📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析を行うにあたって、提供されたデータを詳しく見ていきます。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 全体として0.66から0.84という範囲で変動しており、全体的にゆるやかに上昇しているトレンドが見られます。特に、大幅な上昇は7月3日と4日に観察され、7月4日には0.84まで達しました。
– **個人WEI平均**: 全体的に0.62から0.75の範囲で変動しています。こちらも7月4日に最高値を記録しており、特定の日に促進要因があった可能性があります。
– **社会WEI平均**: 変動幅が0.66から0.90と大きく、特に7月4日に最高値を記録しています。社会的なイベントや政策の変化が影響を与えた可能性があります。
### 異常値
– **異常値検出**: 特に7月1日から7月6日までに、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均で複数の異常値が見られました。この期間に、特定の外部要因（例えば、社会イベント、経済指標の公表、健康関連の政策発表等）が、急激な変動を引き起こした可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: データの短期間における観測ですが、微妙な変化が感じられるものの、全体的には季節性の要因よりも不定期な動きが見られます。
– **残差**: 明確な一定周期の季節性は判断が難しく、日ごとの外部要因による変動が際立っています。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: もしデータがある場合、個々の項目間（例えば個人の心理的ストレスと自治、社会の持続可能性と法の公正さ等）の相関を見ることで、特定の項目が他に与える影響を分析できます。
– **相関の強弱**: 高い相関が認められる項目間は、共通の背景要因が影響している可能性が高くなります。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 各スコアのばらつきを把握し、異常値の分布を確認できます。異常値は平均からどれだけ外れているのか、中央値の周りでどのように分布が形成されているかを確認できます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率**: 0.72という高い寄与率から、WEIに最も影響を与えるのはPC1に含まれる要素であることが示唆されます。これは、おそらく個人や社会の基盤的要素が影響している可能性があります。
– **PC2の寄与率**: 0.11と低いですが、特定の出来事や時事要因が関連している可能性があり、深い分析が必要です。
### 考察と推測
– 短期間の間に見られる異常値と変動から、迅速な社会的な影響や個人の生活環境の変化が影響を与えた可能性があります。
– 特に、大きな社会的イベントや政策変更がこのデータの動向に顕著に表れている場合があります。また、将来的なWEIの予測においても、こうしたイベントの影響力や頻度を考慮することが重要となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは全体的に2つの期間に分かれており、最初の期間（2025年7月から9月）はデータが集中しており、その後の期間（2026年6月頃）は異なる場所でデータが集中しています。これは季節性や特定のイベントに基づく変動を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には、異常値（黒い丸で示される）があり、通常の傾向と異なる動きを示しています。これは特別な要因または測定エラーなどを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点（実績）は、観測された実際のデータを示しています。
– 赤いバツ印（予測）は、予測モデルによる予測値を示しています。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）が示されていますが、どれも実績に一致していないようです。
– グレーの帯は、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**:
– データの集まり具合と予測モデルの結果が一致しないことから、モデルが適切にパターンを捉えていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は、特定の期間に集中しており、時間の経過に伴う変動がこれを影響しているようです。
6. **直感的な印象と影響**:
– このグラフは、一貫性のない予測精度を示しており、システムやモデルの改善が必要であることを示唆しています。ビジネスや社会的な意思決定において、データの意味を正確に捉えることが重要です。
– また、この異常な動きが経済や社会的なイベントと関連している場合、その背景を調査することが、今後の改善や調整に役立つでしょう。
総じて、観測データとモデル予測の差異は要検討事項であり、さらなるデータ分析やモデル改良が必要かもしれません。
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:
このグラフは、個人のWEI平均スコアの時系列を示しています。以下のポイントを考慮します。
1. トレンド:
– グラフには2つの異なる期間が見られます。この360日間の間で、初期のスコアはおおむね一定であり、その後、評価が行われていない期間が続き、最終的にスコアの変動が再び見られます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期の期間においては、スコアはかなり一定しており、外れ値はありません。しかし、後半の期間にスコアが急激に変化している様子が見られます。
3. 各プロットや要素:
– 実績値（青色）は個々のデータポイントを示しており、予測（赤色の×印）は将来のスコアを予測しています。
– 黒い○は異常値を示しており、異常なスコアが特定の時点で記録されていることを示しています。
– 薄い緑色の点は前年のデータを示しており、過去の傾向を観察するのに役立ちます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、それぞれの予測が異なる結果を示しています。この評価のズレから、どのモデルが最も適切か判断す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:
