📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEI**:
総合WEIのスコアは約360日間の短期間のデータに基づいており、全体として上昇傾向が見られます。特に、2025-07-06から2025-07-07にかけて急激に上昇しており、この期間中に何らかの外部要因が寄与している可能性があります。
– **個人WEI平均**:
個人WEI平均もまた上昇傾向ですが、2025-07-05には低下が観察され、その後また回復しています。この低下は瞬間的な出来事や測定誤差の可能性があります。
– **社会WEI平均**:
社会WEI平均は、総じて個人よりもスコアが高く、一貫して上昇傾向にあります。2025-07-04と2025-07-07において顕著な上昇が見受けられます。
#### 2. **異常値**
– いくつかの日で異常値が観測されています。例えば、2025-07-05では、総合WEI、個人WEI平均ともに異常に低いスコアを示しています。逆に、2025-07-07における総合WEIの0.90は極端に高い値です。これらの異常値は、イベントや政策変更、あるいはデータの集計や記録における誤りによる可能性が考えられます。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– **トレンド**: 長期的には全体のWEIスコアが上昇していることが確認できます。特に、社会的な要因がトレンドの主要な推進力として作用している可能性があります。
– **季節性**: データの短い期間のため、季節性のパターンは明確ではありません。しかし、週末や特定の祝日付近のスパイクが講じられる可能性があります。
– **残差**: 説明できない残差成分は、外部または一時的な影響を示唆しており、これには突発的な経済変動や政治的イベントが含まれるかもしれません。
#### 4. **項目間の相関**
– WEIスコア間には、総じて強い相関が存在するようです。特に、社会的成熟度(持続可能性と自治性)と個人の心理的健康には強い関連があり、社会環境が個人の福祉に如何に強く影響を及ぼしているかを示唆しています。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図より、個々のWEI項目は中央値近くに集中しつつも、広範なばらつきが観察されます。いくつかの項目で外れ値が存在し、これが全体のスコアの変動に寄与していると考えられます。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCA分析から、PC1が全体変動の75%を説明し、PC2は9%を説明しています。このことは、WEIスコアの大部分が共通の潜在因子によって説明され、社会経済的要因が大きく影響している可能性を示唆しています。
#### まとめ
総合的なWEIスコアは主として社会的および個人的な要因の改善によって時間とともに上昇しています。異常値は政策や予期せぬ外部イベントに関連する可能性があり、これらの期間における詳細な外部要因の調査が推奨されます。PCAにより、ほかの要因よりも社会経済的要因がスコアに強く影響していることが明確になりました。データのより包括的な理解と今後の行動指針策定に向けて、時系列データのさらなる収集と
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**:
– グラフの左側において、実際のデータ（青いプロット）はほぼ水平に連続して表示されています。これに対し、中央部分から右側の予測期間において、予測データ（紫色の線）は上昇しています。このことから、これからの期間にWEIスコアが上昇すると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中には、特に目立つ外れ値（黒い円で囲まれた青いプロット）がいくつか見られます。これらは予測とのずれや異常値を示唆しており、特別な要因がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青いプロット）は過去のデータを、
– 予測（紫色やピンク色の線）は未来の予測値を表しています。
– 前年データ（緑のプロット）は前年との比較を示しており、ほぼ同じ位置に集まっているため、前年と局所的な値の変動は少ない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は異なる期間の情報として分断されています。予測の異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる予測値を示しており、その幅や傾向を比較することで予測の信頼性を評価できるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青いプロットと緑のプロットが集中して表示されており、これらは年次的な相関が高いことを示しています。
– 予測の信頼区間（グレーのエリア）は非常に狭く、予測の誤差が比較的小さいことを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 全体として、過去のデータと比較して予測データは上昇トレンドを示しているため、生活関連の活動や市場が活発化することが期待されます。
– 外れ値の存在は特定の時期における異常事態を示唆しており、これらの要素を考慮することで、将来の予測精度向上に役立てることができ、ビジネス戦略に活用することが可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– `実績（実績AI）` のデータポイントが最初に集中的に配置されており、その後急激な上昇を示しています。
– `予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）` のトレンドラインは、異なる予測モデルによる結果を表し、未来のスコア推移を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– `異常値`として特定されるプロットが存在し、急な上昇と関連している可能性があります。この上昇は、何か特別な出来事や要因によるものであるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– `実績（実績AI）`は、過去の実データを表しています。
– `予測（予測AI）`は、未来のスコアを予測するための異なるモデルからの結果を示しています。
– `前年（比較AI）`と記載されたプロットは、過去の同期間を比較するために用いられる基準としての位置付けです。
– `予測の不確かさ範囲` は、予測の信頼区間を表し、未来の変動性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– `実績`と`予測`のプロット間で、異なるモデルの予測がどれほど実績と整合しているのか分析できます。
