📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、提供されたWEIスコアについて以下のように評価されました。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、見たところ日付順に比較的一定しており、0.66から0.84の範囲で変動しています。特異な点としては、2025-07-01の0.66と2025-07-04の0.84が顕著な高低差となっています。
– **個人WEI平均**もまた比較的安定しており、0.64から0.78の範囲です。2025-07-01の0.64が最低値、2025-07-04の0.78が最高値です。
– **社会WEI平均**については、さらなる変動が見られ、0.68から0.90の間で大きく変動しています。特に2025-07-04の0.90は目立っています。
### 2. 異常値の分析
– **総合WEIの異常値**については、2025-07-01の0.66と2025-07-04の0.84が挙げられます。この変動は、社会的または経済的イベントがバックグラウンドに存在するかもしれないことを示唆しています。
– **個人WEI平均の異常値**では、2025-07-01の0.64と2025-07-04の0.78が異常として認識されました。これは個人の健康や経済状況の急激な変化を反映している可能性が考えられます。
– **社会WEI平均の異常値**についても、2025-07-02での低下（0.68）と2025-07-04での上昇（0.90）が注目に値します。これもまた、社会的な影響を受けた結果と考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差の分析（STL分解）
– STL分解は一部のデータ分析で重要ですが、このデータにおいて明確な季節性やトレンドは視覚的には確認できませんでした。短期間のデータであるため季節性は特に現れていないのかもしれません。
– 残差成分についても特筆すべきゆらぎは見られず、全体の変動はある程度説明可能と考えられます。
### 4. 項目間の相関
– 異なるWEI項目間の関連性をヒートマップを用いた相関分析から見ることができる場合、社会的持続可能性と公平性・公正さで比較的高い正の相関が期待されます。
– 具体的なヒートマップのデータは提供されていませんが、通常、持続可能性と他の社会的メトリクスとの相関は高いと一般に考えられます。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図が用いられていれば、個別スコアのばらつきや外れ値が可視化される可能性がありますが、このデータセットからの外れ値の検出は以上のような異常値の検出によって比較的良好であると判断できます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析の結果では、第一主成分（PC1）が74%の寄与率を持ちます。これは、データの分散の大部分が共通の要因に帰因していることを示しています。この要因は、特に社会的な要素（持続可能性、社会基盤）が大きく影響している可能性があります。
– 第二主成分（PC2）は10%の寄与率で、これは個々のデータ異なる面でのばらつきを示していると考えられ、個人の自由度や心理的状態に関係する要素が寄与しているかもしれません。
全体として、データは短期間における変動を良く表しており、特に社会的環境の変化に敏感に反応している点が注目されます。
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:
グラフの解析を行います。
1. **トレンド**
– 左側でいくつかのデータポイントがクラスターしていますが、それ以降の期間（特に2026年に近づくと）データポイントがなくなっています。このため、はっきりしたトレンドは見えない状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に異常値として記載された大きな黒い円がいくつか存在します。これは実績データから逸脱したものを示していると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データ、赤の「X」は予測データを示しています。
– 緑色の点は前年のデータを表しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示し、ピンクや薄緑の線は異なる回帰手法（決定木、ランダムフォレストなど）での予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 再予測データ（ピンクや薄緑の線）と実績データ（青の点）は近接して開始され、それ以降更新されていないようです。前年のデータ（緑の点）は周期性の観察に役立つかもしれませんが、ここでは明確な周期性は見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが散在しているため、明確な相関は見えにくく、分布の特性も特定できません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 現状のデータが限られているため、強い洞察は引き出しにくいです。しかしながら、不確かさの存在や過去の異常が示されていることから、予測の精度や手法の選択の重要性が感じ取れます。ビジネスにおいては、これらの異常や不確かさを考慮し、柔軟な対応やリスク管理の必要性が示唆されます。
総じて、データが限られているため、追加の情報収集やさらなる分析が必要です。予測精度の向上や異常値管理の強化が今後の課題となる可能性があります。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **上昇・下降**: 初めにわずかに上昇している様子が見られますが、その後のトレンドは観測されません。
– **周期性**: 短い期間のため、周期性は特に確認できません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ上の大きな丸は「異常値」としてマークされています。これは他のデータポイントとは異なる特徴を示しており、特別な要因によるものかもしれません。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績）**: 実際のデータポイントを示しています。
– **緑の点（前年）**: 前年の同時期のデータです。昨年に比べて安定しています。