– 各モデルの予測と実績値の間の相関関係を分析することにより、予測の精度を評価できます。ただし、このグラフでは各予測の詳細な数値はわかりませんが、予測値が実績値と異なることが視覚的に認識されます。
6. 人間が直感的に感じるであろうことおよび影響:
– 人間は、前半の安定したスコアと後半の変動の大きなギャップに驚くかもしれません。このような変動があると、個人の状態や生活環境に変化があったのではないかと直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、こうしたスコアの変動は顧客の満足度や製品の品質の評価に影響を与える可能性があり、予測精度の向上を目指すことが重要です。異なる予測モデルを比較することで、最も信頼性の高い予測方法を見つけることが求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側の実績データ（青いプロット）は全体的に横ばいのトレンドを示していますが、その後の予測（ピンク、紫色の線）は減少傾向を示している点が特徴的です。
– 実績データから予測データにかけて、スコアが下がる見込みであることが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い縁取りの異常値がいくつか見られます。これらはデータの中では一時的に異常な値を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青丸（実績）は現在のデータを示しており、灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 予測には複数の手法が使われており、それぞれ異なる線（紫、ピンク、青）で示されています。これにより、異なる手法による将来のスコア変動が比較できます。
– 緑の丸は前年の実績データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– それぞれの予測方法が異なる傾向を示していますが、全体としては減少傾向が予測されています。
– 実績AIと前年の比較AIの間に位置するデータポイントが、現在と過去の比較を示しており、多少の下落が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– タイムラインの後半でのスコアの集中度が高く、予測データがこれを示しています。これはおそらく長期的な変動シナリオを提示しているのでしょう。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感として、実績データが安定している一方、予測データが下落傾向を示すことは将来的なリスクや変化に対する注意を促すものと言えます。
– 社会やビジネスにおけるWEIスコアの低下は、生活水準や満足度の悪化、もしくは環境や状況の変化を示唆している可能性があり、これに基づく適応策や対策が必要です。
この分析により、長期的な視点でのリスク管理や戦略的な変更が求められる可能性が示唆されます。
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間を対象としていますが、時間の経過に伴う明確な上昇または下降のトレンドは見受けられません。初期のデータポイントと後半のデータポイントが分かれて配置されているため、データの分布には一定のパターンがあるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントには外れ値とされるものが明示されています。これらは異常値として特定されており、他のデータから外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青のプロット）**: 初期に集中して記録されている実績値を示します。
– **予測（赤い×）**: 時間が進むにつれて予測値が示されていますが、それらは実績からは離れた位置にあります。
– **異常値（黒の円）**: 異常であると判断されたデータポイント。
– 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なるトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが提供するトレンドは一致しておらず、それぞれのアプローチによって予測される未来のスコアが異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは初期と後期で集中しており、均一に分布しているわけではありません。しかし、正確な相関関係は把握しづらいです。
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**
– 異常値として認識されたデータは、特に特定のイベントや状況による一時的な影響と考えられるかもしれません。このため、データの収集や分析の方法に改良の余地がありそうです。
– ビジネスや社会においては、予測モデル同士の不一致があるため、より多角的な評価や精度向上のためのデータサイエンス手法の見直しが重要とされるでしょう。データの解釈には慎重さが必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は横ばいで変動が少ない。
– 予測線（赤い×印）は、期間の後半に密集していることから、予測範囲が安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数値に異常値（黒い円）があり、これは予想から離れた値を示している。
– しかし、その後のデータは安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データ。
– 黒い円は異常値で、通常の変動範囲から外れたデータを示します。
– 緑のプロットは前年のデータで、横ばいが確認できます。
– 予測の手段に基づくさまざまな回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測線があるが、特に大きく異なる予測は示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰手法による予測は互いに類似しており、データがかなり安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは非常に安定しており、大きな変動や周期性は見られない。
