📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 1. 時系列推移
**総合WEIスコア：**
– 総合的に、WEIスコアは変動性が高いです。特に、7月6日から7日にかけてスコアが0.85に達し、その後やや低下しています。
– 初期（7月1日～3日）ではスコアは比較的安定、0.6625から0.775の間で変動していますが、7月4日には0.84と急上昇、その後再度下がるなど、短期間で変動が激しいです。
**個人・社会WEI平均：**
– 個人WEIは全体として0.6375から0.825まで変動しており、特に7月6日には数回のピークを形成しています。
– 社会WEIは個人WEIよりも高く、7月4日には0.9まで上昇し、その後持続的に高めのスコアが続いています。
### 2. 異常値の検出とその背景
– **総合WEIスコアの異常な上下**について、異常値が考えられる要因としては、短期間での社会的出来事（例：社会的な祝日やイベント、政策変更）が考えられます。このような外部要因が、スコアに急激な変動をもたらした可能性があります。
– 7月6日や7日の高スコア（0.85）は異常値としてリストされており、特定のポジティブなニュースや政策による外的要因でスコアが押し上げられた可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– 長期的トレンドとして、7月中旬に向けてスコアが徐々に上昇する傾向が見られ、これは社会的状況や政策による環境改善を反映しているのかもしれません。
– STL分解仮説では、季節性パターンは明確ではないですが、週末の活動やイベントが影響を与えている可能性がある（具体的には、イベント開催が社会的スコアリングに影響）。
### 4. 項目間の相関
– 高い相関が見られる項目は、社会的持続可能性と個人の経済的余裕、健康状態において、上昇が他のスコアにも影響を与えていることを示唆しています。このことから、良好な経済的状況が心理的ストレスを軽減し、他のスコアを押し上げている可能性があります。
### 5. データ分布と異常値
– 箱ひげ図では、いくつかのスコアで外れ値が確認されています。例えば、特定の日における心理的ストレスや自由度において異常な低スコアが見られます。これらはデータ収集上のエラー、または予期せぬ出来事が影響しているかもしれません。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（寄与率: 72%）**は、データ全体の主要な変動要因であり、個人経済的余裕、社会的持続可能性、健康状態がこれに強く寄与していると考えられます。
– **PC2の寄与率（10%）**は限定的ですが、自由度やストレス管理といった、比較的短期間で変動する要素が影響している可能性が高いです。
### 結論
今回の分析で浮かび上がったのは、全体としてはWEIが上昇傾向にあるものの、短期的な外的要因によってスコアがかなり変動する可能性が高いことです。異常スコアについては、データの信頼性を高めるためにさらなる調査が必要であり、政策や社会的出来事がスコアに及ぼす影響をより詳細に分析することが重要です。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られるインサイトを示します。
1. **トレンド**:
– 初期（7月1日～7月6日）の実績データは、0.6から0.8の範囲で不規則に散布されています。この期間には明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 一方、予測データは非線形および線形回帰のトレンドを示しており、特に、ランダムフォレスト回帰の予測は初期で急激に上昇し、その後横ばい安定しています。
2. **外れ値および急激な変動**:
– 実績データに複数の外れ値（黒い丸で囲まれたデータポイント）が見られますが、これらは予測に一貫した影響を与えているわけではないようです。
– 急激な上昇は、特にランダムフォレスト回帰の予測ラインで見受けられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績データ、赤色の「X」が予測データです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、初期では狭く、後半では広がっています。これは予測の信頼性が時間とともに変わることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法により結果が異なり、特にランダムフォレスト回帰は他の予測と異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは不規則で、目立った相関は見られません。予測と実績データの一致もあまり良くなく、改善の余地がある予測モデルと考えられます。
6. **直感的なインサイトおよびビジネスや社会への影響**:
– 結果から、人々は予測の正確性に疑問を持つ可能性があります。特に外れ値が多い場合、さらなるデータ収集やモデルの改善が求められます。
– ビジネスにおいて、実績と乖離した予測はリスクを伴う行動を促す可能性があるため、モデルの精度向上が必要です。
このグラフは、たとえば市場ニーズの予測や生活関連データの動向把握に使用される場合、予測の精度向上が求められます。
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**:
– 実際のデータ（青い点）は初期に変動していますが、特定のトレンドは観察されません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰・紫線）は最初から増加し、その後一定に保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが黒い円で囲まれ、外れ値として扱われています。
– 特に異常と見なされる地点がありますが、全体のデータセットに対する影響は限定的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で示され、継続的に変動しています。
– 塗りつぶしの灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は安定してい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**:
