📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータ分析において、WEIスコアの推移や各項目の動向を踏まえた重要な観察結果を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、観察された短期間の範囲である2025年7月1日から7月3日の間に、0.6625から0.79125まで変動しています。この範囲で、軽微な上昇傾向が見られますが、顕著な上昇や下降はなく、全体としては横ばいから軽微な上昇傾向にあります。
– **個人WEI平均**では、全体的に安定した動きを見せていますが、7月1日から7月3日に渡って0.6375から0.725まで増加し、特に7月1日に大きく上昇しています。
– **社会WEI平均**はもっと変動が大きく、初日で大幅な増減があり、特に7月1日夜間には0.825に達し、その後も0.8575にまで上昇する動きが観察されます。
### 異常値
– データ提供において異常値は報告されていないため、観測可能な範囲内で大きな不整合や偏りは見られません。ただし、一部の時点で急激な変動があり、それが正常な範囲かどうかは追加の文脈情報が必要です。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解の仮定の上で**、トレンドは安定または軽微な上昇を示しており、季節性要素が少ない短期間のデータです。残差成分では不規則な変動が一部見られるかもしれませんが、全体の流れから大きく外れるものではないと推察されます。
### 項目間の相関
– **相関関係**に関して、個人と社会のWEIスコアは全体的に高く関連しているようです。このことは、社会的な要因が個人の幸福度（例：経済的余裕、健康）が密接に関連している可能性を示します。
### データ分布
– **箱ひげ図**（仮定）の分析から、ばらつきは各項目で異なり、個人スコアのばらつきが相対的に小さく、安定しています。逆に、社会項目のいくつかはよりばらつきがある可能性が高く、特に社会的多様性や公平性においては多様なスコアが予想されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (72%)**が主要な変動要因として明らかにされており、本データセットの大半の説明力を持っていることを示しています。PC2の寄与率は13%であり、補助的な変動要因として調和している可能性があります。これは、統計的に大きな分散を説明する要素が限られていることを示唆します。
総じて、WEIスコアの本期間での動向は、個人および社会的側面の両方が全体のウェルビーイングに与える影響を反映しています。特に社会的要因の急変が全体スコアの変化を引き起こしていることが示唆されています。長期間のデータ分析であれば、より具体的な傾向や季節的変動の検出が可能になるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）と比べ、予測データ（赤X）はほぼ一致しています。初期は高いスコアで安定していますが、その後のデータはなく、予測のみが続いています。
– 比較AI（緑の丸）は非連続で、最後の部分で他のデータから大きく外れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 緑の丸は他のデータポイントから外れており、外れ値と見なせます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）が一時的に急激に上昇するトレンドがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績データは安定したパフォーマンスを示しています。
– 赤Xの予測は実績に基づき将来的に似たスコアを指しています。
– ランダムフォレストの予測が上方修正しているのは、変動性や高いパフォーマンスを期待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**
– 比較AIのデータポイントは他のすべての予測や実績から逸脱しており、異常値として認識可能です。
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、強い相関があります。しかし、比較AIのプロットは大きく異なり、相関性は薄いです。
6. **直感的な洞察および影響**
– 高いスコアが最初から維持されることから、全体的にポジティブな傾向を示唆しており、信頼性の高い実績を示している可能性があります。
– 緑の比較AIデータが異常値として分析されることで、将来の予測モデルの改善や検証が期待されます。
– ランダムフォレスト回帰の上昇トレンドは変化の兆しを捉えており、新しい戦略や方法の導入を検討する余地があります。
このグラフから、関連する生活カテゴリーの評価が高く改善している一方で、データの信頼性や予測モデルの精度について再評価が重要であることが明らかになります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期部分（2025年7月）には、実績（青色）が急上昇しています。予測されていた範囲内での変動も見られます。
– 次の期間（2026年7月）において、単一の予測値（緑色）が表示されるが、詳細なトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階での実績（青色）は急な変動を示しており、急激に上昇しています。この変動は大きな変化を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実際の実績を示し、急な上昇を示しています。
– 緑色のプロットは予測値で、後期における基準以上の位置にあります。
– 紫色の線と工法は異なる予測モデルを示し、最初の数ヶ月間での予測レンジをカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績と、紫の多数の予測モデルは、最初のセグメントのみで関係しています。その後のデータポイントには明確な関連性がないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の急激な上昇とその後の一定のデータポイントは、不規則な変動ではなく、何らかの突発イベントや変更によるものかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 短期間での急激なスコア上昇は、個人や組織の大幅な活動やパフォーマンス向上を示している可能性があります。
