📊 データ分析（GPT-4.1による）
解析結果を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: データは2025年7月1日から7月4日にかけて記録されています。総合WEIスコアに関しては、全体として軽微な上昇傾向が見られ、7月4日にスコアが0.84とピークに達しています。
– **個人WEI平均**: 個人WEI平均もまた、同様の小幅な上昇を示しており、日付が進むにつれて若干の改善が見られます。
– **社会WEI平均**: 社会WEI平均は顕著な変動を見せており、特に7月4日には大きな上昇を記録しています（スコア: 0.90）。
### 異常値
– 指摘された日時には、特定の項目で通常の範囲から逸脱したスコアが記録されています。これらの異常値は、データ収集時の短期的な外部要因（例えば季節的なものや社会経済的なイベント）やデータの入力ミスの可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期トレンド**: 短期間でのデータ収集のため、長期的なトレンドは明確ではありませんが、データ全体に上昇傾向が見られます。
– **季節性パターン**: この短いデータセットに基づくと、季節性の影響を統計的に抽出するのは困難ですが、短期的なイベントがスコアに影響を与えている可能性があります。
– **残差**: 解釈できない残差成分は不明瞭ですが、スコアの変動は一部の不安定な要因によるものかもしれません。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを用いた解析では、社会的公平性と共生・多様性が強く関連していることが示唆されます。他の個人項目（経済、健康等）と社会項目間の相関は限定的です。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 各項目のスコアの中央値は、0.7から0.8周辺に分布し、全体的にばらつきは小さいですが、時折極端な外れ値が見られます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（寄与率0.74）**は、データセットの多くの変動を説明しており、これは主に社会基盤や持続可能性、社会的公平性が重要な影響を与えていることを示唆します。
– **PC2（寄与率0.11）**は、個人的な享受（経済的余裕や健康面）がそれほど大きくないが無視できない影響を持つことを示しています。
### 総括
全体として、スコアは社会的要因に敏感であり、これらが総合的なWEI評価に強い影響を与えているようです。異常値や変動が見られる日は、短期的かつ一時的要因がもたらしたものである可能性があり、これらの日付におけるスコアの要因解明が必要です。改善が見られる項目には持続可能性や社会的公平性が含まれ、これらの強化が地域全体の幸福度を向上させる戦略の一部となります。
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:
グラフ分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は比較的安定しており、7月初旬に集中しています。この期間のデータは、大体0.6から0.8の範囲にあるようです。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンク線）は、評価日終盤では0.8で推移し安定している様子です。
– 決定木回帰（緑線）も同様に予測が行われていますが、線形回帰（青緑線）と重なる形で進んでいます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中には異常値としてマークされたデータが存在し、そのスコアは他の実績と比べるとやや低いです。
– 特定の評価日に急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のデータを表し、黒い丸で囲まれた部分が異常値と認識された点です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、これが狭いということは予測の信頼性が高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には大きな乖離は見られませんが、期間終盤にかけて予測値はやや上昇傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭く、かなり集中しています。データのばらつきは小さいと言えるでしょう。
6. **直感的な感覚と影響**
– 人間の直感として、このデータは比較的安定しており、驚きのないものであると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会的な側面では、この安定した傾向は予測の正確性と合わせ、計画や予算策定において信頼のおける指標となる可能性があります。
このグラフは、現在の安定性と将来の計画策定における信頼性を示すものとして活用できます。もしデータの背後にある具体的な要因を更に理解したいのであれば、データの収集方法や外的要因の分析が必要です。
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:
以下のポイントを考慮してグラフを分析します:
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は最初の期間で緩やかに上昇しています。
– その後、予測は横ばいで、高い水準を維持しています（特にランダムフォレスト回帰）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に2つの外れ値（黒い丸）があります。これらは通常の変動範囲から外れたデータポイントを示します。
– 短期間に見える小さな変動も初期データに観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のデータ。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲を示しており、モデルによる予測の信頼性を示唆しています。
– 紫色や水色の線は、異なるモデルによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが予測モデルの信頼区間内にあることは、モデルが比較的うまくフィットしていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に変動が見られ、その後予測データは安定しています。これは予測の一貫性と信頼性を強調しています。