– 予測モデル（ランダムフォレスト回帰）は一定のWEIスコアに向かって徐々に落ち着いていることを示しますが、実績データとの相関は乏しいようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値との間に明確な相関が見られるわけではなく、それぞれが別個の動きとして観察されます。
6. **直感的な洞察**:
– 実績値は不安定である一方で、予測モデルは安定した結果を示していることから、生活におけるデータが不確実で予測困難な特性を持つことが示唆されます。
– ビジネスにおいては、予測モデルの信頼性に依存する戦略を採用することが課題となるでしょう。このギャップを埋めることで、より的確な計画や意思決定が可能になると考えられます。データの変動が激しい場合は、短期的な計画よりも長期的な視点でのアプローチが有効でしょう。
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**
– 初期のデータ（2025-07-01から2025-07-08）では、WEIスコアが0.6から0.8の範囲内で変動しています。
– その後、予測データは緩やかな上昇を示しており、特にランダムフォレストによる予測は最も高いスコアに到達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいて、いくつかの点が他よりも高いか低い位置にありますが、それらは大きな変動を示していないため、明確な外れ値とは言いにくいです。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データで、ばらつきがあるものの一定の範囲で分布しています。
– 紫色の線はランダムフォレストによる予測を示し、その他の予測手法（緑や水色）は中間から下側の値を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間での予測値の違いがはっきりしています。
– ランダムフォレストは他の方法よりも高い予測値を示しているため、将来のWEIの上昇を強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲内に収まり、予測と実績との間に特段の強い相関関係は見られませんが、予測が将来的なトレンドを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績データは短期間内での比較的安定した社会活動を示唆していますが、ランダムフォレストのような予測手法が上昇傾向を示すことで、将来的な生活水準や経済活動に改善の兆しが見られるかもしれません。
– ビジネスにおいては、特に高い予測を示すランダムフォレストの結果を考慮に入れ、将来の市場やサービスの展開を計画することが可能でしょう。
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**
– 実績データ（青い点）は期間の初め（7月1日）に低めのWEIスコアを示し、期間中は比較的横ばいである。
– 予測データ（紫の線、複数モデル）は、徐々に上昇し、その後横ばいになるパターンを示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階ではいくつかのデータポイントが異常値として認識されている（大きな円で表示）。
– これらの異常値は今後の予測に影響を与える可能性がある。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績データを表す。
– X印：予測データの特定の時点。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間として利用可能。
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紐付けが可視化されている。実績に対して予測がどのように調整されているかが分かる。
– 予測が実績の変動を追いかけているが、設定された信頼区間が広いことから予測の不確実性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績データは短期的な情報を反映しており、予測はそれに基づいた長期的な視野を提供している。
– 予測モデル間でのスコアの一致度が高く、強い相関があることを示唆する。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 経済的余裕（WEI）が上がる予測は、将来的な経済的安定を示唆するが、初期の不安定さから抜け出すまで若干の時間がかかる可能性。
– ビジネスにおいては、この情報を基に今後の支出や投資を計画するのが有用。
– 社会的には、WEIが改善することで個人レベルでの生活の質が向上する期待がある。
このデータは、特定の期間内の経済的状態の推移についての洞察を提供し、今後の個人ファイナンスや経済政策における戦略を策定するための参考となるでしょう。
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:
以下は、グラフから読み取れる洞察です。
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青い点）は、安定しており、特段の上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測データは、最初は緩やかな上昇を示した後、横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれた部分）が見られますが、大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、時間とともに変動しています。
– 予測される健康状態は、異なる回帰手法で表示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– グレーの範囲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**
– 実績データと予測データの間には、前半での乖離が見られるが、後半では予測が安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが予測範囲内に収まることが多く、予測の信頼性がそれなりに高いことを示しています。
6. **直感的洞察と影響**