– **ピンクおよび紫の線（予測）**: 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測値を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と前年の比較**: 直感的にはあまり変化がないように見えます。前年と比べて大きなトレンドの変動は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 異常値が存在することから、特定の要因がスコアに影響を与えている可能性があります。
– プロット間で相関関係を見いだすのは難しいですが、安定性を保つデータと捉えることもできます。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **安定性**: 昨年と変わらない点や予測値からは、大きな変化がない生活状況を示唆しています。ビジネスや社会に対しては現状維持の予測を立てられます。
– **異常値のインパクト**: 異常値が改善されると、全体のスコアが向上する可能性があります。特に注目して改善の余地を探ることが価値があるでしょう。
この分析を通じて、個人や組織が今後の戦略を立てる際の一助とできれば幸いです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフでは、データポイントが左側に集中している時点（2025年7月）での計測データが見られ、その後、大きなギャップを経て右側に（2026年5月頃）新たなデータポイントが出現しています。一般的な一貫した上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには明確な外れ値としてマークされた点が、最初の期間（2025年7月）において存在します。この点は、他の実績データと比較して異常な値であるとされています。
3. **プロットや要素の意味**:
– **青の点（実績AI）**で示された実績データは、すべて7月に集中しています。
– **赤い×（予測AI）** マークは、予測された値を示していますが、実績データとしての対応点がありません。
– 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）は異なる色の線で表されており、やや異なる予測を提示しているようです。
– **前年データ（緑の点）** は、新しく計測されたデータと非常に近い位置にあることが見受けられますが、詳細な内訳は示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各グラフ要素が示す時系列データにおいて、予測モデルはそれぞれ異なる結果を示していますが、特定の共通したトレンドや周期性は明確に読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なるモデル予測の結果を比較することで、それらの傾向や特徴を分析できますが、このグラフだけでは特定のモデルが優れているとは断定しにくいです。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 人々がこのグラフを見た場合、実績データが過去に一時的に集中的に記録され、その後のデータが抜けていることを奇妙に思うかもしれません。
– 予測に対する異なるモデルの精度や信頼性が問われる状況ですが、実績データが不足しているため、どの予測モデルが信頼できるかの判断は難しくなります。
– ビジネスや社会において、新たな予測手法やデータ取得の方法を模索する必要性が考えられる場面となるでしょう。
このグラフでは、過去と現在のデータ収集の間にギャップがあり、継続的なデータ収集の重要性が示されています。また、異常値や予測結果が実世界でどのように解釈されるかに関する考慮が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体のトレンドは明確ではない。初期データ（2025年7月頃）が高い「WEIスコア」を示し、予測値も高い値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のプロット付近に「異常値」として示されるデータポイントがありますが、全体のスコアの密度と大きなズレは見られません。
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、赤いマーカーが予測値を示します。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測です。
– 緑色の点は前年（比較用AI）のデータ、緑の濃密度プロットはこの時期のデータの密度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられていますが、同じ時期での差異は大きくありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑色のプロットの密集度から、この時期には比較的低いスコアが多かったことが見受けられます。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**:
– グラフの初期段階で高い経済的余裕を示していますが、その後のデータが希薄であり、将来の予測に対する信頼感が持ちにくくなっています。
– 経済的余裕が一貫して高い場合、経済活動や消費意欲の向上が期待されますが、データの不足から、長期間の安定性や予測の信頼性に対する懸念が生じ得ます。
このグラフは、いくつかの予測方法を比較・評価する上での基礎データとして機能し、特に異常値の影響や予測精度の向上が今後の課題となるでしょう。
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:
このグラフは、360日間にわたる個人の健康状態（WEIスコア）の時系列データを示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通した明確なトレンドは示されていませんが、評価日は冒頭付近と最後付近の二つに集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示される「異常値」が冒頭付近に存在しており、通常のデータポイントから大きく乖離している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、紫、ピンク、水色の線は3つの異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示しています。
