📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEI スコアデータの分析
**1. 時系列推移**
– **全体のトレンド**: 7月1日からのデータを見ると、各日付ごとに総合WEIスコアは0.66から始まり、7月8日には0.90まで上昇しています。このデータは、日にちが進むにつれて総合WEIスコアが全体的に上昇するトレンドを示しています。
– **顕著な変動期間**: 特に7月6日以降に高いスコアが現れ始めており、これは何か提供された政策やイベントが参加者に好意的に受け止められた可能性を示唆しています。
**2. 異常値**
– 提供されている異常値の日付には7月1日、2日、5日などがあります。例えば、7月1日のスコアが0.66と低い値は、何らかの社会的または個人的要因によってネガティブな影響を受けたと推測できます。
– 一方、7月7日のスコア0.90は高すぎる異常値で、この原因として、たとえば大きなイベントや何らかの社会的改善があったのかもしれません。
**3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）**
– **長期的なトレンド**: 長期間で見ると、総合WEIスコアは徐々に安定して上昇傾向を描いています。特に7月6日以降の急激な上昇が目立ちます。
– **季節的なパターン**: データ期間が短いため明瞭な季節性は観測され難いですが、週末などの特定のタイミングでスコアが上昇する傾向にある可能性があります。
– **残差成分**: 具体的な外的要因が解明されていない不規則要素が含まれている可能性があります。
**4. 項目間の相関**
– 相関マップを仮に描けば、「社会WEI平均」と「総合WEI」の相関が強いと考えられます。真のデータが提供されていませんが、各項目間には例えば「健康状態」と「心理的ストレス」のような予測される相関性が存在し得ます。
**5. データ分布**
– **ばらつきと中央値**: 提供されたデータから箱ひげ図を描くと、多くの詳細項目、特に社会WEI、健康状態、自主性において中央値が高く、ばらつきが少ないことが考えられます。異常値もいくつか見受けられる可動域があります。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– **主要な構成要素の寄与率**: PC1が0.78という高い寄与率を持ち、これはデータの大半の変動をこの第1主成分が説明していることを示します。この成分は、多くの情報（各詳細項目）を捉えていますが、PC2の寄与率が低いことから他の固有要素による変動は少なく、PC1が非常に主導的であることを示唆しています。
**結論**
WEIスコアの回復と上昇は、全体的な社会的環境の改善を示唆していますが、特定の日の異常値は、分析を深めれば具体的な原因を明らかにする助けになるでしょう。このデータからは、健康状態の改善と社会的インフラの向上がWEIに大きく寄与している可能性が高いと考えられます。また、個人の自由度と自治、社会的公平性は今後更に注視するべきエリアです。
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:
上記のグラフについて、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 評価期間は360日間ですが、グラフ上のデータは開始時点と終了時点で明確に分かれています。
– 初期データでは、スコアが一定の範囲内で変動しており、その後、終盤にかけて緩やかな上昇があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分にいくつか異常値が特定されており、通常の変動範囲から外れています。これらは異常値として認識されています。
– 中央の期間にはデータがなく、終盤に再びデータが出現しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、初期の密集区域に多く見られます。
– 緑色の点は前年の比較データを示しており、終盤に集まっています。
– グラフ内の線（紫、ピンク、水色など）はさまざまな予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）を示しており、予測範囲内での変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが示すスコアの推移が、過去の実績と前年データと比較されています。
– 予測結果は全般的に実績データより高い範囲に位置しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値は初期部分に集中しているが、予測データではあまり見られず、モデルが異常値を考慮した予測を行っている可能性があります。
6. **直感的洞察と影響**
– 初期のスコアが安定していない可能性があり、異常値の多さがそれを示唆しています。そのため、データ収集や計測方法に見直しが必要かもしれません。
– ビジネスや社会において、予測モデルにより今後のスコア改善が期待されることを示唆しています。この改善傾向は、生活政策の強化やサービス向上の可能性を示唆しています。
このグラフの情報を基に、特定の時期における対応策を検討し、異常値除去や予測精度の向上を図ることが重要となります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: 初期のデータポイントはおおよそ0.6から0.7の範囲で、徐々に増加しているように見えます。ポジティブな傾向が見られるため、全体的な生活改善や効率の向上が示唆されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の青いデータポイントのうち、いくつかが明らかに他のデータから離れています（黒い縁取り）。これらは異常値として特定されています。
– **急激な変動**: 特に顕著な急激な変動は見られませんが、データのばらつきが少ないため、安定した傾向が続いていると考えられます。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **実績（青い点）**: 実際のパフォーマンス値を表しています。
– **予測（赤い交差点）**: 予測値が含まれており、今後の見通しを提供しています。
– **異常値（黒い縁取り）**: 通常の範囲外のデータポイントを特定しています。
– **前年（緑の濃淡点）**: 前年のデータと比較することで、全体の進展や変化が見えるようになっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 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)が存在しますが、いずれも安定した範囲内で変化しています。各モデルの予測結果が概ね一致しており、予測モデルに対する信頼性が示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 折れ線や回帰モデルによる予測範囲が狭く、データのばらつきが少ないことから、高い相関関係が期待できる状況です。
