📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたデータに基づくWEIスコアの分析結果を述べます。
### 時系列推移:
– **総合WEIスコア**:
– 7月1日から5日にかけて0.66から0.65の範囲で変動しながら、全体としては横ばい傾向にあります。
– 特に7月4日は0.84と異常値として高く、この日は社会WEI平均や各社会WEI項目が高水準でした。
– 7月5日に向けて0.65まで低下しています。
– **個人WEI平均**:
– 初期は0.6375で始まり、7月4日には0.78とピークに達しますが、その後0.625まで低下しています。
– 健康状態と自由度・自治のスコアがこの日を通して変動を示しており、これが影響していると考えられます。
– **社会WEI平均**:
– 0.6875からスタートし、一時は7月4日に0.90と非常に高い値を示しました。
– 4日間を通して社会基盤や持続可能性が高いスコアを維持したことが関連しています。
### 異常値:
– 多くの項目が7月4日に高値の異常値として記録されています。特に社会基盤・教育機会（0.95）や公平性・公正さ（0.90）が注目されます。
– 逆に、7月5日は低値（0.5, 0.55）の異常値が多く、社会的なストレス要因が高まった可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差:
– STL分解を実行したと仮定する場合、季節性は短期間での変動傾向を示しており、例えば週末前や特定の事件後のストレス増加や幸福度増加の一時的な上昇が考えられます。
– 長期的に見ると、夏の始まりであることが外的要因による持続可能性の意識向上や、教育機会の強化として表れている可能性が高いです。
### 項目間の相関:
– 高度な相関が見られるのは、社会WEIの持続可能性とフェアネスのスコアの間で、これは持続可能な政策が公平性のある社会システムをサポートすることを示唆します。
– 経済と健康状態の個人WEI指標は弱い正の相関を持ち、大衆の健康意識が経済的余裕に関係している可能性が考えられます。
### データ分布:
– 箱ひげ図から、社会基盤・教育機会や持続可能性においてスコアのばらつきが最低0.75と比較的高い水準にあり、社会全体の意識の均一性と強化が示されています。
### 主要な構成要素 (PCA):
– PC1（寄与率0.74）は大部分の変動を説明しており、これは持続可能性と公平性を中心とした社会的指標が含まれる可能性が高いです。
– PC2（寄与率0.10）は追加の小規模なバラツキを示し、例えば個人の心理的健康状態など別の影響要因が重視されることを示唆しています。
全体として、分析から見えてくるのは、社会的要因の改善が幸福度に大きく影響しており、特に一時的なピークや低下は短期的イベントや季節的な要因に左右されることです。多様性と持続可能性は相関関係が強く、今後の政策における優先事項を提示しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフにはWEIスコアのデータポイントが二つの異なる時期に分かれて表示されています。最初の時期は実績データが提供されているようで、期間が短い（数日間）ですが、その後はデータが途切れています。
– 360日のうち、実績データがあるのは初期数日だけで、その後は間隔が空き、過去のデータ(前年度の比較)が後半（主に半年後）に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、大きな外れ値が一部見られることから、通常より高い変動が短期間であったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、最初の時期に集中します。
– 赤い×は「予測データ」で、それらは表示されていません。
– 黒い丸は「異常値」としてマークされており、実績データの一部がこのように特定されます。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」で、後半に集中して表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データが完全に分離しており、直接的な相互関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは極めて限定された期間で分布していますが、その密度は高く、特定の外れ値が多様な状況を示唆しています。
– 前年のデータは、同様に密度が高く、安定した傾向が見られます。
6. **グラフからの直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データの期間が非常に短いことから、ビジネス戦略や生活習慣の評価には即時的な影響は限定的かもしれません。
– 外れ値の存在は、一時的な市場の変動や異常な消費パターンを反映している可能性があり、これは特定のシーズナリティやイベントに関連するかもしれません。
– 前年の比較によって季節的なパターンや、周期的な変動の理解を助け、将来的な予測モデルの改善に役立つ情報を与えることができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 左側（過去一年間）のWEIスコアは主に横ばいで一貫性があるように見えますが、若干の上昇傾向が確認できます。
– 軸の後半には去年のデータが表示されており、こちらも比較的一貫したスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントの中にいくつかの外れ値（異常値）があり、これを示すために円で強調されています。これらはデータの信頼性や異常なイベント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**:
– 実線は異なる予測手法によるもの（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 各手法の予測が多少異なる結果を示していますが、大まかに似たトレンドを描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値を比較することで、モデルの精度や予測の一致具合を評価できます。
– 昨年のデータが右側に示され、比較のための基準として用いられています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの密度が初期に集中しており、その後は表示されていないため、展開期での分散状況は未知です。
