📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析結果を以下に示します。
### 1. 時系列推移：
– **総合WEI**: 7月上旬、特に7月1日に若干のばらつきが見られ、その後は全体として漸増傾向が見られます。最高スコアは7月6日に観測されています。
– **個人WEI平均**: 各スコアの変化は大きくありませんが、7月5日に一時的に低下し、7月6日に顕著な上昇を示しています。
– **社会WEI平均**: こちらも7月5日に一時的な低下が見られるものの、全体としては7月6日にピークを記録しています。
### 2. 異常値：
異常値が多数観測されています。これらは特定の日付、特に初期と7月6日に集中的に発生していることから、観測方法の変更や一時的な要因（例：データ収集のエラー、特定のイベントによる影響）が考えられます。
– 具体的には、7月1日から2日にかけて一部のスコアが急激な変動を示しており、例えば個人WEIのスコア0.64や社会WEIの0.50といった値はその後のトレンドと比較して大きな異常値となっています。
### 3. STL分解（季節性・トレンド・残差）：
データセットの分析を通じて長期トレンドの識別が行われており、一般的にスコアは後半になるほど安定的に上昇しています。季節性のパターンは短期間（5日間）の観測で明確には見られませんが、7月5日の特定の指標における減少は注意すべきポイントです。説明できない残差が多く見られるため、データ収集の精度についても検討が求められます。
### 4. 項目間の相関：
主要な各カテゴリ間の相関は高く、特に社会的なスコア項目間の関連性が見られます。例えば、社会基盤・教育機会と社会的持続可能性の間で高い相関が存在し、これは教育環境の構造が社会的持続可能性に直接的な影響を及ぼしている示唆です。
### 5. データ分布（箱ひげ図分析）：
各スコアのばらつきは比較的小さく、異常値は除去すれば概ね正規分布に近いかと推測されます。中央値が時間と共に上昇している点からは、全体的な福祉状態の漸進的な改善が示唆されています。
### 6. 主要な構成要素（PCA）：
第一主成分（PC1）は全体の72%の分散を説明しており、これがデータの主要な変動要因であることがわかります。この主要成分の寄与が非常に高いことから、個人と社会指標の漸増傾向は大きく影響を与えていると考えられます。第二主成分（PC2）は10%と低いですが、細かい変動についての情報が含まれています。
### 総合的考察：
この数日間では、データは全体として福祉や社会的な指標が向上していることを示しています。しかし、7月1日から5日の一部で異常値や急激な変動が見られるため、今後もデータを精査し、実際の背景要因の確認が求められます。それにより、影響を及ぼした要因の特定やより正確な分析が進むでしょう。
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:
以下は、与えられたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 前半の実績（青い丸）は軽微な変動を伴いながら徐々に上昇しています。
– 後半にかけての予測（ピンク色）は、規模は小さいものの明確な上昇傾向を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績ポイントが黒い円で囲われているため、これらは異常値として認識されている可能性があります。
– 初期段階での変動が大きく、後半に向けて安定化しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実際のデータを示しており、黒で囲まれたものは異常とみなされた点です。
– 灰色の影は予測の不確かさを示しているようで、不確実性が考慮されていることを示唆しています。
– 複数の予測ライン（緑、シアン、ピンク）が示されており、それぞれ異なる予測アルゴリズムの結果を表しているようです。
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の接続がスムーズであり、全体的に調和しています。
– 予測の範囲が広がりを持たずに安定しており、確からしさに自信を持っているように感じられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおける一部変動は予測モデルによって捕捉されていない可能性があります。
– データポイントが密集している領域と予測値との整合性が見受けられます。
6. **直感的に感じられることと影響**:
– 初期は変動が大きいが、予測では安定した動きが期待されることから、多くの消費者やユーザーにとって安心感をもたらす可能性があります。
– ビジネスにおいては、信頼性の向上やリスク管理の改善が期待できます。
全体として、データの安定化傾向と予測の信頼性が高そうに見えるため、社会や経済において安定した進行が見込まれることを示唆しています。
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:
以下に、グラフの分析結果と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、期間の開始時において上昇と下降を繰り返しているように見えます。全体的にはやや上昇傾向があります。
– 予測ライン（紫色）は、横ばいで安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値として識別されています（黒で囲まれている）。全体的な分布から若干外れている値があります。
– 急激な変動はそれほど目立ちませんが、最初の期間に多少の変動があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績を示しています。
– 外れ値は黒枠で囲まれているものです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測可能な範囲の変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に若干の差が見受けられますが、予測は期間全体にわたり一定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに対して、予測の一定性は精度と信頼性を示していますが、実際のデータはもっと変動しているため、予測モデルの調整が必要かもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 人々は、実績の変動にもかかわらず、予測が安定している点に一定の安心感を感じるかもしれません。
– 作成された予測は、安定した生活状況を反映していると捉えられ、消費者や社会に対して一定の信頼感をもたらす可能性がありますが、外れ値が示す未知の影響や潜在的な問題にも注意が必要です。
全体として、予測と実績の差異を考慮し、データモデリングの改善の余地を検討することが推奨されます。
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:
以下は、与えられたグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青い点）は、約0.6から0.9の間に位置しており、明確な方向性（上昇や下降）は見られません。