### 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
– **生活改善の兆し**: 点が増加を示しているため、個人の生活の改善や効率の向上が考えられます。
– **ビジネスへの影響**: WEIスコアの向上は、生産性の改善や従業員の満足度向上に寄与する可能性があり、ビジネスにとってもポジティブな影響を与えるでしょう。
– **予測の安定性**: リスクが低く見え、今後の計画を立てる際に信頼性のある指標となることが期待されます。
データの明示性と予測の相関性は、経営戦略やプランニングの重要な鍵となるでしょう。このグラフは、戦略的な方向性を示す貴重な資料として利用可能です。
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:
1. **トレンド:**
– 左側に実績値（青い点）が集まり、高めのWEIスコアを維持しています。
– 右側の緑の点は前年のデータを示し、一貫して高めのスコアを維持しているようです。
– 全体として、WEIスコアは高い状態で安定し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が黒い円で囲まれ、異常値として認識されていますが、全体としてそれほど目立たない位置です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示しており、その中央に黒い円で囲まれた点が異常値として表示されています。
– 予測のためのさまざまなモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がピンクや紫の線として表示されていますが、実績データとそれほど乖離がないようです。
– 確率の予測範囲（灰色）は、予測モデルの不確実性を示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:**
– 実績データと前年のデータ間で大きな乖離は見られません。
– 各予測モデルも非常に似通った結果を示しており、データが安定していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各データが高い相関を持ち、一貫して高いスコアを維持しているようです。
– 異常値の発生も、全体の分布に大きな影響を与えていないようです。
6. **直感的な理解と社会への影響:**
– グラフは、生活カテゴリにおいてWEIスコアが高く安定していることを示しており、これがビジネスの予測モデルに確実性を与えています。
– 社会的には、安定したスコアは安心感を提供し、特に政策決定や市場戦略においてポジティブな影響を与えるでしょう。
このデータは、短期的には安定しており、信頼性のある予測モデルが構築されていることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは360日間の期間を示していますが、データが集中しているのは初期（2025年7月）と後期（2026年6月）のみです。トレンドとしては、一部の短期間で一時的な変化が見られ、その後、データは別の時期に出現しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のプロットには「異常値」として認識されたデータが存在しており、そのスコアは他のデータに比べて外れています。
– 特に2025年7月のデータには外れ値が数多く含まれており、急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各データポイントには異なる色とマーカーが使われています。青のプロットは「実績（実績AI）」を、緑のプロットは「前年（比較AI）」を示しています。
– 予測モデルのプロットは紫、灰色の帯が予測の不確かさ範囲を示しています。この範囲内に多くのプロットがまとまっていることから、予測が比較的一貫していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは集中する時間帯が限られていますが、各時期に様々なAI予測モデルが適用され、その予測値が比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは全体的に0.6から1.0の範囲に集中しています。これにより、この個人の経済的余裕（WEI）スコアが比較的高いということが示唆されます。
6. **直感的感想およびビジネスや社会への影響**:
– 初期段階での変動および異常値が目立ちますが、これらは短期的なものであり、全体のトレンドには大きな影響はしていない可能性が高いです。
– 経済的余裕が高い状態が継続していることは、ビジネス戦略や社会政策の観点からはプラス要因です。消費者信頼度の高さや潜在的な消費能力を示唆しています。
このグラフのデータに基づくと、個人の経済的余裕は一貫して高水準を維持しているように見受けられ、ビジネスや政策設計においてこの安定性を利用することが考えられます。
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:
このグラフに対する詳細な分析を以下に示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 初期は「実績AI」によるデータで、非常に安定しており、高めのWEIスコア（約0.8）で推移しています。
– 予測期間に入ると、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）が示されています。それぞれの予測は異なるが、直線的な予測が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつか「異常値」が観測されており、これらは実績と若干ズレています。しかし、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 「実績（青色）」は実際に観測されたデータを示しており、「異常（黒色の円）」は予測と大きく逸脱したデータポイントを示します。
– 予測は多様な色で示され、異なる回帰モデルの精度や傾向を見ることができます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績と予測のデータポイントは比較されており、各モデルの予測の精度を判断するための基準として使われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは安定しており、異常値との間に大きな相関は見られません。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– 人々は、初期のデータの安定性から健康状態が良好であると直感的に理解するでしょう。