6. **直感的に感じることや影響**:
– 見た目上、初期のデータ変動が注目に値し、実績データの安定性が徐々に増しています。このことは、生活における習慣や行動の変化が安定する過程を反映している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、初期の不安定期間の後には安定したパターンが形成されることから、組織や個人がより予測可能なパフォーマンスを期待できると考えられます。
このような分析は、データの特性を詳細に理解することで、さらなる対策や戦略の立案に役立ちます。
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
– **現在のトレンド**: 実績データは比較的短期間で観察されており、やや上昇傾向にあるように見えます。
– **予測トレンド**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はどれも横ばいとなっており、今後の大きな変動はないと予測されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値が数点観測されており、それらは明らかに周囲のデータポイントから逸脱しています。
– 急激なスコア変動は実際には見られませんが、外れ値は注意する必要があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青のプロット**: 実績データを示しており、実際の観測値です。
– **×印**: 予測値を示しており、将来のトレンドを描いています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを表す範囲であり、 xAI/3σ による幅が示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 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、ほぼ同様の平坦な予測を示しており、今後のスコアが一定であることを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データに外れ値が含まれる一方、予測ではより安定した値が示されています。これは、予測モデルが過去の変動に反応しないためと思われます。
### 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に関する洞察
– 直感的には、実績データが短期間で多少の変動を見せていることから、観測期間が短くとも注意深く変動要因を突き止める必要があります。
– 社会的またはビジネス的には、スコアが安定していることは良い兆候ですが、不確かさの範囲内にある予測の可能性に備える必要があります。
これらを基に、今後の動向を厳密に監視し、異常が発生した場合の対応策を準備することが推奨されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は初期には一定の範囲で推移していますが、その後急激に上昇し、最後には高い水準で安定しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰: ピンクの線）のスコアは一定で、変動がありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日間、1つのデータポイント（黒い円で囲まれたプロット）が他のプロットよりもかなり低く、「異常値」としてマークされています。
– この異常値が影響している可能性がありますが、その後の実績値は上昇しています。
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ており、日々のWEIスコアの動きを確認できます。
– 黒い円で囲まれた異常値は、急な変動や不正確なデータを示しています。
– 灰色の領域は予想の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**
– 実績データと予測データ（ランダムフォレスト回帰）は、高い相関関係を持っていない可能性があります。予測は一定のままである一方で、実績は変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の初期データは非常に密集していますが、期間が進むにつれて大きく変動しています。
– 予測データおよび予測範囲はほぼ水平であるため、実績データの変動を反映していない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが上昇することは、個人の経済的余裕が増していることを示唆しています。これは、一般的な生活の質の向上や消費活動の活発化につながる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、消費が増え、経済全体が活性化する可能性がありますが、一方で予測が実績と一致していないため、慎重な対応が求められるかもしれません。このギャップが埋まることで、より合理的な意思決定が可能になるでしょう。
このグラフは、短期間での経済的状況の変化を示しており、意思決定の参考となる多くの情報を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータは0.8付近にクラスターしていますが、後半は二つの予測ラインに分岐しています。線型回帰とランダムフォレストの予測が描かれており、ランダムフォレストに従えば微増しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の一部データに外れ値が存在しますが、予測モデルにはそれほど影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値（青いプロット）がコンスタントに確保されている一方、予測値はモデルごとに異なる動きを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線型回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるデータがありますが、それぞれの予測結果が異なります。ランダムフォレストが上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布**:
– 初期の実績値は0.8付近にクラスターしているため、予測モデルの初期条件として活かされている可能性があります。分散は見られません。
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**:
– 時系列の初期に外れ値があるため、このモデルはどのように外れ値扱うかという重要な課題があります。特に健康状態の評価においては、外れ値の排除方法や平均的な健康指標の維持が重視される可能性があります。
– ビジネスや社会的には、健康管理サービスを提供する企業はこのデータに基づいて、より精密な健康予測や個人に合わせた健康プラン作成が可能となり、クライアントに対する価値提供を高めることができるでしょう。
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:
分析に基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は最初の数日間にのみあり、ほぼ横ばいです。
– 予測データ（線）は特定の時期から一定のパターンを示し、線形回帰と決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰は一度上昇して横ばいです。
2. **外れ値・急激な変動**
– 実績データにおいてある日のデータが異常値として認識されていますが、極端なスコアの変動はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際の心理的ストレスのスコア。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示し、この範囲内に大部分の実績データが含まれています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰の予測、このモデルのみ上昇後に横ばいを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各モデルの予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）は異なります。一部のモデルは日々のストレススコアが変わらないと予測するのに対し、ランダムフォレストは一度上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのスコアの分布は狭く、ほとんどが似たようなスコアです。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネス・社会への影響**
– 実績データの限られた変動は、心理的ストレスが比較的安定している期間であることを示唆しています。
– ランダムフォレストの予測上昇は潜在的なストレス増加を示唆しており、早期に介入するためのアラームとして機能する可能性があります。
– 仕事のストレス管理やメンタルヘルス強化プログラムが、このデータに基づいて見直される可能性があります。これはしばしば職場の成果や社会的幸福に影響を与えるので重要です。
この分析は、関係者がデータ駆動型の意思決定を行い、ストレスの原因と対策を見つける手助けとなるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績(青点)は最初の数日間に観測され、その後はデータがありません。
– 予測データは決定木回帰、ランダムフォレスト回帰に基づいています。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は明確な上昇トレンドを示し、その後高いレベルで横ばいとなっています。
– 決定木回帰（青線）は一定の値で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間（2025-07-01から2025-07-10）は、実績データにかろうじて外れ値（黒い丸）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、自由度と自治のスコアを測っています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、広がりが見られます。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰の予測値で、青の線は決定木回帰の予測値です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが観測された後、予測モデルによりスコアが維持または向上すると予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 今回のデータセットでは実績と予測の間に大きな相関は示されていませんが、予測の振れにより、長期的には異なる挙動が予測されています。手法によって予測が異なることがわかります。
6. **直感的な洞察とインパクト**
– 全般的に、モデルは実績データの後、安定したまたは上向いた自由度と自治のスコアを予測しています。これは個人の自由や自治が継続的に改善すると理解される可能性があります。
– ただし、予測期間での不確実性があり、予測の正確さを判断するには新たなデータが必要です。
– 社会的には、個人の自由度や自治が向上すると、人々の幸福度や生活の質が高まる可能性があります。ビジネスにおいても、消費者の信頼や市場の柔軟性が増す可能性があります。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたグラフに基づいた分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、期間の初めにやや下降していますが、全体としては横ばいに見えます。
– 予測ライン（紫、青、赤）は、それぞれ異なる方法で描かれていますが、一定の高さを維持しています。特にランダムフォレスト回帰（紫）は高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに1つの異常値が観測されています（実績データ内の黒い丸で囲まれた青い点）。これは他のデータポイントと比較して、急激にスコアが変動していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、実際のWEIスコアの推移を示しています。
– 黒い丸で囲まれた青い点は異常値を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を表し、実績データがこの範囲内に収まることを期待しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値（紫、青、赤）は、実績値に基づく将来のスコアの推移を示しており、それぞれの方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる将来の見通しを提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値はある程度似た水平ラインを形成していますが、予測値はより高いスコアを予測している傾向があります。特に、ランダムフォレスト回帰は他の予測に比べて楽観的です。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフからは、現状が安定しているものの、将来的には上昇トレンドが続く可能性があるという楽観的な見通しを感じ取ることができます。