– 初期の実績データが外れ値を持つことから、データ収集方法や健康状態の変動要因についてさらなる分析が必要です。
– 予測データの安定性は、長期的な健康管理計画を立てる上で有用である可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、健康管理サービスの改善や新しい予測手法の導入が考えられます。
このような分析により、個人の健康管理や保健政策の策定に寄与す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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青いプロット）**: 初めの短期間で上下の変動が見られますが、全体的には安定しているように見えます。
– **予測データ（線の予測）**:
– 線形回帰：一定しています。
– 決定木：一定しています。
– ランダムフォレスト：初期は上昇し、その後一定になっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に強調された外れ値は見られません。ただし、初期段階での数回の変動が異常値としてマークされています。
### 3. 各プロットや要素
– **青いプロット**: 実績を示します。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 実際のデータが予測の不確かさ範囲内に収まっていることが多い。
– **外れ値マーク（黒円）**: 予測モデルが異常と判断したもの。
### 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）の予測が時期とともに変化しているが、ランダムフォレストのみ初期に変動を示す。
– 実績はこれらの範囲内に概ね収まっている。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測は時系列上で大きな乖離はなく、予測モデル間でも大きな不一致は見られません。
### 6. グラフからの直感とビジネス・社会への影響
– **心理的ストレスの安定化**: 初期の変動を除いて、心理的ストレスが安定しているように見えます。これは、個人や組織としての心理的健康が管理されている可能性を示唆します。
– **予測モデルの選択**: 異なる予測手法が比較されており、それぞれの短所と長所を理解することで、最も適したモデルを選択するための洞察が得られる。
– **ストレス管理の重要性**: グラフのデータが社会に与える影響として、ストレス管理が組織の生産性や人々の生活の質向上に寄与することが示唆されます。
全体として、このグラフは心理的ストレスが安定していることを示し、それに基づく適切な管理が行われている様子がうかがえます。
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**
– 最初のパート（7月1日～7月10日あたり）は、周期性が見られ、点が比較的まばら。
– 7月10日以降、予測が示す傾向は横ばい（線形回帰と決定木回帰）と上昇（ランダムフォレスト回帰）が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値として特定されている（黒い円）。
– 初期のデータポイントは分散が大きく、その後安定しているように見える。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示す。
– 赤い「×」は予測値。
– グレーの背景は予測精度の範囲であることを示しており、初期の不確実性を表している。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の推移を示しており、モデルごとの予測方向が異なる（横ばいと上昇）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのばらつきが大きい一方で、予測モデルは方向性に一貫性を持っている。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが上手く上昇していない場合、個人の自由度や自治の感覚が安定していない可能性がある。
– 異常値の存在は特定のイベントや条件によるスコアの変動を示唆でき、その原因を解明することが社会科学的価値を持つかもしれない。
– 予測モデルの違いが今後の傾向の解釈における重要な要素となる可能性が高い。ランダムフォレストモデルの上昇予測が実現するならば、ポジティブな変化を期待できる。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青のプロット）は、特定の期間において広い範囲で変動していることが見受けられます。ただし、特定の上昇または下降の明確なトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は急激に上昇しており、その後は安定した状態を示しています。
– 線形回帰（青の線）および決定木回帰（水色の線）は横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円で示されているプロットがあります。これらは予測の不確かさの範囲を超えたポイントであり、他のプロットから明らかに外れた挙動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AIの青いプロットは、計測された実際のWEIスコアを示しています。
– 紫、青、水色の線はそれぞれ異なる予測手法（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰）を表し、未来のスコアを予測しています。
– 異常値は検出された特異なデータポイントです。灰色の範囲は予測の不確かさの範囲で、データのばらつきを表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と異なる予測手法の結果は、将来的な一定の改善を示唆しており、特にランダムフォレスト回帰は早い段階で顕著な上昇を予測しています。他方、線形回帰および決定木回帰はより保守的な予測です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績プロットにはばらつきがあり、一定の相関や周期性が直接見られないが、異常値が特異点として目立っています。特にランダムフォレスト回帰の初期の急激な上昇は他の予測手法と異なり、特異性を持っています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 実績値の変動や異常値の存在から、現在の状況における互いの公平性や公正さに対する揺らぎがあることが示唆されます。
