていることがわかります。

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に比べ線形回帰と決定木回帰はより低い評価をしていますが、予測方法間での明確なトレンドは表れていません。

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大きなギャップがなく、概ね順調に見えます。

6. **人間の直感や社会への影響**
– 実績の分布は安定していることから、現在の社会WEI(共生・多様性・自由の保障)に関して一定の成果が維持されていると捉えられます。
– ランダムフォレストによる予測が最も高いことから、今後もポジティブな発展が見込まれる可能性を示唆しているのかもしれません。
– 安定して高いスコアは社会的な安定感や信頼感に繋がり、政策立案者や社会活動家にとっての良い指標となるでしょう。

全体として、このグラフは、現在の政策や社会状況が維持される限り、社会WEIが継続して良好な状態を保てる可能性を示しています。


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

生活 総合WEI 時系列ヒートマップ 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の視覚的な特徴と洞察が得られます:

1. **トレンド**:
– ヒートマップは3日間のデータを示しており、その間に明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 時間ごとの変動は見られますが、定期的な周期性は確認できません。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日16時近辺で最も低い値を示しています(ダークパープル)。
– 逆に7月3日に急激なスコアの上昇が見られます(明るい黄色)。

3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、明るいほど高い値を示しています。
– 色の違いは時間ごとのスコアの変動を視覚的に示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間ごとの相関が見られ、日によってスコアの分布が異なることが示唆されます。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は不均一であり、特定の時間帯での変動が顕著です。

6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感としては、一日の中での生活習慣や活動により、変動があると感じられるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、特定の時間帯におけるスコアの改善や改善につながる要因の特定により、生活の質や効率性の向上が期待されます。
– 特にスコアが低い時間帯の活動を見直すことで改善の機会が得られる可能性があります。

このヒートマップは、短期間の傾向や異常を把握するのに役立ち、生活パターンの最適化やリソースの効率的な配分に役立ちます。


個人WEI平均 時系列ヒートマップ

生活 個人WEI平均 時系列ヒートマップ 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。

1. **トレンド**:
– ヒートマップは3日間が描かれています。強い周期性は見られず、日ごとに異なる色が表示され、時間帯ごとの変化を示しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の夜(19時頃)のセルは他の部分に比べて明らかに暗い色をしており、ここでのスコアが低いことを示しています。この部分が外れ値や急激な変動を示している可能性があります。
– 7月3日の昼(16時頃)は明るい黄色でスコアが非常に高くなっていることが示されており、この時間帯で何らかの特異な要因があったと推測されます。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEI平均スコアの大きさを示しており、明るい黄色は高スコア、暗い紫は低スコアを表しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは3日間にわたる時間帯ごとのスコア変化を示しています。それぞれの時間帯で、日ごとのスコアの変化が見られるため、時間帯の変化も含めて分析する必要があります。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布から観察すると、一部の時間帯は一貫して高いまたは低い傾向があります。一方、変則的な変動が見られるのは特定の日や時間帯です。

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**:
– サービスのパフォーマンスや個人の活動レベルを監視しているシステムの場合、特定の時間帯における急激な変動は、ストレスや混雑などの問題を示している可能性があります。
– 高スコアの時間帯は効率的に活動が行われたことを示唆し、低スコアの時間帯は改善の余地があることを示しています。
– 日々の活動のピークと低落の時間を把握することで、ビジネスのオペレーションやサービス提供の時間を調整し、資源の効果的な活用を図ることが可能です。


社会WEI平均 時系列ヒートマップ

生活 社会WEI平均 時系列ヒートマップ 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供された時系列ヒートマップに基づく分析です。

1. **トレンド**:
– 日ごとおよび時間帯ごとに異なるスコアカラーが見られ、特定の日や時間帯に明らかな上昇または下降トレンドがあることは、この短期間からは特定できません。

2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには明確な外れ値は示されていないようですが、色の明暗の変化がスコアの変動を示します。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が数値の大きさを示し、色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いです。色の変化は、時間帯や日にちによるスコアの変動を示しています。
– 例えば、2025-07-02の16時台は、全体的に低スコア(濃い紫色)であり、2025-07-03の8時台は高スコア(黄色)示されています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横軸が日付、縦軸が時間帯を示しており、時間帯ごとのスコアの変動が日ごとに違うことが可視化されています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見た目の分布から、特定の時間帯におけるスコアの集中が見られるが、統計的な相関関係はこのヒートマップのみからは判断しづらいです。

6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップからは、特定の日や時間帯における社会的行動またはイベントの影響によるスコアの変化を示唆しています。例えば、業務開始時間や休憩時間などの日常生活のリズムが影響している可能性があります。
– ビジネスでは、人々の活動リズムに合わせたサービスの提供やキャンペーン展開に役立つ可能性があります。

このヒートマップは、時間帯と日による社会的行動の違いを視覚的に明らかにし、特定の日や時間に注目する戦略的な意思決定に貢献するでしょう。


全WEI項目 相関ヒートマップ

生活 全WEI項目 相関ヒートマップ 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### 視覚的特徴と洞察