– モデル間で不一致が見られる場合、予測の精度や信頼性への影響を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– `実績` と予測のプロットの間に整合性があるかどうか、特に上昇トレンドが一致しているかを確認することが重要です。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 急激な変動や予測値の不確かさが見られるため、状況が不安定であるという直感を持つかもしれません。これは、例えばビジネスにおいてリスク管理や戦略の再評価を促す可能性があります。
– 異常値が確認される際には、その原因や結果を探求することで、より深い理解を得ることができ、社会的な要因が見つかるかもしれません。
このグラフの全体的なパターンを分析することで、生活に関わるさまざまな要因がどのようにスコアに影響し、将来的な変動を予測することが可能かを考察できます。
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:
グラフを分析すると以下のとおりです：
1. **トレンド**:
– 初めの期間（2025年7月頃）において、実績値（青色の点）が高めに位置していますが、その後急激に下がっています。3種類の予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）もそれぞれ高めから始まっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データ中に、大きな変動が見られます。下がった後、すぐに高い値に戻る傾向があります。また、異常値がいくつか存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットの色と形状が異なる予測方法や実績値を示しています。特に、紫や赤の線が予測方法（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。
– 青色と緑色の点は実績と前年実績を示しており、縦に密集している個所での変動が重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績に対して予測がどの程度一致しているか、特に直近の日付の予測がどのように実績と異なっているかを比較できるように配置されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が一度大きく落ち込みますが、その後以前の水準に戻っているように見えます。
– 予測線が後半になるにつれて、それぞれ異なる値を示しているが、全体的な方向性は似ています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期には高いスコアが続いており、これは社会的・経済的に好影響を及ぼしている可能性があります。しかし、一時的な低下が見られ、突然の変動が組織やコミュニティに不安をもたらす可能性があります。
– 予測と実績の差異を埋めるために、特定の外部要因やイベントが関与していないか検討することが重要です。
– ノウハウを活用して、予測モデルの精度を向上させることで、より正確な将来予測が可能となります。これにより、効率的なリソース配分や政策決定に役立ちます。
この分析により、特に急激な変動の原因を調査し、計画的・戦略的な対応を行うことが望ましいでしょう。
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:
このグラフに基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド**
– グラフ全体では一定の期間を経ているが、実績データと予測データが明確に示されている場所が限られている。
– 実績データ（青い点）は2025年6月頃に多くプロットされ、その後新しいデータがない。
– 予測データはランダムフォレスト回帰（紫）が用いられており、初期に一時的な上昇が見られるものの、その後のデータはない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データに異常値（黒い円で囲まれたデータポイント）が見られ、これは他の実績値よりも目立っている。
– その他の急激な変動は見られない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績データを示しており、実際の個人WEIを表す。
– 赤い×: 予測データで、モデルに基づく推測された値を示す。
– 黒い円: 異常値を示しており、通常の範囲外のデータ。
– 線分（紫色）: ランダムフォレスト回帰による予測を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の異なるモデルによる予測値が同一期間に重なっているが、それぞれのモデル間の違いが明確ではない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ間で特に強い相関や明確な分布パターンは見られない。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期データの異常値は、個人の経済状況における特定のイベントや影響を反映している可能性がある。
– 予測モデルの異なる結果を比較し、モデルの性能や精度をより詳細に評価することが必要。
– 実績データが限られているため、予測の信頼性を改善するにはより長期のデータ収集が推奨される。
このグラフは、データが限られているため、予測の信頼性に課題があると考えられ、追加のデータ収集とモデル精度の向上が鍵となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（青い点）**は左側に集中しており、WEIスコアは比較的高い範囲で推移しているようです。
– 予測（紫とピンクの線）は限られた範囲で示されており、変動はそこまで大きくないように見えます。ただし、期間全体を通じた大きなトレンドは特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒い円）**は、実績データの中に少数点在しています。他のデータポイントの範囲から離れている点として認識されます。
– 急激な変動は特に見られませんが、グラフが限られた範囲に収まっているため、大きな変化があまり視覚化されていない可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績点（青色）**は実際の健康状態のデータで、高めのスコアが維持されています。
– **予測点（赤いバツ）**や予測線（ピンクと紫色）により、異なる予測モデルの範囲が比較され示されています。