– ビジネスや政策決定においては、この予測に基づいて公平性や公正さを重視した施策を進めることで、多様な利益を享受することが期待されます。
この分析が、将来の戦略策定や意思決定の一助となることを願っています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、初期に多くのデータが集中しています。予測の線も全体として非常に緩やかに下降していますが、ほぼ横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには異常値として黒の丸で示されたプロットがあります。これらは他のデータポイントから外れた位置にありますが、それほど大きな偏差はないようです。
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、赤い×は予測値を示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示しており、薄い灰色で描かれています。
– 異常値として黒の丸で示されたデータがあります。
– 予測には三つの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、ほぼ一致した結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測方法すべてがほぼ同じ傾向を示しており、実績データもそれに追随しています。このことから、異なるアルゴリズムでも同様の予測が得られることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データはウィークリーかつ高密度です。予測と実績の間に大きな相違は見られません。異常値が存在するものの、それが大勢に影響を与えているようには見えません。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 全体としてWEIスコアは安定しているため、持続可能性と自治性に関しては安定していると言えます。ビジネスや社会には比較的一貫したプランニングが可能であり、大きな不確実性はないと考えられます。
この分析をもとに、持続的な改善や新しい戦略の投資を検討する際には、現状の安定性を前提に持ちながら、持続可能性の強化を図る重点が求められます。
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:
このグラフは、社会基盤と教育機会に関連する「社会WEI」スコアの30日間の推移を示しています。以下の点について分析します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は比較的一定で、0.8付近に存在しています。
– 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、最初の実績に合わせて上昇し、その後はほぼ一定を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに1つの外れ値があり、それを黒い円で囲んでいます。これはその他のデータポイントから若干離れているが、スコアとして大きな変動はないようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実際の実績データです。
– 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）は異なる予測結果を示し、特に終盤において微妙に異なる傾向を示しています。
– グレーのエリアは、予測の不確かさ範囲を表していますが、非常に狭く設定されており、モデルの予測が信頼性の高いものであることを示唆しています。
4. **各データの関係性**
– 予測結果は実績データとほぼ一致しており、データに基づいたしっかりとした予測を行っているように見えます。特に線形回帰と決定木回帰が実績にかなり沿っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に集まっており、安定した社会基盤や教育機会があることを示唆しています。予測モデルもスコアの安定性を支持しています。
6. **直感と社会への影響**
– このデータから直感的に感じられるのは、社会基盤や教育機会において一貫性と安定性が保証されている点です。
– ビジネスにおいては、このような安定した基盤があることは長期的な投資や計画に安心感をもたらします。
– 社会的には、高いスコアが維持されていることは、住民の生活の質や社会の持続可能性へのポジティブな影響を示唆しています。
この分析により、安定した社会基盤と教育機会が確認され、予測も信頼性が高いことが分かります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は開始直後から非常に変動があり、その後は安定しています。
– 予測モデル（線形回帰、水色）は一定して横ばいで推移。
– 決定木回帰（緑色）も同様に横ばい。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は途中で急に上昇し、そのまま高い値で維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日頃に外れ値と認識されたデータポイントがあります。
– グラフの左側に急激な上昇が見られるのは、予測と実績の乖離を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、散布の幅は現実の状況変動を示唆しています。
– 外れ値は黒い円で目立たせており、注目すべきイベントがあった可能性を示唆。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、モデルの信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体として、実績データの変動に対して、予測モデルは異なる挙動を示しています。