– 緑の点は前年のデータを示しており、新しいデータポイントの比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの結果が、最初のデータポイントの範囲で比較的一貫していることが観察されますが、それらがどの程度正確かは時系列の後半に実績データがないため不明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測値は非常に近い範囲に集中しており、モデル間での大きなズレはないようです。
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**:
– 冒頭付近の異常値に対する対応策が必要かもしれません。特に健康状態の評価には、異常値の原因を特定し改善するためのアクションが求められます。
– 予測モデルは現実的には精緻な予測に寄与し得るが、それに基づく実生活での意思決定には注意が必要です。
全体として、単独のデータポイントに依存するのではなく、複数の指標と予測モデルを使用して包括的に健康状態を評価することが重要です。このアプローチにより、ビジネスや医療の分野での適切な意思決定をサポートできます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは短期間のデータしか表示されておらず、全体的な上昇や下降のトレンドは明確ではありません。ただし、ランダムフォレスト回帰の予測ではスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データの中で、特異値としてプロットされている部分（大きな黒円で囲まれた点）があり、それが最初の方に存在しています。これはシステムやモデルが予期しない心理的ストレスの増加を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、右端の緑の点は前年の比較データを示しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用され、それぞれ異なる予測軌跡を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、XAIの限界を3σで示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデルの間に明確な重なりが見られ、ある程度の一致を示しています。ただし、ランダムフォレスト回帰の予測が他のモデルよりも高く出ていることが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの範囲は狭く、一部の予測がそれを大きく外れているものの、他の予測モデルはそれに近い範囲に収まっています。
6. **人間が直感的に感じることと影響の洞察**
– グラフからは、心理的ストレスが一定の範囲に留まっていることが感じ取られますが、外れ値が示すような異常な状況への警戒が必要です。
– ビジネスや社会において、ストレス管理が重要であることを示唆しており、異常が生じた際の対応策やモニタリングの強化が求められます。
この分析はデータの範囲が限られていることを踏まえたものであり、さらなるデータや時間的スパンを考慮した分析が有効です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 期間内において評価可能な明確なトレンドは観察されません。最初の評価時期では一定値を示し、差異は見られませんが、最終評価では再び数値が現れ、全体としての推移が平坦に見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の評価期間には、いくつかの異常値（黒い円で囲まれたプロット）が見られます。これらは他の数値から外れており、何らかの特異的な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**：実績（実績AI）を示しています。
– **緑のプロット**：前年の比較データを表しますが、ここでは後半にのみ表示されており、予測の一部を構成しているようです。
– **ピンクと紫の線**：異なるAIモデルによる予測を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– **灰色の影**：予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが使用されていますが、どのモデルも実績値の変動をうまく捉えていない様子がうかがえます。予測値が実績値と乖離していることが理由の一つかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が一定期間集中しているため、一般的な相関関係や分布のパターンを特定するのは難しいですが、異常値が現れることで分散が生じています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 直感的には、予測と実績の間に大きなズレがあり、予測モデルの精度に疑問が生じる可能性があります。この精度の問題は、ビジネスや個人の生活計画において不確実性を生み出し、意思決定を難しくするかもしれません。改善された予測モデルの採用や、異常値の原因の特定が求められます。
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:
解析します。以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコア（青色）はおおむね0.5から0.6付近でほぼ横ばいです。
– 過去のデータ（前年度）は高スコアの1.0に集中していますが、現在のデータにはその傾向が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒いリングで示される異常値が多数あり、実績AIのスコアが予測モデルと異なっています。
3. **各プロットや要素**:
– 線形回帰（ティール）、決定木回帰（薄紫色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は、いずれも異なる予測範囲を持ち、予測結果が一致していないことが示されています。
– これらの違いは、予測に使用するモデルのアプローチの違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（赤い×）と実績データ（青い●）の関係性は、予測モデルが実際の動向と合致しない状況を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各種予測モデルが異なる結果を示しており、特に実績との一致度が低いことから、正確な予測が難しい状況です。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**:
– 実績データが安定しないことから、社会的公平性・公正さの面で課題が存在することが示唆されます。
– ビジネスや社会的な意思決定において、現在の予測モデルを改善する必要性が感じられます。
– AI予測と実績の不一致は、データ収集やモデルの精度向上が求められ、透明性や信頼性の向上が必要です。
総じて、このグラフは社会における公平性・公正さの評価が安定していないことを示しており、予測の精度向上が期待されます。
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:
このグラフには360日間の社会WEI（持続可能性と自治性）スコアが示されています。以下は視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの左側（初期）は左下に実績（青）、予測（赤）、前年度（緑）が密集しており、一定範囲内でまとまっています。
– 時間が進むと右側に緑の点が分散され、スコアがやや上昇トレンドを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒枠で囲まれている）が初期に存在しますが、全体的に大きな変動はなく安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青色で示され、基本的には一定の範囲内に収まっています。
– 予測は赤の「X」で示され、初期には青い実績値と近い位置。しかし、時間の経過とともに右に移動し、緑の前年度値の範囲内に収まるように見えます。
– 異常値の存在がわかりやすく示されています。
4. **関係性**
– 実績と予測のデータは、初期段階では近い関係にありますが、時間が経つと前年度データに引き寄せられるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の初期データには強い相関関係があり、前年データは若干異なる分布を示しているようです。
6. **洞察と影響**
– このデータは、持続可能性と自治性のスコアが時間とともに安定して改善する可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会において、これらのスコアが向上することは、長期的な持続可能性の向上や自主性の強化につながる可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の期間中に何らかの外部ショックや予測精度の限界を示すかもしれません。これに注目することで、リスク管理が強化されるでしょう。
総じて、このグラフは持続可能性と自治性が時間の経過とともに安定的に推移していることを示し、しっかりとした分析と予測を行うことで改善が期待できるという点で、ポジティブな展望を与えているといえます。
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:
以下のグラフ分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の時点で「実績AI」のスコアは横ばいに見え、その後、わずかに上昇する傾向があるようです。特にランダムフォレスト回帰の予測は高いスコアを示しており、これが将来の増加を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に「異常値」としてマークされたデータポイントがあります。他のデータに対して明らかに異なるため、この時点で何か特異な事象が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 「実績AI」は青色のプロット、「予測AI」は赤い×で示されています。異常値には円で囲まれた黒い点があります。
– 予測手法ごとに色分けされた線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、それぞれ微妙に異なる傾向を示していることが読み取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は異なるスコアトレンドを示しており、線形回帰と決定木回帰は比較的保守的な予測をしていますが、ランダムフォレストはより積極的な上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除くと、全体としてスコアが0.8から1.0の高い範囲で推移しており、時期によってバラツキが少ないことが窺えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから読み取れる範囲では、社会基盤・教育機会におけるWEIスコアは全体的に安定して高い状態を保っているようです。予測に基づくと主に安定もしくは若干の上昇が予測され、例えば政策改善や教育への投資が功を奏していることを示唆しているのかもしれません。
このようなWEIスコアが高い状態が続けば、社会や教育の側面での安定性や成長が期待され、それに伴ってビジネスチャンスが新たに生まれる可能性があります。ただし、異常値の原因については詳しい分析が必要です。
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:
1. **トレンド**
– グラフには多くの異なる要素と色があり、異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）が複数表示されています。
– 実績のデータポイントは左側に集中しており、スコアが大きく変動していないことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントの一部が異常値として示されていますが、急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、紫、シアン、マゼンタの線が異なる予測モデルを表しています。
– 緑の点は前年の比較用データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは異なる手法でスコアを予測しており、それぞれが異なる範囲での予測を行っています。特に予測の不確かさ範囲は比較的広いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータポイントと予測データの間に明確な相関は見られませんが、予測モデルの中には一致しないものもあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、まだ発展段階にある指標であると感じるかもしれません。様々な予測手法が検討されているため、今後のデータ収集と分析によって精度が改善する可能性があります。