– **前年のデータ（緑の点）**は、現在と前年の比較をしやすくしています。
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は近い範囲にあり、一部で予測が過小評価されているようです。
– 前年のデータと比較すると、類似の範囲にあることから大きな変動がないことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの密度が高い部分と予測範囲を比較すると、実績が安定している印象を受けます。
– 外れ値を除くと、予測モデルは比較的正確に動的な範囲内で動いているようです。
6. **直感的に感じられること、およびビジネスや社会への影響**
– グラフからは、個人の健康状態が全体として安定しているという印象を受けます。
– 異常値は少数存在するため、特定の条件下でのリスクに備える必要があるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、健康管理システムの改善点や予防医療の計画策定に役立つと考えられます。安定した健康スコアが維持されていることから、現状のプログラムを継続する価値があります。
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**：
– 初期のデータポイント（2025年7月から9月）から見られるように、WEIスコアには一時的な上昇が見られます。
– その後、予測値が提示されていますが（緑・紫のプロット）、実測値が続かないため、長期的なトレンドは不明確です。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 初期の実測データにおいて、いくつかのデータポイントが異常値（黒いマーカー）としてマークされています。この範囲から外れたデータは重要です。
– 特定の時期に急激なスコアの増減が示唆されます。
3. **各プロットや要素**：
– 小さい青色のプロットが実測値を示しています。
– 赤い「×」は予測AIによる予測値を示しています。
– 緑のプロットが「前年比較AI」による予測を示しています。
– 予測の幅が灰色のバンドで表され、予測モデルによる不確実性が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実測データと異常値、予測データの間に一貫性がないため、全体的な関係性は複雑です。
– モデル間で異なる推移や予測が見られ、どのモデルがより正確かの判断が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 異常値が多めに観察されることから、データにはバラツキがある可能性があります。
– 相関関係はグラフからは明確に把握できませんが、予測モデルの結果をさらに検証することが重要です。
6. **直感的な感じ方と社会・ビジネスへの影響**：
– 高い心理的ストレススコアは個人の健康や職場パフォーマンスに影響を与える可能性があるため、ストレスマネジメントが重要です。
– 異常なパターンや予測の不確実性がある場合、早期の対策が必要です。
– 長期的には、ストレス軽減プログラムの効果測定や、企業内のメンタルヘルス戦略の適切性を検討するための材料となりえます。
全体として、このグラフは心理的ストレスの測定における不安定性を示しており、予測モデルの改善やデータ収集方法の見直しが必要であることが示唆されています。
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:
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（青の点）は、初期に0.6から0.7の間で推移しているように見えます。しかし、その後のデータは見られません。
– 予測も初期段階で行われており、様々な手法（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、データの点数が少ないため、長期的なトレンドを識別するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータセットにおいて、異常値（黒の丸）が見受けられます。これにより、スコアの一部が不規則に変動している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、赤いバツは予測値を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、誤差範囲が広いことから、予測の不確実性が高いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測（ピンク、紫、水色の線）は、初期段階では多少の相違があるものの、一貫した傾向を持っているようです。それぞれのモデルの精度を比較することも可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係については明確にはわかりませんが、予測値と実績値の間に若干の乖離が見られます。モデルの選定によって精度が影響を受けているかもしれません。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– ビジネスや社会における個人の自由度と自治の指標としてのWEIスコアは、初期段階では安定しているように見えます。しかし、予測の不確実性が高いため、政策や戦略を立てる際には慎重な分析が必要です。また、異常値が散見されるため、データの質や計測方法を再評価する必要があるかもしれません。
このグラフは、個人の自治や自由度に関する継続的なモニタリングが重要であることを示し、データの信頼性を保証するための改善策が求められます。
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:
以下に、このグラフの視覚的な特徴と考えられる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 2025年7月あたりの実績値は比較的安定していますが、急激な上昇があります。
– 2026年5月以降の前年データは、さらに上昇した位置にプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に異常値としてマークされたデータが存在します。
– 予測の不確かさ範囲が示されており、予測モデル間での差異が観察されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色の点が実績を示し、比較的高い範囲に密集しています。
– 緑色の点は昨年のデータで、実績との比較が可能です。