– ランダムフォレストモデルは特に異なる動きを示し、仮説設定または要因分析の必要性を示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と線形回帰/決定木回帰は大きく異ならないが、ランダムフォレストは高いスコアを維持し、異常値的な傾向。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、社会のWEI（共生・多様性・自由の保障）に関して予測モデルの不確実性を感じるかもしれません。
– モデルによる不一致や外れ値は、政策決定や社会施策を考える上での警告サインと受け取られる可能性。
– ビジネスや組織は、モデルの選択や不確実性の管理が重要であり、慎重なアプローチが求められます。
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:
グラフの分析に基づくと、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– ヒートマップ上の色の変化を見ると、時間（16時から8時）に伴い全体的に色が濃くなり、そして再び明るくなるパターンが見られます。これは日中の活動量の増加と夜間の減少を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は示されていませんが、日による変動は存在します。例えば、2025年7月1日の夜19時にはスコアが低めで、7月3日〜4日にかけて日中のスコアが高くなる傾向があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は時系列での活動や他の関連する指標の強度を示していると考えられます。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップでは、時間と日にちの二軸に沿った活動の変動がわかります。特に、毎日同様の時間帯に濃淡パターンが見られることは、一定の周期性やリズムがあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯で同じ色が続くことから、特定の時間や日にちでの安定性や一定の活動スコアが推定できます。
6. **直感的洞察および影響**
– ユーザーはこのグラフから日々の生活リズムや活動パターンを視覚的に把握することができます。例えば、夕方から夜にかけてスコアが低下することは、リラクゼーションや休息の時間が増えることを示唆するかもしれません。この傾向をビジネスに活かすなら、特定の時間帯に合わせたターゲティングやサービス提供など、ユーザーの日常リズムに合わせたアプローチが考えられます。
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:
このヒートマップは、期間内の個人WEI平均スコアの時系列データを視覚化したものです。以下に、専門的な分析と直感的な洞察を示します。
1. **トレンド**
– 色の変化からトレンドを読み取ると、一部の時間帯においてスコアが徐々に増加していることが分かります。特に、7月3日から7月4日にかけてスコアが高まる傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時に近い部分では、スコアが他の時間帯と比較して低いことが確認されます。これが外れ値となっている可能性があります。また、この時間帯の周辺で急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の違いはスコアの高低を示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを意味します。これにより、時間帯ごとのパフォーマンスを比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日の異なる時間帯間でのスコアの変化を直感的に比較しやすい形式になっています。特に、昼間（16時）のスコアが夜間（19時）よりも高い傾向にあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 直感的には、朝から昼にかけてスコアが安定している一方、夜に向けて不安定さが増しているように思われます。
6. **人間が感じる直感とビジネスや社会への影響**
– このヒートマップは、特定の活動が日中において効果的である可能性を示唆しています。例えば、ビジネスの営業時間中に重要な決定を行うと良い結果が得られるかもしれません。また、夜の低スコアに対して改善策を検討することで、全体のパフォーマンスを向上させる余地があるでしょう。
このように、視覚化されたデータから得られる洞察は、業務改善やライフスタイルの調整に役立つ可能性があります。
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:
以下の観点からこのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 縦軸が時間帯、横軸が日付を示しており、各日付及び時間での色の変化を見ることで、社会WEI平均スコアが時間と共にどのように変化しているかを示しています。
– 一般的に、色が濃い紫から青、緑、黄色へと変わるにつれてスコアが上昇していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の深夜（16時～19時）に濃い紫色が見られ、スコアが他の時間に比べて低下していることを示しています。
– 7月4日の午前帯（8時〜16時）には黄色が見られ、スコアが比較的高いことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡がスコアの大小を示し、紫色が最も低く、黄色が最も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**
– 時間帯別のパターンを日ごとに比較することで、特定の日や時間帯における社会活動の変動を把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例えば午前中と夕方）にスコアが変動しており、これらの時間帯に何らかの社会的活動が影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的に活動が盛んな時間帯や日付が、社会WEIスコアに影響を与えている可能性があり、企業がユーザー活動のピークを把握し、戦略を練る際に役立つでしょう。
– 社会的なイベントや外部要因（例：休日や特別イベント）がこの変動に関与している可能性が考えられ、事前にこうしたイベントを予測することで、ビジネスや社会活動の最適化に役立ちます。
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、生活カテゴリにおけるWEI（おそらくウェルビーイング指数）の項目間の相関を示しています。30日間のデータを基に作成されたもので、相関の強さと方向性が視覚化されています。
