📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体的には増加傾向が見られ、特に7月6日から7月8日にかけては0.85から0.9へ急激に上昇している。最初の数日間（7月1日〜7月3日）でのスコアの揺れを見ても、7月4日以降のスコアの安定した上昇トレンドが顕著。
– **個人WEI平均**: こちらも似たトレンドを示しており、7月6日から7月8日にかけて高スコアへ上昇。7月5日以前の変動は比較的小幅。
– **社会WEI平均**: 全体的に安定しており、7月6日以降では0.85以上で安定している。7月1日からの低めの値から、徐々に高くなった印象。
#### 異常値
特定の異常値として、**総合WEI**における最初の数日（7月1日〜7月3日）に見られる0.66や0.68の低スコアが挙げられる。これらは、特定のイベントや環境的要因の影響を受けた可能性がある。他にも、7月8日に確認される高スコア（0.9）は、顕著な改善策が施行された結果である可能性がある。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解による場合、長期間での改善傾向（トレンド）を確認しつつ、7月6日以降では高い社会WEIスコアが観察されることからも、社会的な要因が改善に寄与したと考えられる。明確な季節性は短期間のデータでは判断しにくいものの、週末または特定の社会イベントの影響が顕在化している可能性がある。
#### 項目間の相関
相関ヒートマップが提供されていないが、一貫して高スコアになっている社会的要因（公平性・持続可能性）が他の細分化されたWEIスコアに影響している可能性が高い。特に、**個人の経済的余裕**や**健康状態**は他の個人または社会的スコアと良好に関連していると推測される。
#### データ分布
全体のスコアの中で、いくつかの外れ値が見られるが、比較的均等なデータ分布が箱ひげ図で示唆される。中央値は0.8から0.85の範囲に位置し、ばらつきは制御された範囲内。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析によると、**PC1**が全体の78%を占めるため、WEIスコアの主要な変動要因はこの単一のコンポーネントによって大部分が説明可能。また、PC2が8%であることから、社会的な変数や特定の社会政策がこのコンポーネントに影響を及ぼしていると考えられる。
### 総合評価
総合WEIは日々の変動を経ながらも全体として改善傾向を示し、特に社会的な要因が与える影響が大きいことが確認された。経済的余裕や健康状態の向上がこれらのスコアに寄与している可能性が高い。今後の改善のためには、特に初期に見られた異常の日に起因する具体的要因の特定とその対策が重要となる。
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**:
– 実績（実績AI）は、初期には変動が見られますが、次第に安定してきています。
– 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）は、7月10日以降、安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日付近に、異常値と判断されるプロットがいくつか存在しています。
– 初期段階でのWEIスコアのばらつきが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）であり、WEIスコアの実際の変動を示しています。
– 黒い円で囲まれた点は異常値を示しています。
– 灰色の部分は予測の不確かさ範囲を示しており、予測に対する信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なるアプローチによる予測値の変動とその安定性を示しています。
– 全ての予測モデルは、7月10日以降、非常に接近した値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の初期は変動が大きく、異常値も散見されますが、予測ではその変動を抑えた形で一定のスコアを示しています。
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**:
– 初期の実績の変動から、初期には不安定な状況があったことがうかがえます。しかし、その後の安定性は改善を意味しており、予測情報によって一定の信頼性があることが示唆されています。
– ビジネスにおいては、安定した予測は計画策定に役立つ可能性があり、社会的には生活の質が安定していることを意味するかもしれません。
このグラフは、データの安定化と予測の信頼性を示す一例であり、今後の計画や意思決定に重要な指針を提供するものです。
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:**
– 現在のデータ(青色のプロット)の期間中、WEIスコアは上昇傾向を示しています。これは、生活カテゴリーにおいて全体的な改善が見られることを示唆しています。
– タイムラインの後半に示される予測（紫色の線）は、横ばいまたはわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 囲む黒い枠で表示されたプロットは外れ値を示していますが、極端な変動は見られません。
3. **各プロットや要素:**
– 青いプロットは実績を示し、それが徐々に上昇していることが視認できます。
– 異常値は黒い囲みで強調されていますが、これらは少数です。
– 予測不確かさの範囲が灰色で視覚化され、モデルの予測信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は決定木や線形回帰と一致または近似していますが、若干の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは最初下方の分布から始まり、急激に上昇しています。全体的に、データは高い相関なしに徐々に改善しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– このデータは、生活に関する特定の指標が最近改善している可能性を示唆しています。これは、例えば健康管理や新しい生活スタイルの採用の効果を反映しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、こうしたデータを用いて新たな製品やサービスの開発に繋げることができるかもしれません。また、社会的な視点からは、生活の質の向上を意識した取り組みが成功している可能性があります。