– ピンク色と紫色の線が示す異なる予測モデルの出力は、ランダムフォレストと回帰モデルのアプローチで違いがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年データに大きな変動が見られ、予測値もこれに基づいて変化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測、前年データとの間である程度の相関があるが、モデル間での予測に差異が見られます。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– 生活の公正さが向上しているか、少なくとも一定の範囲内で変動している可能性があります。
– このようなデータは社会政策やビジネス戦略に影響を与える重要な指標となりえますが、予測の変動や不確かさを考慮する必要があります。
このデータは、公正さや公平性に関する戦略的な意思決定に役立つ可能性があり、異なる予測モデルの結果を統合して、より正確な将来の見通しを立てることが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 散布図上のデータは、2つの主要な時期に分かれており、評価日の間でスコアが大きく変動しています。一部のデータ点は短期間で同様のスコアを示し、その後、スコアが飛躍的に変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が図中で黒いサークルで示されています。これらは、主要なトレンドからの逸脱を示しており、特定の期間で異常なイベントや状況の変化があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– データは複数の予測モデルに基づいており（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、これらの異なるモデルが示すトレンドは若干異なります。予測の不確かさ範囲も示されており、予測の精度および信頼性についての考慮が必要です。
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違いは、実際の状況が予測を超えている可能性を示します。特定の予測手法は、他の方法よりも現実のデータに近づいているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑と青のプロットが示すように、スコアは群を形成しており、それぞれ異なる時期におけるデータの集中を示しています。
6. **直感的インサイトおよびビジネスや社会への影響**:
– 社会の持続可能性と自治性に関する指標は、予測と異なり急速な変化を遂げることがあります。これにより、政策決定者や企業は、変化を見越して柔軟かつ迅速に対応することが求められるでしょう。また、急激な変化が示される外れ値は、特定のプロジェクトやイニシアティブが短期間で大きな影響を与えている可能性を示唆しており、この影響を適切に理解し、活用することが期待されます。
このグラフを通じて、データの変動性を把握し、対策や新たな戦略の策定に役立てることができます。予測データをもとに、どのモデルが最も現実に近いかを評価することも重要です。
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:
このグラフは、社会基盤や教育機会に関連する「社会WEI」スコアの時系列的な変化を示しています。以下がこのグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– データは二つの期間にわたって大きく分かれて表示されています。
– 初期の期間ではスコアが0.8〜1.0の間で一定の範囲に集まっていますが、その後データが途切れ、次の期間では同様に高いスコアが維持されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントには「異常値」としてマーキングされており、これが他の点と比べてどの程度大きく潜在的な異常かが示されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、青い◯は検出された異常値です。
– 緑の点は前年の比較データであり、紫色や青色の線はさまざまな予測手法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**
– 予測データと前年の実績データが示されています。異なる予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されており、中央値からどの程度の予測精度が得られるかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高いスコア範囲に集中しており、予測値も同様の範囲にあるため、過去のパフォーマンスが今後も維持されることが示唆されています。
6. **人間的直感とビジネス・社会への影響**
– グラフは実績と予測が非常に安定していることを示しています。これは社会基盤と教育機会が安定して提供されていることを示唆しており、これがビジネスや社会の計画に対して信頼性を与えていると言えるでしょう。
– 異常値の存在は、特定の出来事や変化を示している可能性があり、その原因を探ることで改善の機会につながるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（2025年中頃）は横ばいで安定しています。
– 中盤以降、特に2026年にかけて、スコアに増加の傾向が見られます。このことは例えば社会的な多様性や共生への認識が高まっている可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で異常値がいくつか見受けられますが、これらは全体のトレンドに大きく影響している様子はありません。
– 各モデルで急激な変動を示唆するような特異点は特に見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績のデータ（青色）は全体として一貫した動きをしており、モデル予測と比較するとほぼ一致しています。
– 予測モデル（紫, 緑, ピンクのライン）の間には少しの予測にばらつきがありますが、全体としては同様の方向性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去のデータ（薄緑色）は比較的高いスコアを示しており、将来的な予測と一致しています。これは継続的な改善または維持が期待されるとも解釈できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの密度が後半にかけて高くなり、社会的な要因の向上または認識の進展が関連していると考えられます。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフは、生ける社会において多様性と共生がますます重要視されていることを直感的に示しています。