– 特定の期間における密なデータ配分が、予測と実測の精度向上に寄与している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 一見して、実測値が比較的一貫しているため、生活カテゴリにおけるWEIスコアが安定していることが感じ取れます。このような安定性は、心理的・社会的安全に寄与する可能性があります。
– 異常値の存在は、特異なイベント（例えば、ストレスの増大や健康状態の変化）を示唆し、対策の必要性を感じさせます。
– 予測手法の違いが示されていることで、より精度の高いモデルの開発や改善の方向性を視覚的に理解する助けとなります。
このデータの応用は、個人の生活や健康の指標を改善するためのインサイトを提供することや、特定のイベントや傾向を予測して対応策を提案することにも役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– 前半はデータがまとまっており、後半のデータとの間にギャップがあります。これはデータの断絶か予測精度の違いを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にいくつかの外れ値が見られます。特に低い方のデータ点が目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点（実績）は比較的安定しており、異常値を黒い円で指摘。
– 緑色の点（昨年のデータ）は、予測範囲を超えた変動を示し、前年の未使用部分。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる方向を指しており、モデル間の予測にもばらつきがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に明確なギャップが存在し、予測モデル間の不一致が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 視覚的には実績データの分布が比較的一定ですが、外れ値のために予測範囲が大きく広がっています。
6. **洞察と影響**
– 実績と予測の乖離は、予測モデルの精度向上が必要です。特に、外れ値管理が予測の改善に不可欠です。
– ビジネスにおいては、外れ値の影響を軽減し、より正確な予測モデルを採用することで信頼性が向上する可能性があります。
– 社会においては、予測誤差が意思決定に与える影響を軽減し、データに基づく政策を強化する必要があります。
このデータと洞察を基に、どのように予測精度を向上させるかを考えることが今後の課題になります。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは冒頭から非常に短期間しか表示されておらず、他の多くの日付にはプロットが示されていないようで、長期的なトレンドは不明です。
– 表示されている部分では、実績と異常値が拡散しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」として丸で囲まれたプロットがいくつか見られ、一部で確定された値から外れている可能性を示しています。
– 「予測の下限から上範囲 (xAI/3σ)」のエリアが範囲を超えているデータがあることが示される場合、そこが外れ値となる可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青色）**: 現状の実際のWEIスコアを示していますが、非常に限られたプロットです。
– **異常値（黒色の円）**: 異常とみなされたデータポイント。
– **予測（赤色の×）**: モデルによって予測されたWEIスコア。
– **前年（緑色）**: 向上または下降を確認するための前年のデータポイント。
– **予測の線（紫色、シアン色、ピンク色）**: 異なる予測モデルの結果。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが非常に接近しているように、変動があまりないエリアでの予測精度は一貫していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関や分布のパターンは、限られたデータポイントのため現時点では見出しにくいです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**
– グラフのデータ不足のため、見る人はこの指標が不安定であると感じるかもしれません。
– ビジネスや個人の決策において、さらなるデータが必要であることを示唆しており、意思決定を行う際にはリスクや不確定性を考慮する必要があります。
全体として、データの欠如により現在のトレンドや予測の一貫性は限定的にしか見えず、追加のデータが必要であることを示唆しています。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアの360日間の推移を表しています。以下にその特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（青い点）は横ばいで、わずかな下降トレンドが見られます。
– 後半にかけて、データは飛んでおり、明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値・急激な変動**:
– 初期データには外れ値（黒い円で囲まれた点）があり、それは異常値として認識されています。
– 中間部分ではデータポイントがなく、不連続な箇所が目立ちます。
3. **プロットの要素**:
– 青い点が実績のスコアを示し、変動の大きさは比較的小さいです。
– 紫やシアンの線は様々な予測手法（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）による予測値を示しており、それぞれ微妙に異なる予測トレンドを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各予測手法は異なるモデルを使っており、多少の違いがあるため、それぞれの予測精度を比較することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中盤以降のデータが欠けているため、全体的な分布や相関関係を捉えるのは難しい状況です。
– 初期の方では安定性がやや高いものの、下降の兆しが見えるため、さらなる監視が必要です。
6. **直感的な感覚や社会への影響**:
– 現時点でのWEIスコアは安定しているものの、今後の予測には注意が必要です。特に予測モデルの違いから、予測の精度を慎重に評価し、適切な健康管理を考慮する必要があります。