– **予測データ**（線）がいくつか示されていますが、明らかなトレンドとしては、ほぼ横ばいであることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調されたデータポイントがあります。これらは大多数のデータポイントから離れているため、重要なイベントや異常事象を反映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、リアルタイムでの計測結果を反映しています。
– 赤い「X」は予測値を示しており、異なる手法での予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれのモデルの予測を表しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、今後のデータがこの範囲内に収まる可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの結果を比較することで、どのモデルが最も実績に近いかを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間で、ある程度の一致が見られますが、外れ値や急激な変動のため、予測範囲に収まらないデータも存在します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績データのばらつきや予測値とのズレから、不安定な要因や予測の難しさを感じ取るかもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、外れ値や不確かさを考慮した柔軟な対応が重要です。外れ値は特別な要因やイベントを示している可能性があり、それを理解することでより正確な予測が可能になるでしょう。
この分析をもとに、将来的な動向をモニタリングし続けることが重要です。結論として、データの不安定さや予測のばらつきを考慮し、戦略的に対応することが望ましいです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は初期の約10日間でほぼ横ばいですが、その後のデータは表示されていません。
– 予測データ（ピンクの線）は段階的に上昇し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は異常値として黒い円で示されていますが、表示されている期間内では明確な外れ値は少ないです。
– 実績データにおいても大きな変動は見られませんが、予測の初期から比較的急激に上昇しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、かなり狭い幅で、予測に対する信頼性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）が検討され、ランダムフォレストによる予測が使用されています。
– データと予測の間に大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は小さな範囲に集中しており、安定した分布を示しています。
– 予測はその範囲から外れて上昇を予測しており、モデルが実績を上回る結果を予想しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人間の直感からは、安定した経済的余裕があると考えることができるでしょう。
– 予測では将来的な改善が示唆されており、経済的安定や余裕の増加が期待されます。
– ビジネスとしては、こうしたデータは長期的な施策や計画の策定に役立ちます。経済的余裕が増すことで消費や投資の観点でプラスの影響が考えられます。
この分析に基づき、個人や企業は今後の経済的な戦略を計画する基礎としてこのデータを活用することができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の10日間において実績(青いプロット)は0.6から0.8付近で横ばいです。
– 予測(線)は時間とともに上昇し、その後、安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数日間において1点の異常値が観察されました。この点は他よりも高く、異常値として黒い円で囲まれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績(青い点)**: 実際の個人のWEIスコア。
– **異常値(黒い円で囲まれている)**: 通常範囲外のスコア。
– **予測(赤い×、および線)**: 各予測モデルによる未来のスコア。ランダムフォレスト（ピンク色の線）が安定した予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は初期期間では狭い範囲で一致しています。
– 時間が進むにつれて、予測ラインは異なる動きを示し始めますが、大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は狭い範囲に密集しており、全体的に安定しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 実績に見られる微細な変動は、日常生活における小さな健康状態の変化を表している可能性があります。
– 異常値の存在は、特異的な出来事やストレスなどを示唆しており、個人や医療提供者がそれらに対処する必要があるかもしれません。
– 予測の安定性は、採用されたモデルの精度を考慮して、将来の健康管理に役立つ可能性が高いです。
このグラフは個人の健康状態モニタリングに役立ち、予防医療や健康管理における有効なツールとなる可能性があります。
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:
ご提供いただいたグラフをもとに、以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、最初の約10日間でほぼ一定ですが、その後はデータがなく、予測モデルのみが続きます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、時間経過とともに一貫して上昇しており、7月10日以降横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間で2つの外れ値（黒い輪郭の青い点）が確認され、他のデータと比べて高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績（実績AI）を示しており、安定した範囲内にあります。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、一定の上昇傾向を描いてから横ばいになっています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、実績データがこの範囲の多くに含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在、予測データと実績データには明示的な重複期間がないため、直接的な比較は難しいですが、予測に基づく傾向としては上昇が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ内のスコアは、初期の数日間で安定しており、外れ値を除くとばらつきは小さいです。
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**