グラフ全体を通して、生活の質の改善が見られ、この趋势は今後も続く可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 最初の期間（2025-07-01から2025-07-15まで）の実績データ（青い点）は、比較的ばらつきがあるものの、徐々に上昇しています。
– その後、予測データ（縦の線）は、2025-07-15以降、比較的一貫して高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 前半にいくつかの外れ値が黒い円で囲まれており、これは特異な高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点は実績データを示し、透明度の低いグレーの範囲は予測の不確かさを示します。
– 複数の方法での予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、それぞれ色分けされていますが、全て高いスコアを維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測モデルは一致して高いスコアを示しており、予測の信頼度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは初期段階では変動が大きいですが、予測データは安定した高い水準を示しています。
6. **直感的な気づきと社会への影響:**
– 人間としては、初期の変動の大きさは、何らかの要因が生活カテゴリーに影響を及ぼしている可能性を考えるきっかけとなります。
– 予測モデルの高いスコアと安定性は、今後も高い生活水準を期待できるという安心感をもたらします。
– ビジネス的には、生活関連の分野においてポジティブな市場の動向が続くと予測されるため、関連サービスや商品への投資検討に意義があると考えられます。
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:
このグラフは個人の経済的余裕を示すWEI（経済的余裕指数）の30日間の推移を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは、期間の初めで安定的であり、0.8付近で横ばいの状態です。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、期間の後半にかけて、スコアが0.8から上昇し、最終的に1.0に達するというパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされているデータポイントがいくつかあり、それらはスコアが0.6付近に落ち込んでいます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、比較的安定していることが分かります。
– 紫色の線は予測を示し、徐々に上昇しています。
– グラフの灰色の影は、予測の不確かさ範囲を示し、実績の値を包含しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間の乖離があり、特に後半では、予測が現実の値を超える形を取っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは、高い相関を持ちながらも、一定の変動範囲に収まっています。
– 予測値は、実績値よりポジティブにシフトしており、今後の経済的余裕の増加を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々が直感的に感じるのは、現在の経済状況が安定している一方で、予測が楽観的な示唆を与えていることです。
– ビジネス面では、予測の上昇トレンドが、投資や消費の増加を促す可能性があります。
– 社会的には、経済的な安心感が高まることで、消費者の信頼感の向上が期待されます。
全体として、このグラフは、現状は安定しているが将来的な改善が見込まれるという希望的な見方を示しています。
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:
図を理解するための分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 最初の期間（7月の最初の10日間）はスコアが横ばいで、約0.8付近を示しています。
– その後、予測AIのモデルによる結果は異なります。線形回帰の予測は横ばいのまま、一方でランダムフォレストの予測はスコアが上昇します。
2. **外れ値や急激な変動**
– ７月の初めには、実績値のいくつかに外れ値が見られます（黒い枠で囲まれたプロット）。
– 予測の不確かさ範囲が描かれており、確度の違いが示唆されていますが、グレーバーで表示された範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値。黒い枠は外れ値を示します。
– 線形回帰と決定木回帰の予測がそれぞれ異なる予測線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値に対する複数の予測モデルが示されています。ランダムフォレストモデルはスコアの上昇を予測しており、他のモデルに比べて楽観的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは全体的に安定しているように見えますが、ランダムフォレストの予測のみが上昇傾向を示しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 一貫したスコアは安定した健康状態を示唆しています。
– ランダムフォレストの予測は、将来的に健康状態が良くなる可能性を示唆しており、健康維持への更なる努力が期待できるでしょう。
– グラフを見た人は、ランダムフォレストの提案を検討する必要があるかもしれませんが、現状維持の結果が見込まれる線形および決定木の予測も考慮に入れるべきです。力を入れすぎれば逆効果になる場合もありますので、バランスの取れた判断が重要です。