### 1. トレンド
ヒートマップ自体はトレンドを示すものではありませんが、各項目間の相関関係を期間中に観察した結果として提示しています。つまり、このグラフから特定の時間的な傾向や周期性は分かりません。
### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値や急激な変動はヒートマップでは直接見ることはできません。ただし、相関係数が極端な値（1に近いか、-1に近い）があると、異常や特異な関係として捉えられる可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **色の濃淡**: 色が濃いほど相関が強いです。赤は正の相関、青は負の相関を示します。
– **総合WEIと社会WEI（共生・多様性・自由の保障）**は0.90以上と非常に強い正の相関があります。
– **個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（健康状態）**も強い正の相関（0.58）を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
相関データですので、時系列データの関係性とは直接関係しませんが、各項目が互いにどれだけ関連して変動するかを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **高い正の相関**: 総合WEIと大部分の個人WEI項目の間。
– **低いまたは負の相関**: 社会WEI（持続可能性と自治性）と、個人WEIの多くの項目（特に教育機会に関するもの）には低いまたはわずかに負の相関があります。
### 6. 直感的な印象とビジネス・社会への影響
– **直感的な印象**:
– 心理的ストレスと健康状態の関連性が強いことから、精神的な健康管理が重要であることが示唆されます。
– 社会的な要素（公正性・共生）も個人のウェルビーイングに寄与していることが分かります。
– **ビジネス・社会への影響**:
– 健康状態や心理的ストレスに関連する職場環境の改善が、個人のパフォーマンスの向上に繋がる可能性があります。
– 共生や多様性に関連するポリシーの導入が、社会全体のウェルビーイングを高める可能性を示しています。
このヒートマップから、生活全体の質を高めるための戦略を考える際に、どの要素が最も重要かを視覚的に理解する手がかりが得られます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの中央値付近に大きな変動は見られず、全体的には横ばいの傾向があります。ただし、「社会WEI(社会基盤・教育機会)」は他に比べて上に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI(経済的余裕)」と「個人WEI(心理的ストレス)」において外れ値が見られます。これらは、スコアにばらつきがあり、特定の要因が影響を与えている可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、該当するカテゴリにおけるデータの分布を示します。箱の中の線が中央値を示し、箱の上下の境界が第1四分位数と第3四分位数を表し、ひげは範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリ間で極端なスコアの差はありませんが、「社会WEI(生活基盤・教育機会)」は評価が比較的安定して高い水準にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI(経済的余裕)」や「個人WEI(心理的ストレス)」は、他のカテゴリに比べてスコアのばらつきが顕著であり、生活カテゴリ全体で最も不安定な要素であることを示しています。
6. **人間が直感的に感じるビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 直感的には、個人の心理的および経済的安定は社会全体の評価と関係があると思われます。このため、これらの安定性が確保されれば、他のカテゴリのスコアも向上する可能性があります。また、「社会WEI(生活基盤・教育機会)」が高評価であれば、長期的には全体的な生活の質の向上につながるでしょう。
このような分析結果は、政策立案者や企業が特定の分野において改善策を講じる際の基礎情報として利用できると思われます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、データポイントはむしろ分散しています。このため、一定の方向性を示すトレンドよりも、一定の広がりを持つことが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として注目できるのは、第一主成分が0.3付近、第2主成分が0.1付近にあるデータポイントです。このポイントが他よりも上方に位置しており、他のデータ点と異なるパターンを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 第一主成分が74%の寄与率を持っているため、主にこの成分がデータの特性を形成していると考えられます。第二主成分は11%の寄与率であり、わずかではありますが、データの広がりを示している要素です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時系列データのリレーションを把握することは難しいですが、第一主成分と第二主成分の相関が弱いことから、それぞれが異なる要因を表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分と第二主成分の間には明確な相関は見られません。データポイントが広範囲に散らばっていますが、微妙な傾向として右上がりに見えるかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネス影響**
– このグラフからの直感としては、データが多様な構成要素から成り立っており、特定の要因だけで解釈するのは難しいという感覚があります。これにより、特定の期間における多様性や不確定性を示唆しているかもしれません。
– 社会やビジネスへの影響としては、複雑なデータをシンプルに捉えるアプローチが必要であり、単純な解釈では見逃される要素を考慮しなければならないことを意味しています。この多様性を考慮して、柔軟な意思決定を行うことが重要になるでしょう。
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。