– 社会的には、健康状態の予測は予防医学や保険業界でのリスクマネジメントに寄与することが考えられます。
このグラフは予測の不確実性を示唆しており、それぞれの予測手法の精度をチェックし、継続的なデータ更新によってより正確なトレンドを把握することが望ましいです。
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AI**（青色プロット）のデータでは、期間の初めにわずかな上昇傾向が見られますが、急激な変化はありません。
– その後、データが途切れ、予測のデータのみが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値**が最初の期間中にいくつか確認され、それが明確に示されています。
– **予測の不確かさ範囲**（グレーの範囲）が描かれており、その中で予測値が変動しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績値**（青）は実際の計測値として、基準となるものです。
– **予測値**（赤の「×」や各種回帰モデルの線）は未来のWEIスコアを予測しています。それぞれの色が異なる機械学習手法を示しており、変動やトレンドをモデル化しています。
– **緑のプロット**は前年のデータで、同時期の比較ができるように表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現実のデータ（青）と予測値の各モデル（線）が相互にどの程度一致するか見ることで、予測の信頼性を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明示的な相関関係は示されていませんが、異常値や予測手法がそれぞれの未来にどう寄与するかは、追加の分析が必要です。
6. **直感的な感じ方および影響**
– 人間にとって、これらのデータは心理ストレスの変動を詳細に観測するための重要なツールとなります。その変動や予測が、早期のストレス管理や予防に役立つ可能性があります。
– ビジネス社会では、心理的ストレスの予測分析は、健康支援サービスの提供や社員満足度の向上施策に活用されるでしょう。このデータに基づいた適切な介入は、組織の生産性向上にも寄与する可能性があります。
特に、予測値の異なるモデルの比較は、どの手法が最も信頼性が高いかの判断に役立ちますし、予測の精度を向上させるためのさらなるモデル改良の契機となるでしょう。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 期間最初の部分（2025年7月〜2025年9月頃）は、実績データ（青のプロット）が0.5から0.8の範囲で変動しています。
– 中盤以降はデータがなく、予測のみが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に黒丸で囲まれた値があり、それが異常値として扱われています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示しており、黒丸は異常値を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測モデルに基づくトレンドライン（ピンク、紫、緑）が、実績値の後に描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測との間に明確な結びつきはありませんが、異常値が少なくとも一つの予測内に含まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの相関は視覚化されていませんが、予測値は横ばいとやや上昇傾向にあるようです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実績が不安定であるため、生活や自由度と自治に関する不確実性が存在している可能性があります。これは個人の生活設計や自治に影響を与えるかもしれません。
– 異常値を特定することで、政策的・ビジネス的な介入の必要性が示唆されるかもしれません。
このグラフは、個人の自由度と自治に対するデータの変動を時間的に示しており、そこからの推察は個人の生活の安定性と対応する施策の必要性に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **実績データ (青色プロット):** 初期に0.5から0.7付近に集中し顕著なトレンドは見られません。ただし、後半のデータは欠落しています。
– **予測期間:**
– 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）が使用されていますが、トレンドに顕著な相違は見られません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 数値のばらつきが多い中、初期に異常値のアイコンが確認されますが、数が少ないため、特異な現象の可能性は低そうです。
– **急激な変動:** ランダムフォレスト回帰の予測では急な下落が示されています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色プロット:** 過去の実績データを示し、現状の公平性のスコアを示唆。
– **予測 (ピンク、紫、青線):** 異なるアルゴリズムによる未来の公平性の予測。
– **緑のプロット:** 昨年のスコアと比較し、中々の安定を持っている様子が示されます。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去と昨年のデータには明確なトレンドや周期性は見られないが、異なるモデルで主要な予測を検証している。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 過去のデータと予測が一部一致しているが、モデルによる予測一致度合いには一定のばらつきがある。
#### 6. 人間の直感と社会への影響
– 人間の直感として、現状は比較的安定している印象を受けやすいですが、予測モデルによっては今後の不安定さを示唆しているため、注意が求められます。
– 社会的には、公平性のスコアが安定していることは望ましいですが、多様な予測モデルを用いることは、潜在的な変動リスクを管理する上で重要です。
### 結論
このグラフからは、現状の公平性が顕著な変化を示していないものの、予測モデルによる相違が示す将来的な不確実性は注意する必要があることが分かります。ビジネスや政策立案においては、予測のばらつきを踏まえた柔軟な対策が求められるでしょう。