– 外れ値が初期に存在するが、その後はほとんどのデータが特定の範囲内に収まっている。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 健康状態が非常に安定していることから、生活習慣が定着し健康管理がうまくいっ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、新たな健康改善施策を大きく変更する必要はないかもしれませんが、新しい挑戦や改善点を模索する余地があるかもしれません。
全体として、このデータは非常に安定した健康状態を示し、大きな変動や予期しないイベントは見られません。このことは、今後の健康維持や改善プランを立てる上で、安心材料となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– データポイントが左端（2025年）から右端（2026年）にかけて表示されていますが、今年のデータは存在せず、前年のデータのみがあります。
– 前年のデータは比較的安定しており、急激な変動は見られません。周期性のパターンも見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に異常値として示される黒い円があります。これが外れ値を示していると考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年のデータを表しています。
– 予測は様々な色の線で示されており、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いるようです。しかし、これらはデータのない右側に伸びている点で不明瞭です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータが存在しないため、前年のデータとの比較が中心になります。
– 昨年のデータのみが、ある一定の安定性を示していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昨年度のデータは安定していますが、現在のデータがないため相関を確認する材料は不足しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– このグラフからは、過去のデータに基づいて新しいデータを予測しようとしているが、データ不足のために不確実性が高いことが直感的に分かります。
– 個人の心理的ストレスの評価が安定している場合、その管理や介入が適切に行われている可能性がありますが、新しいデータがないため、今後のストレスレベルがどのように変化するかを判断するのは難しいです。
– ビジネスや社会における心理的ストレス管理の重要性が増している中で、データの継続的な取得と解析が求められます。
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
1. **トレンド:**
– グラフの初期には、実績（青い点）がやや一定で、予想されるスコアの範囲内に収まっています。その後、予測（紫色の線で示される）と実績のギャップが徐々に広がっている様子が見られます。これにより、この期間においては全体としての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:**
– 一部の青い点に黒い円があり、これが異常値を示していることがわかります。これらの異常値が収束することなく散発的に現れているのは注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点が「実績」を示し、赤い×が「予測」であることから、これらを比較して予測の妥当性を確認することができます。
– 緑色の点は前年のデータを示し、少しばらつきが見られますが、特定の期間では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:**
– 実績と予測の比較において、一部の期間で予測が過去の実績よりも低く設定されていることがわかります。これは、モデルが昨年のパフォーマンスを反映していない可能性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績の分布がかなりばらついており、特定のトレンドはないように見受けられます。これに対し、予測の範囲が狭く設定されていることも特徴的です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– データからは、予測と実績の一致度が低いことが示されています。これにより、自由度と自治に関連する戦略の見直しが必要である可能性があります。
– 実績に対する異常値の存在が、自由度や自治の管理における不確定要素を示唆しており、マネジメントにおいてはこれを考慮する必要があります。
全体として、このグラフは個人の自由度と自治のスコアを示しており、より効果的な予測手法の導入や異常値の管理が求められていることを示唆しています。この分析は、ビジネスの戦略調整や社会的影響の評価に役立つかもしれません。
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:
このグラフは、社会の公平性・公正さを示すWEIスコアに関する360日間の時系列散布図です。以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青色）は初期において高いスコアを示していますが、その後急激に低下しています。
– その後、予測（緑色）において徐々に増加する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには、急激な低下が見られます。これは異常値として黒い円で囲まれています。
– 予測値は全体的に安定していますが、初期の実績が急激に低下しているため、それ以外の期間で大き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のスコアを示し、紫色、紺色、ピンク色の線はそれぞれ異なる回帰モデルによる予測値を示しています。
– 緑色のプロットは前年度の比較データです。この比較によって、現在のスコアが過去とどう異なるかを知ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異なる予測モデルの結果を比較することで、予測モデルの精度や将来の傾向を評価できます。
– 初期の異常値は予測の範囲外にありますが、全体的な予測トレンドは徐々に上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が急激に落ち込む点があるため、それに続く予測値との相関は低くなる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期における急激なスコアの低下は、特定の出来事や政策変更が影響を及ぼした可能性があります。