全体的に、データの観察から得られる洞察は、個人の健康管理や自己改善のための行動を導く助けになるでしょう。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの30日間にわたる推移を表しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 最初の約10日間は、スコアがやや安定して推移しています。
– その後、大きな変動が少なくなり、値が高く安定するようになっています。
– ランダムフォレスト回帰に基づく予測は、最初の段階では水平ですが、途中から急上昇し、その後高いレベルで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントに、いくつかの円で囲まれた外れ値が確認できます。これらの値は、個人のストレスが一時的に高まったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を表し、初期段階の変動を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績データがこの範囲内に納まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木の予測はあまり変動せず、一定の範囲に収まっています。一方、ランダムフォレストの予測が途中から急上昇し違いを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に時間経過につれて分散の低下が見られます。予測手法によっては、予測が現実の変動をうまく捉えておらず、途中から大きく異なるようになっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が感じる直感的な印象として、初期のストレス不安定性の改善が見られます。これは、ストレス管理やライフスタイルの改善が奏功した結果と考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の予測手法が特定の状況下で有効であることを示唆し、ストレス管理においては多角的なアプローチの必要性を反映しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– *初期のデータ*: 1日目から9日目にかけては実績データの変動が見られ、全体としては0.6〜0.8の間でスコアが推移しています。
– *予測*: 9日目以降の予測は、予測方法により異なります。線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばい、ランダムフォレスト回帰は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ中に、部分的に外れ値としてマークされたデータが存在しています。
3. **各プロットや要素**
– *実績データ*（青いプロット）は実際の観測値を示し、初期に集中しています。
– *予測データ*（X）は将来の動向の予測を示し、計算モデルによって異なります。
– *異常値の強調*（黒い枠）は、観測データ中で通常と異なる動きを示す値です。
– *不確かさ範囲*（グレーの影）は当該期間の不確かさを示し、その範囲内での動きが予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測において、ランダムフォレスト回帰が他のモデルより高い値を示しており、異なる手法間での予測に差異があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには小さな波動があるものの、大きな変動は見られません。外れ値としてのデータが平均より逸脱していますが、継続的なトレンドに影響を与えていません。
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**
– 実績データが期間内に集中していることから、自由度と自治が特定の時点で混乱をきたす可能性を暗示しています。このようなスコアの変動は、生活の安定性や社会的自治に影響を及ぼす可能性があり、特に予測モデルが示唆するような異なる方向性への対応が求められるでしょう。
このグラフは、個人の自由度や自治の維持に対して継続的なモニタリングと適切な施策が必要であることを示唆しています。予測における不確かさを考慮し、長期的な計画を検討することが求められるでしょう。
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**
– グラフの左側（初期）の実績データは、0.5前後での変動が見られます。その後、予測モデルによる値は時間とともに安定し、0.8から1.0の高いスコアを示しています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測は1.0で非常に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、約2025年7月1日から7月9日の間にスコアが大きく変動しています。この変動は、社会的な変動やデータ収集のばらつきに起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青いプロット）は現実の状況を示し、予測データは今後の推移を示しています。異常値（黒円で囲まれた点）は、社会的公平性・公正さの変動が予測されない場所での不規則な変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示されています。それぞれの予測モデルの結果が提供されており、ランダムフォレストが他のモデルよりも高い精度の予測を示しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期値は変動が大きく、不確実性が高いことを示しています。しかし、予測値は安定しており、全体として正の傾向を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 初期の変動が大きい期間は、社会的要因やデータ収集の変更によって影響を受けている可能性があります。予測値が示す安定した高スコアは、今後の公平性や公正さの向上に対する期待を示唆しています。社会的政策やプログラムの改良が、より公平な環境を生む可能性があります。このデータは、政策立案者や企業が公平性を向上させるための取り組みを評価し、改善する際に役立つでしょう。