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:
このグラフは「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコアを時系列で示しています。グラフから以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは主に2025年と2026年にプロットされています。
– 2025年7月はWEIスコアが0.8-1.0の範囲で高く始まっています。
– 2026年には、前年度スコアが0.8で比較的一貫して推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に「異常値」として示されたデータポイントがいくつかあり、ここで何らかの重要な変動があったことを示しています。
– 特に2025年7月付近で、実績（実績AI）が高めのスコアを示していることに注目する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青丸は実績を示し、ピンクと紫の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
– 緑の点は前年のスコアで、過去と現在の比較を可能にします。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測のばらつきが主に2025年の異常値部分で見られ、その後の予測精度に影響している可能性があります。
– 特に、異常値データを除去することで、予測モデルがより一致しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアのばらつきが少なく、特定の高スコア帯に集まっており、安定した分布を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期に見られる高い変動は、政策変更や環境要因によるものかもしれません。
– WEIスコアが全体として高いことから、その社会区域は持続可能性と自治性の面で良好な状態にあると言えます。
– ビジネスの戦略としては、こうしたスコアが高い地域での活動は、環境整備や社会貢献がしやすい可能性があります。
このような視点から、グラフの情報を解釈することで、社会的な戦略決定の手助けとなるでしょう。
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:
### 1. トレンド
– **実績データ** (青色): 初期に0.8付近に多くのデータが集中しています。これは昨年と比較して安定したスコアであったことを示唆しています。
– **予測データ** (線、紫色): 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも急な下降を示しており、将来的にはスコアが低下するリスクを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値** (黒色の輪): 初期データにいくつかの外れ値が見られます。これが全体の平均やトレンドを歪めている可能性があります。
– 急激な変動は、特に予測の範囲内で見られます。特に、xAI/3σの範囲が広がっていることがそれを示しているかもしれません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ** (青色)は見やすく、過去のデータが安定している一方で、未来に関する不確実性が高まっていることを示しています。
– **予測の不確かさ範囲** (灰色)は、予測の信頼性が特に中長期で低いことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **昨年と今年の比較**: 昨年のデータ(緑色)も比較的高いスコアを示していますが、今年の実績との関連で特に急激な下降が予測されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現在のスコアは比較的高いが、将来的には予測モデルすべてで下降傾向が見られるため、現在の好調が続かないことが示唆されています。
### 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
– **直感的な感覚**: 現状は良好ですが、今後の不確実性が高いことを感じさせます。このため、予防策や改善策が重要であると考えられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 教育機会の減少や社会基盤の弱体化を示している可能性があり、これが実現する場合、長期的な社会経済的影響が懸念されます。政策決定者は即時の介入が必要かもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは上昇傾向を示しています。しかし、特定の時点でのデータは少なく、次のデータポイントが示す展開によって、さらに詳しいトレンドの把握が必要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の時点でいくつかの異常値が観察され、これが全体のトレンド解析に影響しています。これらは特定の時期や出来事によって発生した可能性があり、深い分析が必要です。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 初期に集中しており、一定範囲内で推移しています。
– **予測（赤いバツ）と異常値（黒縁の円）**: 予測モデルと異常値がそれぞれ異なる視点からデータを見る手助けをしており、特に将来の分析には役立つ情報です。
– **前年（緑の点）**: 後半に示されており、前年との比較を行うことで現在のデータの特徴をより明確に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の比較、および異常値が存在感を放っている点が重要です。予測と実績の差異を考慮することで、モデルの修正箇所が見えてきます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの多くがある特定の範囲内に集中していますが、異常値はその範囲を超えているため、特定の要因によるバイアスや外的ショックが影響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と影響**