– ビジネスにおいては、多様性と共生に対する取り組みが評価され、企業の社会的責任（CSR）の向上が予想されます。
– 社会的には、これらのスコアの向上は社会全体の寛容度が上がっていることを示し、多様性の受容度が上がっている可能性があります。これは、政策立案やコミュニティ活動においても大きなインパクトを及ぼすでしょう。
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:
こちらのグラフについて、次のような視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 横軸の日付と縦軸の時間帯ごとに色の変化が見られ、一定の周期性があるようです。周期的に濃淡が変わり、一定のパターンが続いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-05の20時から24時までの間で急に黄色の色が現れ、特に目立つ変動が見られます。これは突出した高スコアを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色相はヒートマップの凡例に基づいてスコアの高さを示しており、青から緑、黄色にかけて色がスコアの上昇を示しています。
– 各時間帯におけるスコアの違いが、生活習慣やアクティビティの影響を反映していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付ごとの同じ時間帯での色の変化を観察すると、時間帯ごとにスコアに変動があることがわかります。これによって、特定の時間に特に高い活動があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の濃淡のパターンを見ると、時間帯ごとのスコアが他の日付でも似た傾向を持っているように見えます。これは一定の習慣的な行動やイベントが存在する可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間は、このようなヒートマップを見ると、特定の日や時間に注目する習慣や日常的な活動の変化を考えるでしょう。特に、スコアが高い時間帯は注目されやすく、この時間帯に関連する要因を探ることで、新たなビジネス機会や改善点を見いだせるかもしれません。
– 社会全体の動向が反映されている可能性があり、例えば休日や特定のイベントに関連しているかもしれません。
この分析から、具体的な背景情報に基づいてさらなる調査や対策を考慮することが望ましいです。
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:
グラフについて以下の視点から分析を行います。
1. **トレンド**
– 色の変化から見ると、特定の時間帯や日付で色が濃くなったり薄くなったりしています。濃い色（紫に近い）は低いスコアを示し、明るい色（黄色に近い）は高いスコアを示しています。
– 日ごとに色が変化しており、特に7月5日と7日には明るめの色が多く、高いスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月2日、および7月3日から7月4日にかけて、一部の時間帯で急に色が変わる部分が見られ、急激な変動があると考えられます。
– 特に7月5日と7日に突然高スコア（黄色）が現れる部分は外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は個人のWEI平均スコアの高さを示しています。明るい色合いはより良いスコアを示唆しています。
– 水平方向の日付と垂直方向の時間帯との交点に位置する色の情報から、どの日時にどのような生活パターンが存在するのか見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日付でも時間帯によってスコアが大きく異なっているため、日内変動がかなりあるようです。
– 時間とスコアの関係から、活動のピークタイムや休息のタイミングを分析できるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日の特定の時間帯にスコアが集中（明るい色の出現）していることから、時間帯や曜日によるスコアの集まり具合が考慮されます。
– 特に、夜間または早朝のスコアが高くなる傾向があるか確認することが必要です。
6. **人間が直感的に感じるであろうことやビジネス・社会への影響**
– 生活のリズムや特定の日付での変化が視覚的に理解しやすく、生活のパターンを解析するのに役立つグラフです。
– スコアが高まる時間帯のパフォーマンス向上、もしくはスコアが低い時間帯を改善するための対策を考えることができるでしょう。
– 社会的には、業務効率の向上や健康管理への応用が期待され、個人レベルでは生活リズムの改善や睡眠管理に利用されるかもしれません。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは明確ではないが、日付に沿って異なる値（色）が現れていることから、周期的な変動が示唆される。特定の時間に一貫した色の変化が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に黄色が示す高いWEIスコアの区間は、注目すべき外れ値であり、なぜここが他と異なるかを調査する価値がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアを示し、色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示している。時刻によって色が変わることから、特定の時間帯にスコアが高いという特徴がある。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯におけるWEIスコアを比較でき、特定の時間にパターンがあるかを検出できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間ごとのスコアの分布は、均一ではなく、特定の時間帯には定期的にスコアが上下するパターンがある。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 特定の時間帯に社会の活動（WEIスコア）が変化しているため、それに応じた戦略が必要とされるかもしれない。例えば、時間帯に応じたリソースの配分やマーケティング活動の調整などが考えられる。スコアが高い時間帯をうまく利用することでき、効率的な運営が可能となる。