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:
以下にこのグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的安定しており、WEIスコアは0.8から0.9の間で横ばいです。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰：薄紫の線、決定木回帰：水色の線）は最初は実績値と一致した後、安定して高めのスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの円で囲まれた部分は異常値を示しており、一部のデータポイントが他とは異なるパターンを示していることがわかります。
– 大きな急激な変動は特に見られませんが、異常値は注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 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）の結果が示されています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルよりも高いスコアを予測しています。
4. **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一定期間、一致が見られ、その後、予測が高くなる傾向があります。
– 複数のモデルが同様のトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰の予測スコアが特に高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲内（0.8から0.9）に集中しており、大きな偏りは見られません。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、現状維持もしくはわずかな向上を示すトレンドが見られるため、現行の取り組みが持続可能性と自治性に対してポジティブな影響を与えていると考えられます。
– 異常値があることから、予期しない変動に対して注意が必要かもしれません。これは改善の機会となるか、潜在的な問題を示している可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、WEIスコアの実績（青い点）と予測がプロットされています。実績データはおおむね横ばいですが、わずかな変動が見られます。予測データ（特にランダムフォレスト回帰など）は、徐々に上昇傾向を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒い円で囲まれていますが、明確に異常とされるデータは数少なく、全体として安定している印象です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）は、日々のWEIスコアの測定値です。
– 予測データは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を用いて将来のスコアを予測したものです。それぞれの予測は異なる色の線で表されています。
– 灰色の影は、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**
– 各予測モデル間で結果に差があるが、ランダムフォレスト回帰が他のモデルに比べて一貫した上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは概ね0.8付近に密集していますが、外れ値の有無を注意深く観察する必要があります。モデル間での相関を見て取ることができ、ランダムフォレスト回帰が最もポジティブな予測をしているようです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアの安定は、社会基盤や教育機会が一定水準に達していることを示唆しています。
– 予測が上昇傾向を示していることから、今後の改善が期待されます。これは社会的な投資や政策の効果として評価される可能性があります。
– 教育機会の向上は、将来の労働市場へのポジティブな影響を暗示しており、長期的な経済成長を支える要因になり得ます。
このグラフから得られる洞察は、社会政策の策定や教育の質向上に向けた取り組みの根拠として活用できます。
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:
以下は、グラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 7月1日から7月10日まで実績データ（青いプロット）が上昇しています。この期間中は急激にWEIスコアが向上しています。
– その後、7月11日以降はスコアが横ばいの傾向を示し始めます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て7月5日以降平坦な推移を示しており、安定した状態を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒く丸で囲まれた実績データがあり、7月5日付近で急激な階調が見られる。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データであり、実際のスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示し、この範囲は狭く、予測の信頼性が高いことを示しています。
– 青、緑、紫のラインはそれぞれ異なる回帰モデルに基づく予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの急上昇は、予測データが安定した状態を想定していることと対照的です。
– 予測モデルはそれぞれ異なる方法でWEIスコアを予測していますが、基本的に同じ安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期には実績データがばらついていますが、後半では安定することから、何らかの強化策が実施された可能性があります。