– 短期間での急激な変動や異常値の存在は、共生・多様性・自由の保障における不安定さを示唆しています。これらの要素は、社会政策やビジネス戦略において柔軟な対応策を必要とするかもしれません。特に、予測モデルと実績値の差異から、継続的なモデル改善や異常がもたらす影響への対策が求められます。
このグラフは、WEIスコアの安定性を示さず、改善または発展のためのさらなる分析を要することを示しています。
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
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は示されたヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– データの範囲が限られているため、明確な長期トレンドは把握しにくいですが、特定の日付間での変動が見られます。
– 特に、7月1日から7月5日にかけて、色の変化があることから週の前半にかけてスコアが上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に濃い紫色の区画があり、これが急激な変動または外れ値として捉えられる可能性があります。このような変化は特定の出来事や影響を受ける要因があったことを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低いです。
– 時刻と日付を横断する比較によって、時間ごとのスコアの変動が観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップでは、日付と時間の二次元のデータが一緒に示されています。それぞれの時間帯での変動から、特定の時刻が影響を受ける傾向があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係そのものは明確にはわかりませんが、時間帯によってスコアが集中する特定のパターンがあるかもしれません。
– 一般に、スコアが午後に向けて増加しているパターンが見て取れます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 時間とともにスコアの変化を捉えることで、特定の時間帯における活動や生活パターンの変化を示している可能性があります。
– ビジネスの観点からすると、特定の時間帯に製品やサービスの需要が変わることが予想され、その情報を基に戦略を調整することが重要です。
全体として、このヒートマップは生活パターンや市場動向の時間的な変動の兆候を見つけるのに役立つでしょう。
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:
このヒートマップを分析していきます。
1. **トレンド:**
– グラフ全体を通して、時間帯によって色が変わっていることが分かります。
– 日ごとに明確なトレンドは見られませんが、特定の時間帯における変動があることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日には、非常に低いスコア（色）が見られ、この日が他と大きく異なることが分かります。この急激な変動は注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の違いは、時間帯や日時のWEI平均スコアの違いを示しています。具体的には、より明るい色が高いスコア、暗い色が低いスコアを意味します。
– 時間軸において、上部の時間帯が平均して高いスコアを持っているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 具体的なデータの系列は示されていませんが、異なる日や時間帯間のスコアの変化を観察することで、比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 高いスコアと低いスコアが時間帯によってはっきりと分かれていることが観察されます。この分布は、人々の活動や休息の時間帯に関連している可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響:**
– 人間がこのグラフを見ると、明確なピーク時間や、活動が活発な時間帯を感覚的に把握することができます。
– ビジネス面では、特定の時間帯をターゲットにした戦略を考える上で有用な情報となります。また、異常な変動（例えば、7月5日のような）に関しては、原因を分析し適切な対策を講じることで、生活の質を改善することができるかもしれません。
このグラフは、個人の生活リズムや行動パターンを視覚化する上で非常に役立つツールとなるでしょう。
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:
ヒートマップの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとのデータが異なる色で示されています。全般的なトレンドは明確ではありませんが、日ごとや時間ごとの変化を分析することで詳細な変動が確認できそうです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立つ外れ値や急激な変動は見られませんが、7月5日の特定の時間帯でスコアが相対的に低いようです（紫色）。
3. **各プロットや要素**:
– 縦軸は時間帯を示し、色合いがスコアの高さを示しています。
– 明るい黄色や緑の部分が高スコア（約0.82～0.84）を示し、特に7月2日から7月5日の朝と8日後半に高スコアの時間帯が見られます。
– 暗い紫の部分は低スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 5日間にわたる時間帯（0時から19時）でのスコアが示され、日によってスコアが異なる時間帯が存在しますが、相互の時間帯での影響はこのグラフからは判断しづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のパターンや強い相関は視覚的に明示されていません。このグラフは主に時間帯ごとの変動を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 特定の日付や時間帯にスコアが高いことから、社会活動における繁忙期や特殊なイベントがあったかもしれません。
– 社会やビジネスへの影響として、時間帯ごとの行動や活動の傾向により柔軟な対応が求められる可能性があります。例えば、リソース配分やサービス提供の時間調整に役立つかもしれません。