ビジネスや社会への影響を考えると、このデータを用いることで、活動が活発な時間や低迷する時間を特定し、戦略を動的に変えることができると考えられます。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が見えてきます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップに時間の要素は直接表現されていないため、具体的な上昇や下降のトレンドは示されていません。ただし、直感的に高相関の項目群と低相関の項目群が見られます。
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には示されませんが、異常または予想外の低相関に注目できます。「個人WEI(自由度と自治)」と他の項目間の相関が一般に低いことが特徴的です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色は相関係数を示しており、赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いです。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.96と高い正の相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性は示されていませんが、相関が高い項目同士はお互いに影響を及ぼし合っている可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ほとんどの項目は、0.5以上の相関を持っており、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（共生：多様性・自由の保障）」は、それぞれ0.96と0.92の非常に高い正の相関を持っています。
– 「個人WEI(自由度と自治)」は他の項目と比較的低い相関を持ち、特異な位置にあると言えるでしょう。
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**:
– 高い相関を持つ項目同士は、社会の変化や政策変更に対して同調して反応する可能性が高いと考えられます。例えば、「社会WEI（共生：多様性・自由の保障）」は他の社会WEI項目と強い相関を持つため、多様性のある社会施策が全体の社会的幸福感に影響を与えうることが示唆されます。
– 一方、比較的低い相関が見られる「個人WEI(自由度と自治)」や「個人WEI(経済的余裕)」の要素は、それぞれが独立して他の指標に影響を及ぼす可能性があることを示しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
箱ひげ図は、各カテゴリのWEIスコアの分布を示しており、特定の時間的トレンド（上昇、下降など）は示していません。ただし、全体のスコアの高さやばらつきの違いが存在します。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI（職業充実）」には下方向に外れ値が見られます。
– スコアのばらつきは「社会WEI（社会整備・教育機会）」で大きくなっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 箱：データの第1四分位数から第3四分位数を示しており、中央値の位置も示されています。
– ヒゲ：全データの範囲を示しますが、外れ値は除きます。
– 色：カテゴリの違いを視覚的に区別するために使用。
### 4. 複数の時系列データの関係性
この箱ひげ図では時系列データの比較ではなく、異なるカテゴリの比較が行われています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各カテゴリのスコアには明確な上下関係があり、特に「総合WEI」や「個人WEI（経済的余裕）」が高いスコアを示しています。
– 「社会WEI（持続可能性と自治生）」は中央値が高めで安定していますが、ばらつきはやや大きいです。
### 6. 直感的な理解とビジネスや社会への影響
– 人々は「総合WEI」や「個人WEI（経済的余裕）」のスコアが高いことを直感的に良好と感じるかもしれませんが、特に「個人WEI（職業充実）」における外れ値は改善が必要である可能性を示唆します。
– 社会への影響として、「社会WEI（生態系・教育機会）」のばらつきが大きいため、これらの分野における不均一性や格差が考えられ、政策的な介入が必要とされるかもしれません。
これらの知見は、生活の質向上のための戦略立案や、個々のカテゴリのWEIスコア改善に活かされることが期待されます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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以下に、グラフについての分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析（PCA）の結果として、特段の時間的トレンドを示していません。データポイントは散在しており、明確な上昇や下降のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上および右端に位置するいくつかのデータポイントは、他のデータポイントから離れており、外れ値と見なせます。これらは特異な事象を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 横軸（第1主成分）はデータ集合の最大の分散を説明しており、75%の寄与率です。縦軸（第2主成分）は次に大きな分散を説明し、寄与率は9%です。
– データポイントの分布を見ると、横方向により広がっていることから、第1主成分が全体の分散に大きく寄与していると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには時系列データとしての時間的な並びは存在せず、各ポイントは異なる状態や条件を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には大きな相関は見られません。点は広く散在しており、各変数が無関係または異なる特徴を説明している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEI構成要素の差異が大きいことを示しています。この分散は、生活カテゴリー内の多様性や異質性を反映している可能性があります。
– クラスタリングなどの追加分析を行うことで、データ内の有意なグループを特定し、特定グループに焦点を当てて施策を打つことが考えられます。
– 社会やビジネスにおいては、外れ値が示す特異な状態を理解し、場合によっては改善を目指すことで、全体の最適化に繋げることが重要です。
PCAの解釈には各主成分が何を意味するのかをさらに分析し、具体的な施策に繋げることが次のステップとなります。
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。