– 予測の分布は、長期的な成長見通しをまだ評価している段階を示唆します。このため、持続可能な成長やその基盤強化が求められるかもしれません。
全体として、このグラフは初期のダイナミックな変化とその後の安定したスコアを示しており、慎重な評価とさらなる分析が必要とされる状況を反映しています。
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:
以下は、グラフ分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期段階で、青い点（実績AI）は横ばいまたは僅かな上昇傾向が見られます。
– 緑の点（前年）では、高い水準を保っており、過去との比較で大きく変動していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点（実績AI）がある時期から急激に増加し、0.9から1.0の間に達しています。これは大きな変動と見なされます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点（実績AI）**: 実際のデータを示しており、特に初期に動きがあります。
– **緑の点（前年）**: 過去のデータと比較するための標準として使用されます。
– **灰色の線（予測の不確かさ範囲）**: 予測の上下限を示し、予測の信頼性を把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AI（青）の伸びと前年（緑）の安定性から、比較した場合、最近の動きが予測や過去のパターンから外れていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測AIの結果が一致していない場合、予測モデルの再評価が必要かもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、最近の実績データが予測を大幅に上回っているため、ある種の社会的変動や出来事が発生している可能性があります。
– ビジネスや政策の策定において、この変動要因を特定し、対応することが重要です。
このような急激な変化は、データの精緻化やモデルの見直しを促すきっかけともなります。
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:
1. **トレンド**:
– 期間の初めにおいてスコアは0.6から急激に1.0付近まで上昇し、その後横ばい状態にあります。中盤はデータが少なく、終盤にかけてもスコアは高い位置を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に急激なスコアの上昇が見られます。スコアが1.0に達した後は安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青いプロットで表現されています。
– 予測値が異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果として表示され、多様なモデル予測のアプローチが試されています。
– 比較として前年のスコアが緑のプロットで提供されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は全体的に高いスコアを示し、予測と実際の値が一致しています。複数の予測モデル間での差は視覚的にあまり見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値との高い相関関係が見受けられ、特に様々な予測手法が限られた数のデータポイント間で一致しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 全体として経済的余裕（WEIスコア）が高い水準で安定していることが確認でき、個人の経済状況が良好であることを示している可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとって、この安定した高スコアは消費意欲向上や市場における信頼感の醸成に寄与する可能性があります。
– 初期の急激な上昇については、一時的な外的要因や政策の影響があった可能性があり、それによってスコアが改善されたことが考えられます。この点を掘り下げることで、持続可能な成長モデルの構築が可能になるかもしれません。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**:
– 初期の実績（青色の点）は、軽微な上下の変動後に急激に低下しています。
– その後はデータが途絶えており、最新の予測データ（緑色の点）が回復している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間における急激な低下（1つ目の青色の線）とその後の緑色の予測が外れ値として注目されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際のAIによる実績値を示しており、予測の精度を評価するための基準となります。
– 緑色の点は比叡AIによる前年との比較を示しており、予測や現状評価のために重要です。
– ラベリングされた色別の線は、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による傾向を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の急激な低下後に、異なる予測モデルが示されていますが、一貫した方向性がないため、これらのモデルが抱える予測上の不確実性を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データの初期部分と予測の間には大きなギャップがあり、データの連続性や相関性に課題があると考えられます。
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**:
– 特に急激な下落は健康状態の悪化を示唆し、個人の生活や仕事に大きな影響を及ぼす可能性があります。
– 後半の予測データが改善を示していることから、適切な介入や対策が取られたことを示唆しているかもしれません。
– ビジネス面では、健康関連のサービスやソリューションの需要が高まる可能性があります。社会的には、予防医療や健康増進の重要性がさらに認識されるでしょう。
### 結論
このグラフは、短期間における急激な変動とその後の回復を示しており、健康状態の動向を予測する上でデータの信頼性とモデルの選択が重要であることを示唆しています。適切な予防策や介入の必要性を強調します。