6. **インサイトと社会への影響**:
– 直感的には、初期のスコア向上により、社会における共生、多様性、自由の保障の取り組みが強化された可能性を示唆しています。
– 安定した予測は、持続可能な政策や施策が効果的に機能していることを示しています。
– ビジネスや政策決定者は、初期の急激な変動に対する対応策をさらに検討することで、より持続的な発展につながる可能性があります。
この分析を通じて、社会的な改善が進行中であることが伺えます。今後の施策の評価に利用されるでしょう。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– **一定のパターン**: 各時間帯で見られるスコアの色は、日にちごとに変動があるものの、一定の色のパターンが見受けられます。
– **周期性**: 特定の時間帯において、高いスコア（黄色）や低いスコア（紫）が現れる周期があるように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **7月6日**: 16時台から8時台にかけて、スコアが急に上昇している箇所が見られます。また、同日の19時台以降にはスコアの顕著な上昇があります。
– **7月7日**: 再び、同様の時間帯でスコアが高くなっています。
### 3. 各プロットや要素
– **色のグラデーション**: 紫（低スコア）から黄色（高スコア）までのグラデーションは、活動や関心の強度を表しているものと考えられます。色が濃い場所ほど、活動度や関心が高いことを示していると考えられます。
### 4. 関係性
– 同一時間帯であっても日ごとの違いが存在し、各曜日での行動や関心の変化があること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
– 特定の時間帯で高いスコアが繰り返し観測される場合、その時間帯の定期的なイベントや活動が存在すると考えられます。
### 6. 人間の直感と社会・ビジネスへの影響
– **直感的感覚**: 特定の時間帯における活動の高まりや低下が視覚的にわかりやすく、生活スタイルやルーティンが視覚化されていると感じるでしょう。
– **ビジネスへの影響**: 企業はこのデータを用いてピーク時間に焦点を合わせたマーケティング戦略を立案したり、顧客の需要を予測してサービスを最適化することができます。
このヒートマップは、特定の時間帯における生活パターンや興味の強さを視覚化し、それを基に戦略を立てる上で非常に有用です。
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:
以下は、提供された個人WEI平均スコア時系列ヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 色の変化を通じて、特定の時間帯でのスコアの上昇または下降を確認できます。例えば、7月5日から7月8日にかけて色が暗から明るく変化しており、スコアの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯で急に色が変わる箇所は、急激な変動を示しています。7月5日の16時や19時には、色が深く暗くなっており、スコアが低下していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。明るい黄色は高いスコア（0.8以上）、深い紫は低いスコア（0.65以下）を示しています。
– 各時間帯におけるスコアの変化が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯でのスコアの動きが確認できるため、一日の中でのスコア変動パターンの把握が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは日によって異なる傾向を示しており、全体的には時間帯での傾向（例えば、16時台や19時台のスコア変動）が見受けられます。
6. **人間が直感的に感じること、及びビジネスや社会への影響**
– このデータは、おそらく個人やグループの生活リズムやパフォーマンスを示している可能性があります。特定の時間帯（例: 16時や19時）でパフォーマンスが落ち込む場合、休憩時間の最適化や業務計画の再調整が有効でしょう。
– ビジネスでは、労働時間の効率化や従業員のストレス管理に活用できる可能性があります。
このヒートマップは、生活習慣やパフォーマンスの傾向を色分けで直感的に理解するための有効なツールです。
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:
このヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**:
– 色の濃淡から、時間帯ごとにスコアの変動が見られます。スコアは概ね同じ範囲内に維持されていますが、特定の日付や時間帯で微妙な変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値は見られませんが、7月5日の15時と16時に、スコアが他の日付と比べて低めの領域があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアを示し、明るい黄色が高スコア、濃い紫が低スコアを表しています。
– 16時から19時にかけて、スコアが大きく変わる様子が観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのスコアが日付ごとに連続しているため、日々のパターンが異なることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月7日から8日にかけての時間帯では、明るい色の領域が多く見受けられ、全体的に高スコア傾向にあることがわかります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– このヒートマップからは、特定の日や時間帯において、社会的・経済的活動が活発であることが示唆されます。
– 社会的なウェルビーイングは時間帯によって変動があり、特に16時から19時の間に注目すべき変化が見られます。この時間帯が社会的なイベントや活動の影響を受けやすい可能性があります。