– 心理的ストレスの数値が安定して少し上昇しており、予測が正しければ、特に注意が必要な時期に差し掛かっている可能性があります。ビジネスとしては、この数値が上昇トレンドを描くことによって、ストレスマネジメントのプログラムやリソースを追加する計画を検討すべきかもしれません。社会的には、ストレスの高まりが個人や集団の健康、効率、生産性に影響を与える可能性があります。このため、早期の介入や予防策が推奨されます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のプロットは比較的一定で、0.6〜0.8の範囲で横ばいになっています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）の線は上昇傾向を示し、将来的なWEIスコアの増加を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績プロットにはいくつかの外れ値がありますが、全体的には安定しています。
– 外れ値は異常値として丸で囲まれており、これらの点がデータセットにおける特異な振る舞いを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを表し、黒の丸で囲まれた青い点が外れ値です。
– ピンクの線がランダムフォレスト回帰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**:
– 実績データと予測データ間での大きな乖離は見られず、予測が将来的に実績と一致する可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲内にあり、分布の広がりが小さいです。
– ランダムフォレスト回帰と実績データは同じ方向性を持っているように見えますが、予測はより広い範囲で変動する可能性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 実績データの安定性は、現在の自由度と自治に関する状況が安定していることを示していますが、ランダムフォレストの予測に応じた戦略を検討することが重要です。
– 将来的な成長が予測されているため、さらなる自由度と自治の向上が期待され、ビジネスの意思決定や個人の計画に対しポジティブな影響を与える可能性があります。
このグラフは、個人が抱える自由度と自治に関する現在の状況の安定性と、将来的な改善の可能性を視覚的に伝えています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データは、初期段階で散布しています。明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データのトレンドは、特に線形回帰や決定木回帰において、緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの異常値が存在します。これらは標準的な範囲から外れています（グラフの黒い円で表現）。
– 大きな急変動は見られませんが、データのばらつきが初期に集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色のプロットで、互いの間にばらつきがあります。
– 予測の不確かさ幅が灰色の範囲で示され、実績データの範囲内に収まっています。
– ピンクと紫の予測線は、それぞれの回帰手法による予測で、異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと三種類の予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、異なる手法による予測の違いを比較することができます。
– 初期の実績データと予測の不確かさは、予測の精度に対する課題を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ自体に明確な相関は見られませんが、予測データはそれぞれの回帰手法による異なるアプローチを提供しています。
6. **直感的かつ社会的影響への洞察**:
– 予測の品質向上には、データの一貫性と追加データの収集が必要かもしれません。これにより、予測精度の向上が期待できます。
– ビジネスや政策決定において、公平性や公正さの指標としてのWEIスコアは重要です。このデータを利用することで、特定の期間における社会的公平性の変動をモニタリングし、介入を早期に行うことが可能です。
このグラフは、社会的公平性を評価する上での挑戦と、異なる予測手法が提供する異なる洞察を示します。両方の要素が、政策立案者や研究者によって慎重に考察されるべきです。
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:
このグラフの分析から、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいの傾向が見られ、一定の範囲内で変動しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンク）は、徐々に上昇しており、持続可能性と自治性が向上する可能性を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（青と紫の線）はほぼ横ばいを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか見られますが、全体のトレンドに大きく影響を与えるものではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、日々のWEIスコアの変動を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、変動の可能性を視覚化しています。
– 各予測手法の違いにより、将来のスコア推移への見解が異なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの間に大きな乖離はなく、予測はある程度実績に基づいたものとなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に一定の範囲に収まり、過去30日間の実績が今後の安定性を予感させます。
6. **直感的洞察と影響**:
– 実績データが横ばいを見せていることから、現状維持が続く可能性がありますが、最適な施策を講じれば持続可能性と自治性が向上する可能性も示唆されています。
– 社会やビジネスにおいては、持続可能性と自治性の向上が求められ、予測の上昇トレンドを活かして改善を図ることが重要と考えられます。
このグラフから、人間は楽観的な見通しを抱きつつも、堅実な施策が求められる状況を直感的に感じ取ることでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側にプロットされた実績データ（青い点）は、最初の数日にわたって安定し、その後わずかな変動があります。その後、横ばい状態に移行しています。
– 予測データ（様々な色の線：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、一定の値で安定して推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれたデータポイントがあります。これらは大半のデータポイントから外れた位置にあり、異常な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、過去の社会基盤・教育機会のスコアを表しています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさの範囲を示し、予測に対する信頼性やばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、ほぼ同じレベルのスコアを予測しています。これにより、いずれのモデルでも短期間の間に大きな変動は起きないと示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一部離散しているものの、大部分は0.8から1.0の間に集中しており、この期間において高いスコアを安定的に維持しているようです。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 人々はこのグラフから、過去の実績が安定していたこと、また予測でも大きな変動は見込まれないことを感じるでしょう。これは、社会基盤・教育機会が持続的に提供されている安定した状況を示唆します。