– この変化が社会の公平性や公正さに対する実際のインパクトを持つため、政策的介入の必要性を示唆します。
– 長期的に見れば、予測はスコアの回復を示していますが、実際の改善を確実にするための監視と検証が重要です。ビジネスや社会において、これらの変動は信頼性やステークホルダーの関心を引く可能性があります。
このグラフは、社会の公平性・公正さの改善、および予測モデルの有効性を評価するための重要なツールとなります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月）では、実績（青色）が安定的に保たれている様子が見えます。予測も同じ期間で一貫しています。
– 右側（2026年7月頃）に向かってデータポイントが再び集まり、こちらも安定していますが、予測と実績が分かれている可能性があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にはいくつかの異常値（黒丸）が、同じ時期に観察されています。これらは、実績データから外れた特異な事象を示している可能性があります。
– 予測範囲（灰色のエリア）が狭いため、急激な変動はそれほど目立ちません。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青い点で表示され、予測は異なる回帰モデルで示されている（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 前年のデータは緑色で、比較として役立つでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は、それぞれ同時に追跡されています。
– 回帰モデルが時期ごとに異なる精度を持つ可能性がありますので、特定の期間でどのモデルが最も正確であるかを比較分析することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には、一部の期間で大きな相関は見られますが、モデルごとに精度が異なる可能性も示唆されています。
6. **洞察と影響**
– 自治性と持続可能性をテーマにしたこのデータは、社会課題の指標として有用です。特に、異常値が現れる期間には、政策や社会変革の影響が反映されている可能性があります。
– ビジネスとしては、特定の時期に予測を改善することで、持続可能性を高める施策が実施される可能性があります。
このグラフを通じて、組織や政策立案者は、予測モデルと実績データのギャップを特定し、改善のためのアクションを取ることができます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、初期値が0.8近くで一貫しており、その後データが示されていません。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰による予測（紫の線、ピンクの線）が示されており、これらは初期の実績データから急激に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値と思われるデータポイント（黒い丸で囲まれた青い点）が存在し、実績データにおける一貫性を表しています。
– 線形回帰の予測（薄紫の線）には急激な低下が見られます。
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、一部が異常値として強調されています。
– グレーのエリアは予測の不確かさを表しています（±3σ）。
– 緑色の点は前年のデータを示し、それが将来のスコアの基準となっ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**
– 実績と予測のデータは初期段階では関連していますが、時間が経つにつれて線形回帰とランダムフォレスト回帰における予測値が急激な乖離を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの相関性は初期段階に限定的で、すぐに乖離が発生しています。異常値も存在し、それが相関関係の分析を複雑にしています。
6. **直感的な感じと社会への影響**
– 初期の高い実績値からの予測における低下は、システムまたは社会基盤における潜在的な問題を示唆しています。
– 教育機会や社会基盤に関する投資が安定していない可能性があります。
– ビジネスや政策立案者に対する警告として、データの一貫したモニタリングと適応が求められます。
このグラフは、特定の時点での実績を基にした予測が非常に重要であり、変化の幅が広いことを示唆しています。持続的な改善のための適切なモニタリングと対応策が必要とされます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、青い点で示された「実績」が示されており、概ね横ばいの傾向があります。それに対し、グラフの右側には緑の点で示された「昨年（比較AI）」のデータがあり、こちらも一定の範囲内での横ばいです。
– 予測（紫色、シアン色、ピンク色の線）はいずれも初期値から安定しているように見えますが、その予測モデルによってわずかな変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点で示された「実績」には黒の輪で囲まれた異常値が存在し、他の点よりも高い数値を示しています。
– 全体的には急激な変動は認められず、大きな外れ値はこの一部の異常値のみです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータ、緑の点は前年のデータ、各色の線は異なる予測モデルによる将来の傾向を示している。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測値の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と昨年のデータは似たような変動を見せています。
– 予測モデルは、おおむね実績の方向性を追従しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と昨年のデータは強い相関を示しています。また、予測モデルはそれを元にした未来予測を示しています。
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**:
– 実績の一定の数値維持は、一見すると安定した社会的状況を示唆しますが、異常値が存在するため注意が必要です。
– ビジネスや政策の立案においては、この安定性を活かしつつ、異常値に対する対応策を考慮する必要があるでしょう。