1. **トレンド**:
– 相関の強さは色の濃さで示され、濃い赤が高い正の相関、濃い青が負の相関を示しています。
– 「総合WEI」と「社会WEI(公平性・公正さ)」および「社交WEI(共生・多様性・自由の保障)」との相関がかなり高い(>0.8)です。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動はありませんが、「個人WEI(健康状態)」とほかの項目との相関は全体的に低めです。

3. **要素の意味**:
– 各セルの色が示すのは二つの項目間の相関の強さです。例えば、赤色が濃いほど両者の関係が強い正の相関を示しており、青色は負の相関を示します。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIの平均値は、同カテゴリ内の他の要素とも高い相関を示し、特に「個人WEI平均」と「個人WEI(経済的余裕)」の間には強い正の相関があります。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの要素は、高い正の相関を示していますが、「社会WEI(社会経済・教育機会)」は他の多くの要素と負の相関、または弱い相関を示しています。

6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– 経済的余裕や社会的サポートが個人や社会のウェルビーイングに強く影響を与えることを示しています。企業や政策立案者は、特に経済的支援や教育機会の拡充に注力することで、全体的なウェルビーイングを向上させる可能性があります。

### まとめ

このヒートマップからは、個人と社会のウェルビーイングにおいて、特に経済的な要素や公平性が大きな役割を持っていることがわかります。また、教育や社会経済的要素の充実が重要であることを示唆しています。このような分析は、政策やビジネス戦略の形成に役立ちます。


WEIスコア分布比較(箱ひげ図)

生活 WEIスコア分布比較(箱ひげ図) 30日間 - グラフ

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**
– グラフは30日間の期間における各WEIタイプのスコア分布を示しています。明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、各カテゴリにおける分布の傾向がそれぞれ異なります。

2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI(経済的余裕)」と「社会WEI(公平性・公正さ)」のカテゴリにおいて、外れ値が観察されます。これはデータ内の一部の異常値を示しているかもしれません。

3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱ひげ図なので、箱は分布の25パーセンタイルから75パーセンタイルを示し、線の部分は中央値を示しています。
– 箱の幅や位置は、各WEIタイプのスコアの分布や中心傾向の違いを示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく、各WEIタイプの30日間の総合的な分布を示しているため、一つ一つのタイプ間の明確な相関関係はここから直接見ることはできませんが、スコアの分布の違いが観察されます。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI(共生・多様性・自由の尊重)」や「社会WEI(社会整備・教育機会)」は、他と比較して高いスコアの分布を持っています。
– 平均的にスコアが低いのは「個人WEI(経済的余裕)」や「個人WEI(自由度と自治)」のようです。

6. **直感的および社会的洞察**
– このデータから、より良い社会的整備や多様性尊重といったカテゴリは、高評価を得やすい傾向にあると考えられます。
– 一方で、経済的余裕を示す個人WEIは、スコアの分布が低く、個人の生活レベルにおいて課題が存在する可能性を示唆しています。
– これらの洞察は、政策策定や社会改善のための重要な指標として活用できるかもしれません。社会的な資源配分の評価や、特定の領域における改善の必要性を明らかにします。


WEI構成要素 主成分分析(PCA)

生活 WEI構成要素 主成分分析(PCA) 30日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供された主成分分析(PCA)グラフに基づく分析です。

1. **トレンド**
– 主成分分析のスキャッタープロットでは、各データポイントが2次元でプロットされており、明確な上昇や下降のトレンドは示されていません。このグラフの目的は、異なるデータポイントの相対的な関係性を示すことにあります。

2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントが密集している部分もあれば、少し離れた位置にプロットされているものもあります。しかし、大幅に外れた外れ値や急激な変動は特に見られません。

3. **各プロットや要素**
– プロットされた点は、それぞれ異なるデータサンプルを表します。第1主成分の寄与率が0.72、第2主成分の寄与率が0.13と示されており、第1主成分がデータのばらつきの多くを説明していることがわかります。

4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列の変化を示すものではなく、観測データの次元を減らして視覚化することに焦点を当てています。データ間の距離が相対的な関係性を示しています。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 横軸(第1主成分)と縦軸(第2主成分)の相関は特に示されていませんが、点の集中具合から第1主成分が主に情報を説明していることが示唆されます。

6. **直感的インサイトと影響**
– 人間がこのグラフから感じるのは、データの主要な変動要素が第1主成分によって捕捉されているということです。このため、ビジネスでの意思決定において、例えば新しい製品開発やマーケット戦略を考える際に、第1主成分に強く影響される要素に着目することで効果的なアプローチが可能になります。
– 経済的または社会的には、生活カテゴリにおける主要な変動因子を特定し、それに基づいてよりスマートな政策決定やマーケティング戦略が立案できる可能性があります。

この分析により、データの主要な変動要因を理解する助けとなります。


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。