このように、ヒートマップは日次と時間帯の両側面から需要や活動のピークを特定するのに役立ちます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体にはトレンドの情報は直接表示されていませんが、一定の相関関係が見えることで、各項目が互いにどう関連しているかのトレンドを把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– このヒートマップでは急激な変動というよりも、相関が特に高いか低い例外的な組み合わせに注目します。たとえば、「個人WEI（精神的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間の相関が0.56と中程度ですが、「社会WEI（持続可能性と自治性）」との相関が0.09と低いです。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は相関の強さを示しており、濃い赤は高い正の相関、濃い青は高い負の相関を示します。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関は0.89と高く、これらが密接に関連していることを示します。
4. **関係性**
– 「総合WEI」は他の多くの項目と高い相関を持っています。「個人WEI平均」と「社会WEI平均」の相関も0.97と非常に高いです。これは、個人の幸福と社会全体のウェルビーイングが密接に関係していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の項目との相関が比較的高く、特に「総合WEI」と「社会WEI平均」との相関が高いです。
– 一方、「社会WEI（持続可能性と自治性）」は、他の多くの項目と低い相関を持っています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータからは、個人のウェルビーイングと社会全体の幸福度が密接に関連していることがわかり、政策立案者はこの関係性に基づき、個人支援と社会的支援を調和させる戦略を考えるべきです。
– 「持続可能性と自治性」の項目が他の指標とあまり相関していない点から、多様性と持続可能性が独立した課題として捉えられ、これに特化したアプローチが必要であることが示唆されます。
全体として、個人レベルの幸福、感情的および精神的な健康といった項目と、社会の公正さや多様性が詳細に関連付けられており、その相関関係を理解することで、社会構造における必要な改善点を発見できる可能性があります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各ボックスプロットは特定のWEIタイプのスコア分布を示しており、このデータセットは360日間のスコアの変動を反映しています。明確な時系列に基づくトレンドが見られるわけではなく、各カテゴリのスコア分布の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各WEIタイプで外れ値の存在が確認できます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」などのカテゴリでは、外れ値が顕著に見られます。これはデータ内における異常な期間のストレスが想定されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスの中央の線は中央値を示しており、箱の上下四分位数でデータの50%を含んでいます。ひげは最大最小値を示し、外れ値はデータの偏りを示しています。
– 色は視覚的にカテゴリを区別するために使われ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**:
– 異なるカテゴリの間で、明らかに異なる分布があります。例えば、「個人WEI（複業柔軟）」は他のカテゴリに比べてスコアが高い範囲で集中しており、より安定した状況を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のカテゴリ間でスコアの分布が広いもの（例: 「社会WEI（共生・多様性・自由の束縛）」）と狭いもの（例: 「個人WEI（複業柔軟）」）があります。これはその領域のバラツキや安定性を示しています。
6. **直感的理解と影響**:
– 見た目から多くのカテゴリが似たような中央値を持つ一方で、分布の幅や外れ値の存在が示すように、異なるサブカテゴリによって経験される生活の質が多様であることを示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、「個人WEI（心理的ストレス）」が社会的なサポートや施策の必要性を示唆するかもしれません。また、外れ値の多さから柔軟なプログラムやサポートシステムが必要となる可能性があります。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは見られませんが、プロットは第1主成分に沿って広がっています。これは第1主成分がデータ全体の分散の大部分（寄与率0.74）を占めることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に突出した外れ値は見受けられません。データポイントは全体的に均等に散らばっています。
3. **各プロットの意味**:
– 各プロットは、データの異なる構成要素ごとの主成分での位置を示しています。
– 第1主成分と第2主成分での位置が、それぞれのプロットの特性を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に時系列の情報がないため、データ間の時系列的な関係性は不明ですが、主成分に基づく相対位置から特定の構成要素間の類似性を探ることができるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に相関は見られませんが、第1主成分がデータの特性を主に表していることから、こちらが重要な変動要因であると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この種の分析は、生活関連の構成要素の特性を理解し、特定の要素が全体に及ぼす影響を評価するのに役立ちます。
– 社会やビジネスにおいて、どの要素が最も影響力があるのかを特定するために用いられ、リソース配分や政策決定に寄与することが考えられます。
このグラフは、生活関連データの潜在的な構造を明らかにするための一端を担い、直感的にはデータの重心を掴むために重要な視覚的ツールとして機能します。
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。