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:
以下に、グラフから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年6月から2025年7月）の「実績（実績AI）」データは急激な上昇を示しています。しかし、その後はデータが途切れています。
– グラフの右側（2026年6月付近）には前年の比較AIデータが点で表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な上昇が見られ、特にランダムフォレスト回帰の予測が明確に高い数値を示しています。
– データのばらつきが一部で見られますが、具体的な外れ値を指摘するにはデータの詳細が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のドットは過去の実績を示しています。
– 赤の×は予測値を示しており、予測モデルには線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などがあります。
– 緑の点は前年のデータを表しています。
– グレーの範囲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**:
– ランダムフォレストの予測は、他の予測モデルよりも感度が高い、または異なる予測結果をもたらしています。
– 過去の実績と現在の予測、前年のデータとの比較が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明示的な相関は示されていませんが、予測モデルによって異なる結果が提示されており、モデルの選択に応じたWHIスコアの変動が示唆されます。
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**:
– 初期におけるストレススコアの急激な上昇は、特定のイベントや状況への反応である可能性があります。このようなデータ分析は、メンタルヘルスのモニタリングに役立ち、早期介入を促進する可能性があります。
– 来年のデータを使用した比較を行うことで、長期にわたるストレス管理の計画を策定しやすくなります。
– ビジネスでは、ストレスの傾向を管理し、職場環境の改善やストレス軽減策の検討に役立てることができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 個人WEIのスコアは初期にはやや低い数値で始まり、その後急激に上昇している。
– その後、スコアは横ばいの状態を維持している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な上昇は特筆すべきであり、何らかの特別な出来事や要因があった可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、最初の急激な変動を伴った増加を示している。
– 緑の点は前年を示しており、将来の予測を含んでいるようだ。
– 予測の範囲や線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が異なる色で表現され、予測の多様性を示している。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の関係を見ると、実績の動向が予測モデルにも反映されており、予測の確実性をある程度示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の急激な変化の一因かもしれない予測の分布のばらつきが見られる。また、前年のパフォーマンスと予測が一致している。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の急激な上昇は、自由度や自治が向上するきっかけとなる組織改革や個人的な成長があった可能性があり、ポジティブなインパクトが感じられる。
– 時系列の後半の安定した状態は、達成された自由度や自治が維持されていることを示唆し、持続的な改善が期待できる。
このグラフは、個人や組織の成長の動向を把握する上で、有用なインサイトを提供します。成長のきっかけを理解し、今後の戦略的な意思決定に役立てることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側には実績AI（青い点）が集中しており、急激な上昇トレンドが見られます。この期間中にWEIスコアが一旦上昇したことを示しています。
– 右側には前年の比較AI（緑の点）があり、スコアが高い状態で一定の期間続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの最初の期間に注目すると、短期間での急激な上昇が見られますが、その後は安定しています。
– 急激な変動は見られませんが、予測AIにおける赤いバツで記された予測値がこれからの変動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**
– 青い点は実際のデータを示し、今年の初めから中盤までの実績を示しています。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの予測手法は、それぞれの色で未来のスコア推移をプロジェクトしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績値と前年のデータは、同じ期間での比較として、政策の効果や公平性の改善がどの程度進んでいるかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値とは異なる方法で予測されたデータが並んでいますが、特定の相関性は明確には示されていません。それぞれの方法で異なる未来予測が表現されています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアは、社会の公平性や公正さを示す指標であり、これが高まることは社会的安定や生活環境の改善に繋がります。実績データが短期間で急上昇していることは、何らかの政策や介入が成功した可能性を示唆しています。
– 緑の前年データが右端で高く保たれていることは、過去の成功が維持されていることを表しており、持続可能な成長が見込まれます。
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
1. **トレンド**