– ビジネスや社会においては、現在の状態では予測の信頼性が低いため、長期的な戦略よりも短期的なトレンドの把握や個別のケーススタディが重視されるでしょう。
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、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの色の変化を見て、特に08時、16時、19時で異なるパターンがあることがわかります。
– より明るい色はより高いWEIスコアを示し、暗い色は低いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に07月02日の16時のスコアが他の時間と比較して顕著に低下しているようです。ここは外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各セルの色の濃淡がWEIスコアの高さを示しています。
– 例えば、07月04日の08時は非常に明るい黄色で最も高いスコアであることを示しており、一方で07月02日の16時は最も低いスコアを示す濃い紫色です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付と時間帯のスコアは独立しているように見えますが、特定の日付の同じ時間帯でのスコア変動が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間、例えば08時に高いスコアが出やすい傾向があるかもしれません。これは朝の活動量が影響している可能性があります。
6. **直感的な感じや影響**:
– 人間の生活リズムに関連して、一日のある時間帯により良いパフォーマンスや良好な状態が出やすいと感じられるかもしれません。
– ビジネスにおいては、この時間帯の活動を最適化する戦略に利用できるかもしれません。例えば、マーケティング活動や会議のスケジュールをこのトレンドに合わせることが考えられます。
これらのポイントから、生活のリズムの観察や改善に応用できるかどうかをさらに検討する価値があるでしょう。
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:
この時系列ヒートマップは、360日間にわたる個人のWEI（ウェルビング指数）平均スコアを示しています。以下に視覚的な特徴から得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色合いは時期により変化しています。一般的に、左から右に向かって色が紫から緑、そして黄色に変わっていることから、スコアが増加しているトレンドがうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月4日に明るい黄色が見られ、急激なスコアの上昇が示唆されています。この日が対外的なイベントや要因による特別な日である可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低に対応しており、濃い紫が低スコア、明るい黄色が高スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間帯ごとの変化が示されていますが、このグラフではそれ以上の複数データの関係を認識できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に夏に向かってスコアが上昇している点が見て取れ、季節的な影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 時間帯（特に夜間）においてスコアが低下する傾向があるため、これは個人の睡眠時間や生活リズムに関連している可能性があります。個人の生活改善や福祉向上プログラムに活用することで、例えば健康促進やパフォーマンス向上のための介入を考慮できるかもしれません。
このグラフは、個人のウェルビーイングに関連するデータを可視化するための強力なツールとして利用でき、特定の時間帯や日付における行動変容やその評価に役立つでしょう。
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**:
– ヒートマップは時間帯(16時、8時、19時)と日付に対してカラーグラデーションが異なります。カラーを通じてWEI平均スコアの強度の分布を表していますが、全体的な上昇や下降のトレンドを感知するより、特定の期間での変化を観察する形式です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が急激な場所、例えば、16時の7月1日と7月2日間で紫から緑への変化が見られます。この時間帯におけるWEIスコアの急激な変動が疑われます。
3. **要素が示す意味**:
– 色の濃淡がWEI平均スコアの高さを示しています。濃い色は低スコアを、明るい色は高スコアを示します。
– 緑や黄色は高スコアを示しており、7月3日や4日の8時の時間帯で見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付の異なる時間帯の相関を探ることができます。例えば、7月1日16時と19時の間にスコアの著しい変化が見られ、翌日には色の一貫性が違うパターンが出ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 頻繁に現れる色調の変動に注目することで、特定の時間帯または日によく見られるトレンドを掴む可能性がありますが、このグラフからは特定の強い相関関係は見られません。
6. **グラフからの直感的な洞察と社会的影響**:
– 特定の日や時間帯でのスコアの高低が、社会活動やイベント、生活のリズムなどに影響されている可能性を示唆します。このデータを用いて、日常生活やビジネス運営におけるピークや谷を予測・調整する手助けと成り得ます。
– 特に同じ時刻帯を日ごとに比較することで、パターンを特定し効率的な時間管理の計画に役立てることが出来るでしょう。
この分析はデータ自体の背景や文脈によっても異なる可能性があるため、追加の情報があると更に詳細な洞察が可能です。
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:
以下のポイントをもとに、この相関ヒートマップから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体には時系列の変化は表示されませんが、360日間のデータから生成されているため、カテゴリ間の全体的な関係性が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップには外れ値や急激な変動はありませんが、特定の項目の間で高い相関または低い相関の領域があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色は相関の強さを示し、赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と他の多くの指標が高い正の相関を持ちます（例: 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と0.89）。
– 「個人WEI (経済的余裕)」は他の指標と低い相関を持ち、特に物理的健康状態とは負に近い相関が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI (健康状態)」は他の指標とほとんど相関がないか、わずかに正の相関を持つ程度。
– 「社会WEI (公平性・公正さ)」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に強い正の相関があります（0.83）。
6. **直感的理解と社会への影響**
– 全般的に、社会的な指標同士および総合的な指標と社会的な指標の間に強い結びつきがあることから、社会全体の福祉や公平性が個人の生活の質に大きく影響していると考えられます。
– ビジネスにおいては、共生や多様性、公平性を強化する施策が、社会全体の生活の質向上に貢献する可能性があることを示唆しています。
このヒートマップは、社会政策や個人の生活の質向上に関する戦略の形成に役立つ可能性があります。
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:
以下は、この箱ひげ図の分析です。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプの中央値はイルサイン的に上昇や下降のトレンドはありません。しかし、異なるWEIタイプ間でスコアの差異が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのプロットには外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」に外れ値があります。これは、データのバラつきや異常な値が存在することを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱は四分位範囲を示し、中央値を示すラインが内部にあります。ひげはデータの拡がり（最大/最小）を示し、外れ値は個別の点としてプロットされています。
– 色分けにより、異なるWEIタイプが視覚的に区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIスコアは一つの時系列ではなく、カテゴリごとの比較ですが、「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などにおいてスコアのバラつきが大きいことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体としては、生活カテゴリの異なる要因間に大きな相関があるかはこの図からは見えづらいです。ただし、分布の広さは、個人や社会的要因間での不均一が存在する可能性を示します。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから、個人と社会のさまざまな側面が生活に与える影響の違いを視覚化しています。たとえば、心理的ストレスや経済的余裕におけるスコアの変動は、人々の生活満足度や幸福度と直接関連し得るため、ストレス管理や経済支援の重要性を示唆しています。
– また、「持続可能性と自給自足」や「共生、多様性、自由の保障」など社会的要因は、今後の社会政策の策定や持続可能な開発目標の達成において重要な指標となりえます。
このように、各要素の比較から、生活全般に関する理解や政策づくりにおける優先課題を見出すことができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– この主成分分析（PCA）グラフは、明確なトレンドを示しません。データポイントが多方向に広がっているため、一方向の変動ではなく、分布の広がりを理解する方が重要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は明確に見当たりませんが、一部のポイントが他と分かれて集まっている部分があります。特に、第1主成分の値が正の方向に大きく、第2主成分が負の方向に小さい領域に、目立ったプロットがあります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットはデータセットの異なるサンプルを表しており、第1主成分（貢献率：0.74）と第2主成分（貢献率：0.10）がどれだけ影響を与えるかを視覚化しています。第1主成分がデータの74%の変動を説明しているため、これがデータセットの最も重要な要素です。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データが直接的に可視化されているわけではありませんが、各プロットが異なる期間からのデータを反映している可能性があります。相対的な位置から、異なる時点での要因の変化が推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は第1主成分に沿ってかなり広がっており、比較的第2主成分に対しても広がりを見せています。このことから、多様な要因がデータに影響を与えていることが示唆されます。
6. **直感的な人間の理解と影響**
– 主成分分析は、複雑なデータをわかりやすくするための手法であり、このグラフは多様な要因が生活カテゴリでどのように影響し合っているかを示しています。ビジネスや社会においては、このデータ分析が要因間の関連性を解き明かし、潜在的な改善点や新たな機会を特定するのに役立つでしょう。特に、第1主成分が大きく影響している要因に注目することで、効果的な戦略策定が可能となります。
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。