– ランダムフォレスト回帰の急激な上昇は、一部の要因によって短期間で社会の公平性や公正さが改善される可能性を示しており、政策変更や社会運動がより効果的な変化をもたらし得ることを示唆します。
– 安定しつつある予測は、持続的な改善が見込まれているとも解釈でき、長期的にはポジティブな方向に向かう可能性があります。
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**:
– 実績データ（青色の点）は比較的一定の範囲にあり、大きな上昇や下降は見られません。しかし、全体的には微妙に上昇傾向にあるように見える点もあります。
– 予測データ（ピンクの線、ランダムフォレスト回帰）はやや高めのスコアを示し、ほぼ水平です。線形回帰と決定木回帰の予測も同様に大きな変化はなく、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されているデータがいくつかあります（黒い円で囲まれた青い点）。これらは他のデータポイントと異なるスコアを示しています。
3. **要素の意味**:
– 青色の点は実績を示し、安定したスコア範囲に収まっています。
– 予測範囲（灰色の帯）は、予測の不確かさを示し、実際の実績データがこの範囲にほぼ収まっています。
– 交差点のない赤い「×」マークは、予測結果と実績の不一致を示し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**:
– 実績データと各予測モデルの予測値はおおむね一致していますが、予測モデルは実績よりもやや高いスコアを示しています。
– このズレは予測モデルの調整が必要である可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集しており、特定の範囲に集中しています。これは、特定の生活カテゴリーにおける持続可能性と自治性のスコアが一定に保たれていることを意味します。
6. **ビジネスや社会への影響と直感的な洞察**:
– 予測がやや高めに出ていることは、モデルが楽観的に評価しているか、データのバイアスを含んでいる可能性を示唆しています。
– この生活カテゴリの持続可能性と自治性のスコアが安定しているということは、ビジネスや政策形成において信頼性のある基盤を提供できるという安心感をもたらすでしょう。ただし、外れ値の存在は潜在的なリスクを指摘しており、その要因を詳細に分析する必要があります。
総じて、このグラフは比較的安定した環境を示唆していますが、外れ値や予測精度の調整が必要な部分があることを示しています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青色）**: 初期の評価日付では、WEIスコアは約0.8〜1.0の間で横ばい状態がみられます。
– **予測**: 線形回帰（緑色）、決定木回帰（水色）、およびランダムフォレスト回帰（紫色）はすべて横ばいトレンドを描いています。このことは今後のスコアも大きな変動は見込みにくい可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として特定されているプロットは黒い円で強調されていますが、ここではそれほど多くの急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**
– **青いプロット（実績）**は日々のWEIスコアを示しています。これらのプロットは狭い範囲内に集中しており、一貫性があります。
– **灰色の領域**は予測の不確かさを示しており、AIが予測するスコアがこの範囲内に収まることを示しています。
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間には大きな乖離がなく、AIモデルの予測は実績データに非常に近いものであると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にWEIスコアは高めに設定されており、0.8から1.0の範囲内で保たれています。分布は非常に狭い範囲で密集しており、安定した品質を示唆しています。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– グラフからは安定したスコアが主要な特徴となっており、生活における社会基盤と教育機会が安定して提供されていることが示唆されます。
– ビジネスや政策の視点から見ても、このデータは今後の計画策定において信頼性の高い基盤として利用可能です。政策の変更や新たな投資は必要ない可能性が高いです。
全体として、安定した範囲内での変動は好ましい特性を示しており、この領域での現在の取り組みを継続する価値があると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は初期に波があるが、全体としては0.5から0.8辺りを中心にした安定した動き。
– 予測（ピンク色の線）は上昇トレンドから横ばいへ変わる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬の実績に、いくつかの外れ値が見られます。これらは社会的なイベントや政策の変化による可能性があります。
– 予測には目立った急変動はなく、白い予測のない期間と比べると安定している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット：実績データを示し、7月初旬に密集している。
– ピンクのライン：ランダムフォレストによる予測で、7月中旬以降に明確なトレンドを追っている。
– グレーの範囲：予測の不確かさの範囲。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は、初期においてはばらつきが見られるが、中・後期の予測においては収束するトレンドが観察される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は当初変動があるものの、予測は安定性を示す。