– ビジネスでは、このデータを基に最も適した時間帯にキャンペーンやサービスを展開するなど、戦略的な意思決定が可能です。
全体として、特定のパターンや変化する要因を深掘りすることで、より精緻な分析や意思決定に役立てることができるでしょう。
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:
この相関ヒートマップから、以下の観察と洞察を得られます：
1. **トレンド**
– トレンドを直接示すデータではありませんが、長期間にわたるデータセットに基づいた関連性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値の範囲内において、外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 各セルの色は、特定のWEI（生活幸福指数）間の相関の強さを示します。濃い赤は高い正の相関（0.85以上）を示し、青は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（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間には高い相関（0.87）があり、健康と経済的余裕が密接に関連していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人と社会を問わず、さまざまなWEI項目間に見られる高い正の相関は、生活質の各要素が互いに関連し合い、全体的な生活幸福度に影響を与えている可能性を示しています。
6. **直感的に感じることや影響**
– 「個人WEI（心の安定）」が他のWEI要素と高い相関を持つことで、心の安定が全体の幸福感にとって重要であると直感的に理解できるかもしれません。
– ビジネスや社会的な影響としては、生活の質を向上させるためには多面的なアプローチが必要であることが示唆され、特定の要素（例えば健康や経済的安定）に焦点を当てた施策が効果的であ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:
この箱ひげ図は、生活カテゴリーにおける様々な指標のWEIスコア分布を比較しています。以下に、グラフの特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 各WEIタイプ間で大きなトレンドは見られませんが、それぞれ特定の範囲にスコアが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかの箱ひげ図に、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」などにおいて、広い範囲でスコアが変動していることが見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 箱ひげ図の中央の線は中央値を示し、箱の上部と下部は第1四分位数と第3四分位数を示しています。ひげはこれらの四分位範囲外のデータを示し、外側には外れ値がある場合もあります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特に注目すべき点としては、「個人WEI（経済欲求）」が他のWEIタイプに比べてより狭い範囲に集中しており、安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一般には、個人関連のWEIが社会関連のWEIよりもバラツキが小さくなっており、個人のライフスタイルや心理状態は比較的一定である可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 成果や満足度における個々の変動が少ないため、個人の経済的または心理的状況は安定していると考えられます。
– 一方で、社会的な観点からは、「共生・多様性・自由の尊重」に対するスコアの変動が大きく、その改善が求められている可能性があります。これは、異なる文化や自由の尊重についての社会的な活動や政策の必要性を示唆しています。
これらの視点をもとに、ビジネス戦略や社会施策を考えることで、より良い生活の質を実現するためのインサイトを得ることができます。
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:
この主成分分析（PCA）グラフを詳しく見ていきましょう。
1. **トレンド**:
– PCAプロットは時系列ではなく、データの分散を捉えるものですが、特定の方向に集中しているトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上において、他のプロットからやや離れた点があり、これは外れ値または異なるパターングループを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、生活カテゴリにおけるWEI構成要素のサンプルや期間を表しています。
– 第1主成分は0.78の寄与率で、データの大半のバリエーションを捉えており、第2主成分が0.08の寄与率を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PC1とPC2の2次元空間で、特定の密集したクラスタは見られず、個々のデータは比較的均一に広がっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– PC1がPC2に比べてデータの大部分の変動を説明しているため、PC1に沿った方向での変化がより重要であると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフでは、WEI構成要素の観点から異なる生活パターンが広範に分布しています。特定の強いクラスタリングがないため、多様性があることが考えられます。
– ビジネスや政策決定においては、一部の外れ値や特殊なパターンに注目し、それらが示す潜在的な新しいトレンドや需要の変化を分析する価値があるでしょう。
このPCAの視覚化は、データの多様性と相互関係を捉え、将来の方向性を考慮するためのインサイトを提供します。例えば、新製品の需要予測や生活様式の変化を見通す際に役立てることができるでしょう。
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。