– グラフは約360日間の期間を示していますが、実績データは初期に集中しています。
– 初期の実績データ（青い点）は、比較的高いスコアで推移していますが、一定期間で止まっています。
– 予測データ（紫色線、緑点）は高いスコアのまま推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急激な変動は見られません。ただし、実績データと予測データの間に期間のギャップがあります。
3. **各プロットや要素**
– **青い点（実績AI）**: 初期の高い実績スコアを示しています。
– **赤い×印（予測AI）**: 中央にあり、予測の下限を示します。
– **紫色線（ランダムフォレスト回帰）**と**緑点（決定木回帰）**: 予測の高さを維持しているが期間が離れているため、推移が不明瞭。
4. **関係性**
– 実績と予測の時系列データにギャップがありますが、両者ともに高いスコアを示しています。これは、過去のパフォーマンスがその後も維持されると予測されていることを示唆します。
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一貫した高いスコアが観察されます。期間の中でトレンドを強固に維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、組織や個人の持続可能性および自治性において一貫したパフォーマンスを示しており、その持続が予測されています。
– ビジネスや社会において、このような安定したパフォーマンスは信頼性の源となり、利害関係者に対する信頼の強化に貢献します。予測モデルによる今後の安定性も期待されています。
全体として、このグラフは過去の実績が未来でも維持される可能性が高いことを示唆しており、この組織やプログラムが持続可能な方法で運営されていることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期には、実績（青）が比較的高く安定したスコアを示していますが、その後急激に計測が行われなくなっています。
– 予測（緑、紫、薄紫）のデータは後半に集中して表示されており、比較的高いスコアを示していますが、初期の実績とは直接的な時間的関連はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は観察されませんが、実績データと予測データの間に空白期間が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を示しており、初期段階の評価として、安定した高いスコアを持っています。
– 緑（予測）はより未来の評価であり、異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）に基づいて算出されています。
– 紫と薄紫のラインは予測の異なる回帰モデルの結果を表し、類似した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**
– 実績データと予測データの間には時間的なつながりが欠けており、直接の比較が難しい構造です。ただし、予測データは過去の実績に基づいたモデリング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**
– 実績と予測間でデータは同じ高いスコアを示していますが、予測は過去の延長としてのモデルを基にしています。そのため、モデルの信頼性が重要となります。
6. **直感的な印象と影響**
– 実績データの急な消失は、データ収集や測定方法の変更などを示唆している可能性があり、予測結果の解釈には慎重な評価が必要です。
– 社会基盤や教育機会における指数が比較的高い水準を維持していることは、制度的支持や政策の効果などを示しており、引き続き高水準を目指すための施策が推奨されるでしょう。
この分析により、データの補完やモデリングの土台を再度確認する必要性を考慮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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（実績）は2025年の中頃に集中しており、そこから一旦急上昇していますが、その後横ばい状態になります。
– 将来的な予測データは2026年に集中しており、前年と比較して安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データの初期段階で急激な上昇が見られ、それ以外の部分では大きな変動は少ないです。
– 外れ値と思われるポイントは特に目立たないです。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績ポイントは初期に固まっています。
– 異なる色の線が予測値を示しており、様々な予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使われています。これらが一貫性を示していることが重要です。
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が時間とともに並行して増加しているわけではなく、予測モデルごとに異なる傾向を持つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データとそのあとの予測データは、互いに強い結びつきを持っているというよりも、独立した段階的なプロセスのように見えます。
6. **直感的な洞察・ビジネスや社会への影響**
– 初期の急上昇は組織や政策変更に伴う即時の効果を示唆している可能性があります。
– 後半の安定した予測データは、これらの変更が制度として定着したことを示しているかもしれません。
– 長期的な展望では、安定した高スコアが維持されることで、多様性や自由が効果的に保障されているという信頼感が社会に広がるでしょう。
– ビジネスにおいては、多様性の高まりが新しい市場機会を生む可能性があるため、これらの動向を注視することが重要です。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の視点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに異なる色が示されており、各時間帯での値の変動があります。特にはっきりした周期性や長期的な上昇・下降トレンドは見られませんが、日ごとの傾向の違いが色で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の濃淡の差が激しい箇所は一日の中での急激な変動を示唆している可能性があります。特に、紫色と黄色の対比の部分は注目すべき変動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**:
– 色の変化がすべてを表しています。色が明るいほど高い値を示し、暗いほど低い値を示しています。色の違いは時系列における各時間帯の差異を示します。
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いるため、24時間の間での日々の変化を見ることができます。時間ごとの変化が日付間でどのように比較されるかによって異なるパターンが見えるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の配置から、特定の時間帯での高い値や低い値が定期的に現れていることがわかります。この分布は時間帯が高い活動を示すのか、逆に静かな時間帯を示すのかを考える材料となります。
6. **直感的な理解及びビジネスや社会への影響**:
– 瞬間的な値のピークや時間帯での偏りが確認できるため、特定の時間での行動パターンを推測することができます。この情報はビジネスにおいて時間帯別のリソース配分やサービス提供の最適化に利用できるかもしれません。たとえば、特定の時間に需要が集中していれば、その時間に対する対応を強化する必要があるでしょう。
以上のように、このヒートマップは様々な視点からの分析が可能であり、具体的な行動指針を得ることができます。
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:
このヒートマップに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 指定された時間（360日間）の中で、明確な長期的トレンドは示されていませんが、短期間の変動が観察されます。
– 大きな時間スパンでの周期性は見られませんが、色の変化は日によって異なるパターンを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日と3日に特に黄色の非常に高いWEIスコアが観察され、急激な上昇を示しています。
– この急激な変動は考慮すべき外れ値と言えます。なぜこの日だけスコアが高いのか原因分析が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示し、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
– スコアの上限は0.72以上、下限は0.68以下となっており、狭い範囲での変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日付の日中におけるスコアがどのように変動しているかが示されており、時間ごとの規則性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日ごとにスコアが明確に異なっているため、特定の日に何らかのイベントや行動変化があった可能性があります。
6. **直感的な影響とビジネスや社会への影響**:
– 急激な変動や特定の時間帯での高WEIスコアは、特別なイベントや行動があったことを示唆します。
– これにより、企業はその日や時間帯に関する詳細な分析を行うことで、ユーザーの行動やイベントの影響を調査し、生産性向上やマーケティング戦略の最適化につなげることができます。
全体として、このグラフは短期間の急激なスコアの変動があることから、イベントベースの変化に対応するための戦略を考案する指針を提供します。
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:
このヒートマップは、生活に関連する社会WEI平均スコアの時系列データを視覚化しています。以下はこのグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– スコアの推移に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 特定の日や期間で色が変化しており、短期的な変動があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付において、色が急激に変化している箇所があります。例えば、2025年7月3日には比較的高い値を示しています（黄色）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの異なりを示しており、明るい色（黄色）が高いスコア、濃い色（紫）が低いスコアを示しています。
– 縦軸は時間帯を表しており、一日の中での変動も確認できます。深夜から朝にかけてのスコアが低めであるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一日の中で早朝（0-8時）と夕方以降（16-19時）に色の変化が見られます。
– これは、一日の活動の集中度がこれらの時間帯で異なること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**:
– 全体的に軽微なサイクルがあるように見受けられます。特定の時間に高低が繰り返されている事が分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、人々の活動が時間帯や日付により社会のウェルビーイングに一定の影響を与えていることがうかがえます。
– ビジネスや社会への影響としては、このデータを利用して最適なサービスや支援の提供時間を考慮することができるかもしれません。
– 社会の幸福度を上げるための政策決定の参考にすることが可能です。また、特定の時間帯により多くのリソースを割くことが必要であることが示唆されます。
これらを基にさらなる詳細分析を行うことで、より具体的な戦略を立てることが可能です。
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、生活カテゴリにおける様々なWEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。以下に主な視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド（周期性）**:
– ヒートマップ上では、特定のトレンドや周期性は直接的に示されていませんが、相関の強さと方向を観察することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が非常に低い、もしくは負の値を示している項目は、全体の傾向から外れていると考えられます。例えば、「個人WEI（健康状態）」と他の多くの項目間では相関が低めです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルは対応する2項目間の相関係数を示しており、赤に近いほど高い正の相関、青に近いほど負の相関を示します。
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は0.97の高い正の相関を示しており、個人と社会のWEI間には密接な関係があることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列というより、項目間の相関に基づく関係性の強さを分析するものです。個々の要素間で得られた詳細な相関によって、どの要素が似た傾向を持つかがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間には0.95の非常に強い相関があります。このことは、公平性・公正さの向上が全体的な生活の質向上に貢献する可能性を示唆しています。
– 一方で、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は多くの要素と低い相関を示し、孤立しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 個人と社会のバランスは、それぞれの幸福指数に多大な影響を与えることを示しています。このことは、政策立案や地域開発においても重要な視点となり得ます。
– 特定のカテゴリ（例えば健康状態）の向上に注力する場合、そのカテゴリとの相関が高い他の要素も同時に考慮することで、より効果的な改善が期待できます。
このヒートマップは、相互関係を理解し、どの要素が特に重要であるのかを戦略的に判断するための重要なツールとなります。
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:
この箱ひげ図は、さまざまな「WEIタイプ」のスコア分布を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド：**
– 全体として特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は見られませんが、各カテゴリでスコアのばらつきが異なります。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 「社会WEI平均」や「個人WEI（経済的余裕）」などのカテゴリでは、外れ値が観察されます。これらは異常な変動や特定の要素が影響を受けている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 箱ひげ図のそれぞれの箱は四分位範囲を表し、中央の線は中央値を示しています。
– 箱の上下に伸びる線（ひげ）は、ほとんどのデータがどの範囲にあるかを示します。
– 色の違いは視覚的な区別を助けるもので、それぞれのカテゴリの密度や分布の違いが感じられます。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 直接的な時系列データの関連はこのグラフからは推測できませんが、各カテゴリの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 「個人WEI(心理的ストレス)」はスコアの変動が大きいことが示されている一方、「社会WEI（公正性・公正さ）」は比較的安定したスコアを持っています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響：**
– あるカテゴリのスコアが極端な場合、それに関連する社会や個人の生活に影響を及ぼす可能性があります。例えば、「心理的ストレス」が高い場合、健康への対策が必要です。
– 公正性や多様性のスコアが高い場合、社会全体としての安定が期待できます。
このようなWEIスコアの分析は、政策の立案やビジネス戦略の調整に役立つ可能性があります。
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:
この主成分分析（PCA）グラフは、データセットの分布を視覚化しています。以下に分析をまとめます。
1. **トレンド**:
– 各データ点は散在しており、特定の方向に集まる傾向や明確なパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには顕著な外れ値はありませんが、右上と左下に位置する点は他の点から離れており、データの中で特異な要素の可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 各点は主成分空間におけるデータの位置を示しています。横軸（第1主成分）は全体の72%の分散を説明し、縦軸（第2主成分）は13%を説明しています。第1主成分の影響がより大きいことから、この成分はデータの特性を主要に反映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**:
– ポイント間の関係性を明確に識別するのは難しいですが、中心に近い位置のデータが一般的な傾向を表し、外側のデータほど特殊性が強いかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に強い相関は見られませんが、データセット内で異なる変数群が異なる方向性を示している可能性があります。
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**:
– データは第1主成分に強く依存しているため、この主成分に関連する特性が最も重要であるとみなすことができます。それにより、データ分析やレポートでは第1主成分の影響を重視することが推奨されます。
– 社会やビジネスに対する具体的な影響は、各主成分が何を表すかによって異なりますが、全体の72%をカバーする第1主成分の変化が最大の影響要因になるでしょう。
このPCAグラフは、データ解析における視覚的な特性を認識し、データの複雑な相関を簡潔に理解するのに役立ちます。各要素の詳細な意味を明らかにするためには、主成分の意味内容の解釈が重要です。
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。