– 初期の分布は広く、それ以降の予測は狭まっている。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見ると、初期の不安定さから予測による安定性への移行を感じるでしょう。これは、社会制度が一定の基準を超えた場合の安定性を示唆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、政策変更が初期の外れ値を引き起こした可能性を考慮し、将来的な変動や新たな対策が予測によって軽減される可能性があります。このような予測は、リスク管理や政策の策定における重要な指針となり得ます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化を観察すると、大体が緑系から青系へ移行している傾向が見えますが、特定の日付で黄色が現れています。これは特定の日付や時間帯で数値（WEIスコア）が上昇または変動している可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-05には、最も明るい黄色が見られ、これは他の時間帯や日と比べて数値が高い、もしくは急激な上昇があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの大小を示しています。濃い青や紫は低い値、明るい緑や黄色が高い値を示しています。プロットの密度が高いわけではないため、データの多様性（時間による変動）が有限の時間帯に集中しているとも考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日付ごとに特定の時間帯（例えば16時、19時）にスコアが変動しています。これは、特定の生活パターンやイベントが毎日決まった時間帯に影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係はこのヒートマップからは読み取りにくいですが、特定の時間帯での変動が他の要因と結びついている可能性があります。
6. **人間の直感と社会・ビジネスへの影響**
– 明確な濃淡のレベルを視覚的に捉えると、人々は特定の日付または時間帯に重要なイベントや生活のリズムの変化があると感じるでしょう。
– この情報はビジネスにおいてはプロモーションやマーケティングのタイミングに活用できるかもしれません。また、社会的なイベントや行動パターンを理解する上で役立つ可能性があります。
この情報を基に、さらなるデータ分析や具体的なアクションを検討すると、より効果的な戦略につながるでしょう。
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:
このヒートマップは、個人のWEI（おそらく生活満足度スコアなど）の平均を時系列で示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、16時台の値は全体的に増加しているように見えます。
– 19時以降の値は特に7月6日に急激に上昇しており、その日は最も高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の16時台と19時台のデータが他の日との差が非常に大きく、外れ値となっています。
– 全体として、7月5日と7月7日は特にスコアが低く、変動の大きさが際立っています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの大小を示しており、青から黄色にかけてスコアが高くなっていることが分かります。
– 色の濃さはスコアのサイズを視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別に色の変化が見られ、例えば16時から19時にかけてのスコアの上昇があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日によってスコアの変動が大きいが、ある時間帯に一貫したパターンが見られることから、時間帯ごとの影響が大きい可能性が考えられます。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**:
– 7月6日に何らかのイベントがあった可能性があり、その影響で生活満足度が急激に上がったことが考えられます。
– この情報は、イベントの効果を評価するためや、適切な時間帯にターゲットを合わせた活動を計画するのに有益です。
– また、このデータは勤務時間外の活動が大きく生活満足度に影響を与えている可能性を示唆しており、労働環境改善に活用できるかもしれません。
このヒートマップは、特定の日や時間帯に焦点を当てた詳細な分析には非常に役立ちます。
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:
ヒートマップを詳細に分析します。
1. **トレンド**
– グラフ全体には明確な上昇や下降のトレンドは見られません。色の変化が日付と時間によりさまざまであるため、周期性のある動きがある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の時間帯（19時以降）に明るい黄色があり、他の日に比べてWEIスコアが非常に高いことを示しています。この時間帯は急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さはWEIスコアの上下を示し、青や紫はスコアが低く、緑から黄色はスコアが高いことを示します。
– 特定の時間帯において色の変化が大きく、時間帯ごとに異なる生活行動が反映さ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**
– 時間ごとにスコアの分布が異なるため、日中と夜間で異なる活動や行動があることを示唆しています。
– 特定の時間帯（例えば16時から19時）が活発な時間として認識される可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯が高いスコアを持ち、その後の時間帯に急激な変動が見られます。これは、その時間帯の活動が他の時間帯に影響を与えている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 時間帯ごとに活動レベルが異なることが直感的に理解できます。例えば、夕方の時間に高い活動があることから、この時間帯に商業やサービス活動が活発になる可能性が考えられます。
– 特定日の特定時間での高スコアはイベントや特別な出来事と関連している可能性があり、ビジネス戦略の調整に活かせるかもしれません。