– ビジネスや政策決定において、この安定性は新たな投資や施策の導入、教育の充実を持続させるための基盤となり得ます。長期的計画を立てる際にも積極的な判断材料となるでしょう。
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**
– 実績（青の点）は、7月1日から7月9日までの間にばらつきが見られますが、全体としては0.5から0.8の範囲内です。
– 7月10日以降、予測（ピンクの線：ランダムフォレスト回帰）は急激に0.8に上昇し、その後横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のデータ点が外れ値として認識されています（黒枠の青点）。
– 初期の実績データには急激な上昇または下降は見られませんが、ばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実際のデータ、ピンクの線はランダムフォレストを用いた予測を示しています。
– 黒い枠で囲まれた点は外れ値を示し、灰色の範囲は予測の不確かさ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の乖離が見られますが、その後予測は安定しています。
– 初期の実績データのバリエーションに対し、予測データは非常に安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績に見られるばらつきと、予測データの一貫性から、予測モデルが複雑なパターンを捉えきれていない可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– モデルが安定した予測を提供していますが、実績データの変動を完全には反映していない可能性があります。予測モデルの改善が必要かもしれません。
– 社会的には、共生・多様性・自由の保障のスコアが一定の水準を保つとの予測が得られたことで、安定した政策の実行や継続が期待されますが、異常値の出現については深い分析が必要です。
これらの洞察を元に、スコアのばらつきの原因を調べ、予測モデルの改善を考慮することが重要です。安定した予測があるとはいえ、変動が激しい実測データに対する柔軟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:
以下の点に基づいて、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 時系列ヒートマップは、特定の期間（7月1日から7月6日）の時間帯別のスコアを示しています。
– 色の変化に周期性は見られませんが、色の濃淡が異なるため、特定の日や時間帯のスコアのばらつきがあることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と6日の「23時」には、明るい黄色と緑の色があり、スコアが極端に高いことを示唆しています。これらの日のこの時間帯に何らかの異常または特別なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しています。紫色に近づくほどスコアは低く、黄色になるほどスコアが高いことを意味します。
– 全体的に、夜間の時刻（16時以降）は昼間よりもスコアが高くなる傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日ごとの時間帯での相対的なスコアの違いが確認できますが、他の要素との明確なパターンや相関関係は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが0.800以上になる時間帯が限定的で、通常は0.750以下で推移しています。夜間の特定の日にスコアが急上昇しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– このデータから得られる洞察としては、特定の日の夜間に高いアクティビティが発生していることが考えられ、イベントやキャンペーンの効果が顕著に現れている可能性があります。
– ビジネス戦略として、これらの時間帯にユーザーが活動的になる要因を分析し、効果的なプロモーションやサービス提供に活用すると良いでしょう。
このヒートマップは生活カテゴリのWEIスコアを示しており、社会的な行動やユーザーの関与度に関する貴重なデータを提供します。
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:
このヒートマップについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**
– 時系列で見ると、時間帯によって色の変化があり、時間によりスコアに一定の変動パターンがあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に2025-07-05のスコアが他の日と比べて大きく異なり、暗い紫色で示されており、これはWEI平均スコアが著しく低いことを示しています。
– 反対に、2025-07-06のスコアは黄色で示され、非常に高い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はWEIスコアの値を示し、明るい色ほど高スコア、暗い色ほど低スコアを表しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各日付と時間帯ごとに異なる色が使われており、日付と時間帯によるスコアの変化を視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付や時間帯によってスコアに明確な違いがあります。特定の日に急激な変動があることから、日ごとの生活や活動の変化要因があると推測されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間は直感的に、生活や活動時間の影響を受けてスコアが変動していることを感じ取るでしょう。
– 高スコアの日はポジティブなアクティビティや成果があったことを示唆し、ビジネスや個人のパフォーマンスの評価に影響を与える可能性があります。
– 特異的に低いスコアの日には、何らかの問題やストレス要因が存在した可能性があり、それに応じた対応が必要です。
このグラフからは、日々の生活パターンの理解や改善につながる有用なインサイトが得られます。
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:
このヒートマップについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、色の変化に周期性が見られます。具体的には、濃い青から緑、黄色へと変化している時間帯があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に見られる黄色のセルは、特に高いスコアを示していることから注目すべきです。これが外れ値や急激な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が社会WEI平均スコアを示し、色が明るくなるほどスコアが高いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付と時間帯におけるスコアの変化を見ることで、特定の時間帯における傾向やパターンが見えてきます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝と夜の時間帯にスコアが低く、昼間の時間帯にスコアが上昇する傾向があります。これは日中の活動量や社会参加が高いことを示唆しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップのカラーコードを見ると、特定の日や時間における社会活動のピークや強さを視覚的に確認できます。これにより、ビジネスは例えば広告やサービス展開の最適なタイミングを見つける手助けとなるでしょう。また、社会活動の活発な時間を分析することで、公共交通機関や公共施設の運営計画に役立てることが可能です。
このヒートマップは、社会活動やライフスタイルの変化を定量的に把握するための効果的なツールとなります。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
ヒートマップ自体は時間軸を表していないため、直接的な上昇や下降のトレンドは示していません。しかし、30日間の平均的な相関関係を視覚化しているため、項目間の長期的な相関トレンドを示しています。
### 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的に可視化されません。ここでは、強い相関（赤）または弱い相関（青）として表現されています。
### 3. プロットや要素の意味
色の濃淡が相関係数の強弱を示しています。赤は正の強い相関、青は負の相関または弱い相関を表しています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.94と非常に高い正の相関があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間の中程度の相関（0.82）が見られ、経済状況と心理的健康の間に一定の関係が示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は0.85の相関を持っており、社会的要因が全体の幸福度に大きな影響を与えていることがわかります。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目と比較的弱い相関を持っており、個人の自由度が独立した要素であることを示唆しています。
### 6. 直感的な洞察およびビジネス・社会への影響
– 高い相関を持つ項目が多いため、WEI（生活充実指数）が複合的に評価されていることがうかがえます。異なる生活要因が相互に影響を与えあっていることがわかります。
– ビジネスにおいては、経済的余裕や心理的ストレスの管理が社員の全体的な幸福度に影響を与えるため、これらの管理が重要です。
– 社会的には、教育機会の提供や多様性の保障が総合的な幸福度向上に寄与する可能性が示唆されるため、政策立案において考慮する価値があります。
ヒートマップによって、異なる要素間の関連性を可視化し、人々の生活の質を向上させるための多くのインサイトが得られます。
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
1. **トレンド**
– 全体的に、WEIスコアは一定の範囲で揺らいでおり、大きな上昇や下降トレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に「個人WEI（経済状態）」で外れ値が見られます。この外れ値は、考慮すべき異常値かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図のサイズと位置により、各カテゴリのデータ分布が示されています。
– 例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の中央値は比較的高く、分布が広いです。
– 色の違いはカテゴリを示しており、色相により各カテゴリが容易に識別できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリ間での明確な関係性はこのグラフからは判別しにくいですが、一部のカテゴリ（例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」）はスコアが比較的近いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係については箱ひげ図からは直接分かりませんが、中央値や範囲の類似性が見られるカテゴリがあります。
6. **直感的に感じることと影響**
– WEIスコアは生活の様々な面をカバーしており、カテゴリごとに異なるスコア範囲が見られるのは、多様な要素が生活の質に与える影響を反映していると考えられます。
– ビジネスへの影響として、高いWEIスコアのカテゴリは、より良い生活環境やサービスに直結する可能性があり、それを基に戦略を立てることが重要です。
– 社会への影響として、WEIスコアの低いカテゴリは改善の余地があることを示しており、政策改善の対象となり得ます。
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:
1. **トレンド**
– グラフは第1主成分と第2主成分のプロットであり、特定のトレンドよりはポイントが散在している様子が見られます。第1主成分は0.72の寄与率で、第2主成分（0.10より小さい寄与率）と比べ、データのバラつきをより多く説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値は見当たりません。データポイント間の距離はある程度均等に保たれています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各プロットは異なる観測日もしくは条件を表していると考えられます。第1主成分が生活カテゴリに関連する主要な変動要因であることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ同士の直接的な関係性はこのグラフからは読み取れません。各ポイントは異なる時点の状態を捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分間に明確な相関関係は見受けられません。プロットは広く分布しており、特定の方向性やパターンは見られません。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– 主成分分析（PCA）はデータの次元削減を行うため、特に第1主成分によって最も重要な要素が抽出されています。生活関連のデータ中で第1主成分が大きな役割を果たしていることから、生活における主要な変化や要因が捉えられていると考えられます。ビジネスや社会への影響としては、生活パターンの変動やそれに対する対応策の検討が可能になるかもしれません。データの理解を深め、特定の要因に対する戦略を立てる際に役立つでしょう。
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。