– 多様な予測は、未来を見据えた複数のシナリオを検討するための基礎となり得ます。どのモデルが現実に近いかの評価を続けることが重要です。
全体的に、このグラフは短期的な安定を示しつつ、いくつかの異常点について特に注意を払う必要があることを示しています。これらを踏まえた戦略的な対応が求められます。
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:
このヒートマップについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体として、明確な上昇や下降のトレンドは確認できませんが、一部の色の変化に周期性が見られます。特に、日にちごとに色が変化しており、特定の時間帯でのデータの変動が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日のカラーが他の日付と大きく異なっていることから、この日に何らかの特異な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の明度や色相が異なることで、時系列データの変動を示しており、上部の明るい色（黄緑や黄色）がより高いスコアを意味するのに対し、下部の暗い色が低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**:
– 二つの時間帯（8時と16時）でデータが区切られており、それぞれの時間帯のデータが異なる傾向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**:
– 明確な相関関係は図から直接的には読み取れませんが、色の偏りが部分的に時間帯によって異な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**:
– 人々は日常生活の特定の時間帯に何か特別なイベントや状況の変化があったと感じるかもしれません。この変動は、ビジネスにおける営業戦略やマーケティングにおけるタイミング調整などに影響を与える可能性があります。また、変動が何を示しているのかを解析することで、社会動向や消費者行動の理解に寄与することができます。
このヒートマップは、全体的なトレンドや特定のイベントに関連する情報を視覚的にパターン化するのに役立ち、さらなる分析を行うための基礎情報を提供します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは主に色の変化で情報を伝えています。時間の経過に伴い、色の変化から、特定の日に急激な変動があったことが示されます。特に黄色や紫の色が目立ち、その周辺での変動が注目されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年7月4日の黄色は高いスコアを示し、同日に他の時間帯で急激な変動が見られる可能性があります。また、7月5日に見られる紫色は、他の日に比べて低いスコアを示しています。これらの色は、外れ値や異常値の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– カラースケールが右側に示されており、色の変化がスコアの高さを示します。黄色は高スコア、青や紫は低スコアを意味します。
4. **時系列データの関係性:**
– 同一の日における異なる時間帯でのスコアの変動を見ると、関連性がある場合が考えられます。例えば、午後の時間帯で黄色、夕方にかけて紫になる場合、活動のパターンや生活習慣の影響があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯ごとの色の分布を分析することで、日単位でのピークや谷を視覚的に識別できます。直感的には、特定のタイミングでの活動や状況が強くスコアに影響を与えていると感じられます。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響:**
– このヒートマップからは、特定の時間帯や日に際立って高いまたは低いスコアが観察でき、生活や業務パフォーマンスにおける重要なインサイトを提供します。ビジネスにおいては、リソースの効果的な配置や勤務時間の最適化などに活用できる可能性があります。また、社会的には、個人の生活習慣や健康管理への気づきを促す機会となります。たとえば、スコアが低い時間帯の原因を探り、改善策を考えることが重要です。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時刻によって色が変わっており、それぞれ異なるスコアを示しています。明確な周期性は見えないですが、特定の日付に色のパターンが変わる様子が観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-04の16時に最も低い値が観察されます（紫色）。
– 逆に、2025-07-03の8時には高い値を示しています（黄色）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEI（社会ウェルビーイングインデックス）のスコアを表しており、黄色に近いほど高スコア、紫色に近いほど低スコアになります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でスコアが一貫している場合と、変動がある場合があります。例えば、2025-07-01から2025-07-03にかけてスコアが上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日毎、時毎にスコアが異なり、特定のパターンは観察されませんが、高いスコアの時間帯は比較的早朝から午前中にかけて多いようです。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– 例えば、スコアの高い時刻（黄色）は、ある種の社会的、経済的活動の活発さや幸福感が高い状況を示唆しています。逆に、スコアが低い時刻（紫色）は不安や不満が多い時間帯を示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、このデータを利用して特定の時間帯にキャンペーンを集中させる、あるいは社会の課題解決を図る手段を探ることができるでしょう。
全体として、トレンドや外れ値を基にした時間管理やリソース配分の最適化を考えることができるグラフだと言えます。
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:
ヒートマップの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示すものであり、時系列のトレンドを直接的には示していませんが、要素間の強い相関は何らかの周期的または連動する動きがある可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値は直接的に視覚化されていませんが、相関のパターンを通じて異常検知の手がかりを得ることができます。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 赤色は高い相関（0.8以上）、青色は低い相関または負の相関を示しています。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関（0.89）を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「社会WEI（公共性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は比較的高い相関（0.73）を持っており、連動した動きが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は「個人WEI（経済的余裕）」と低い相関を持ち（0.26）、これらの指標が独立した動きをしている可能性を示しています。
– 負からゼロ付近の相関は、弱い関係または逆の関係を示唆しており、例えば、「社会WEI（持続可能性と自律性）」と「社会WEI（社会経済・教育機会）」はほぼ独立した動き（-0.03）です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高い相関を持つ指標同士（例えば、「総合WEI」と他の個人WEI）は、政策改善または介入の効果を高めるための重点エリアとして捉えることができます。
– 逆に、低相関または負の相関の項目（例えば、「社会WEI（持続可能性と自律性）」と「個人WEI（健康状態）」）は、独立して対策を講じる必要がある分野を示しています。
このような相関関係の理解は、ライフスタイルにおける総合的な幸福度を向上させるための政策や個人の取り組みを効果的に導く手助けとなります。
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:
以下は、この箱ひげ図から得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプにおけるスコアの分布を比較しています。全体的なトレンドというよりも、特定の要素ごとのスコアの違いや変動を観察するためのグラフです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（社会豊かさ・寛容さ）」に外れ値が見られ、特に平均から大きく離れたデータポイントが存在することを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の中の線は中央値を示しており、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を表しています。箱の外の線（髭）はデータ範囲を示していますが、外れ値を含まない範囲です。
– 各WEIタイプごとに色が異なり、視覚的に各カテゴリを区別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データというよりも、異なるカテゴリにおける比較ですが、例えば「社会WEI（多様性・自由の保障）」は他の要素と比較してスコアが一様であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」は比較的ブレが小さいですが、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（社会豊かさ・寛容さ）」には大きな変動があります。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– 人々がストレスや経済的余裕に関連してどう感じているかを示しており、社会的な支援や政策立案において考慮すべき点が浮かび上がります。
– 「心理的ストレス」や「経済的余裕」に大きな外れ値があるため、特にその領域での改善が求められる可能性があります。
この箱ひげ図は、異なる生活要因における不均一な分布を視覚的に捉え、政策決定や個人のウェルビーイング改善に対する示唆を与えるものと考えられます。
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:
このグラフは、生活カテゴリのデータの主成分分析（PCA）の結果を表しており、360日間のデータに基づいています。以下は、このグラフにおける視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 特に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データは主成分1（横軸）および主成分2（縦軸）に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右上および左下に位置するプロットは、他の点からやや離れており、外れ値として考えられるかもしれません。このような外れ値は特定のイベントや異常値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**:
– 各プロットは、異なる観測またはサンプルを表しており、それぞれの位置が第1および第2主成分によって決定されています。
– 主成分1が全体の変動の72%を説明しているため、この成分がデータのばらつきに大きく貢献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**:
– このグラフには時系列要素は示されていないため、各点間の時間的関係は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に明確な相関は図からは読み取れませんが、中央付近の点が密集していることから、データの多くが平均的な特性を示していることが考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフからは、生活に関連する複数の要素が存在し、その中で特定の要素が全体の特徴に大きく影響を与えていることが読み取れます。ビジネスや政策においては、主成分1に強く関連する要因に注目することで、生活の質や生産性の向上策が見えてくる可能性があります。
このように、主成分分析を活用することで、データの主要な駆動要因を明らかにし、それに基づいて戦略を立てることができます。
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。