このグラフは、日常生活や社会的活動の変動を視覚的に捉えるツールとして有効であり、特定の時間帯の特異な行動やパターンの見つける手助けになります。
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:
このヒートマップは、さまざまなWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、高い正の相関（赤色）が多く見られます。これは、一部のWEI項目が他の項目と強く関連していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 負の相関（青色）が見られる箇所は比較的少ないですが、「個人WEI (自由度と自治)」と他の項目には、他と比べて低い相関がいくつか見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強度を表しています。濃い赤は強い正の相関を示し、濃い青は強い負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人WEI項目は全般的に他の個人WEI項目と強く相関していますが、「個人WEI (自由度と自治)」は相対的に弱い相関関係を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に高い相関を持っています。これは、総合的なウェルビーイングが個人および社会の両側面から影響を受けていることを示唆します。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 高い相関を持つ項目（例：「健康状態」と「心理的ストレス」）は、これらの要素が相互に影響し合う可能性を示しています。
– ビジネスや社会政策においては、複数のWEI項目が同時に影響を受けると考えられるため、包括的なアプローチが重要です。たとえば、健康改善の施策を講じる際には、心理的ストレスも考慮する必要があるかもしれません。
全体として、このヒートマップは、ウェルビーイングの異なる側面が如何に関連し合っているかを視覚的かつ直感的に理解する手助けをします。これにより、政策立案者やビジネスリーダーはより統合的なアプローチを採用することが促されるでしょう。
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WEIスコアには明確な上昇または下降のトレンドは見られません。各ボックスプロットは特定の期間のスコアの範囲を示しており、トレンドよりも分布の観察が中心です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」には下方に外れ値が存在します。他のカテゴリでは外れ値は見られませんが、高低の幅に若干の違いがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲、および範囲を示します。色の違いはカテゴリ間の視覚的な識別を容易にしていますが、具体的な意味は明示されていません。
– 各カテゴリ間の中央値には若干の違いがあり、「社会WEI（生態系整備・教育機会）」などは他に比べて中央値が高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個々のスコアが関連しているかは箱ひげ図からは直接わかりません。ただし、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は相反する要素として、相関がある可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関を直接示すデータはありませんが、全般的に誤差範囲が狭いものと広いものがあり、スコアの変動性に違いがあります。広い範囲はより不安定な要素を示しているかも知れません。
6. **直感的な理解と影響**:
– 利用者は、特に「個人WEI（経済的余裕）」の分布の不安定さを懸念として感じるかもしれません。
– 社会面での高いWEIスコアは、教育や生態系の整備が良好である可能性を示しており、全体的な生活の質に肯定的な影響を与えると考えられます。
この分析は、政策決定者やビジネスリーダーにとって、特定のカテゴリに注力する必要性を知らせることができ、例えば「個人WEI（経済的余裕）」の安定化対策などが考えられます。
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PCAプロットについて、いくつかのポイントを解説します。
1. **トレンド**
– 特定の上昇や下降トレンドは見られず、データは全体に分散しています。しかし、第一主成分に沿ってやや広がりが見られ、こちらが主要な変動要因であることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値は見受けられませんが、第一主成分の正の方向で若干のばらつきがあることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは個々の観察データを表し、どういった生活要素が主成分に寄与しているかを示しています。第一主成分が支配的な変動要因であることが寄与率からも明らかです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 第二主成分はそれほど強い影響を持たないため、第一主成分が多くの要素に共通する影響である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は全体にわたり均一であり、特定のクラスターは見受けられません。第一主成分の内側にデータが集中しているため、第一主成分が生活における共通の要因をうまく捉えていると考えられます。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– グラフが示す通り、生活の複数の側面が主要な1つの要素に大きく影響されていることが人々に直感的に捉えることができるでしょう。ビジネスや社会において、この主要な要因が何であるかを特定することが重要です。どの要素が影響を及ぼしているかを特定することで、効果的な戦略の策定が可能になるでしょう。
このような主成分分析は、データの本質を捉え、重要な要因を理解するための強力なツールです。
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。