– 長期的な予測では、どのモデルがもっとも信頼できそうかを判断する必要があり、複数の回帰モデルを比較することが重要です。
– 社会的・ビジネス的には、健康管理や改善施策に対する合理的なプランニングに貢献できる情報となるでしょう。
この分析が他のデータ解釈や予測に役立つための一助となれば幸いです。
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:
グラフ分析に失敗しました: ‘NoneType’ object is not subscriptable
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列の初期段階（2025年7月頃）では、実績値（青色のプロット）は比較的高い値（約0.6から0.8の間）で、安定しています。
– 2025年後半から2026年にかけて、新しいデータ（緑色の前年実績）が現れているが、スコアが低下している傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された異常値がいくつか見られ、初期の実績データと予測ラインから外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロット：実績値を示す。
– 緑色のプロット：前年の実績データを示す。
– ピンク色の線：異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）に基づく予想を示す。
– グレーの範囲：予測の不確かさを示す。
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ギャップがある。
– 予測モデル間ではわずかな差異があるが、大きなトレンドは共有されています。
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は強い相関が見られない。予測が十分でない可能性があります。
6. **直感的洞察と影響**
– 個人の自由度と自治が長期的に低下する可能性を示唆しています。
– 社会的には、個人の自由が制約される環境が生じているとみられるかもしれません。
– ビジネス的には、この指標に基づいたサービス改善や支援策が必要になるかもしれません。
このグラフに基づき、個人の生活の質を向上させるための戦略が必要であることがわかります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間別変化**: 2025年7月から2026年7月までの間、データは大きく以下の2つの期間に分けられています。
– **冒頭期間（2025年7月～10月頃）**: ここでは、一部の予測データが提示されています。決定木回帰（紫）とランダムフォレスト回帰（ピンク）が示されていますが、両方とも予測範囲内で安定しているように見えます。
– **後半期間（2026年3月～7月）**: 実際のデータ（緑）が提示されています。こちらは0.6から0.8の範囲で安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 実績データには黒い円で強調された異常値がありますが、全体的には大きな外れ値はあまり見受けられません。
– **急激な変動**: 視覚的には特に急激な変動は確認されていませんが、予測の信頼区間（灰色）は狭いため、データは比較的一貫しているように見えます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色・密度**:
– **実績（青）と異常値（黒）**: 現実の状況を示しています。
– **予測線（紫、ピンク）**: 線形回帰とランダムフォレストによる予測。特にランダムフォレスト（ピンク）はデータの上部に位置し、より楽観的な見積になっているようです。
– **前年（緑）**: 過去のデータとして比較材料に使われますが、主に2026年の数値が高めです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデル間では、ランダムフォレスト回帰が他の予測よりも高いスコアを予測しているように見えるため、モデル間での予測差が確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データポイントは全体的に高いスコアに集中しており、低スコアのデータは少ないです。予測と実績データの間にはある程度の一致がありますが、特定のモデル（ランダムフォレスト）の方が上振れ気味に予測します。
### 6. 直感的洞察および社会への影響
– **直感的洞察**: このグラフを見る限りでは、社会の公正性におけるスコアは堅調に推移しているようです。特に実績データが高いスコアを維持していることは、前向きな指標として捉えられるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: 高スコアの維持は、社会的な公平性を高めるための施策が効果を上げていることを示唆します。このトレンドが続けば、企業や政府のさらなる投資や戦略的計画が後押しされる可能性があります。
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:
このグラフの分析から得られる主な洞察は以下のとおりです。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年7月-2025年11月）ではWEIスコアが比較的安定しており、横ばいに見えます。
– 後の期間（2026年5月-2026年7月）は全体的に高い値を示していますが、短期間で比較的安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方に異常値（黒の円で示される）がいくつか見られ、その後の予測と実績値により一致しない部分があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績値を示し、一貫して比較的高いスコアを維持しています。
– 異常値はブラックの円で示され、標準的な変動範囲から外れた点を示します。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色で示され、これらの手法間でわずかな違いがあることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は実績値と異なる動きを示し、それぞれのモデルが様々な変動を捉えていることがわかります。
– 比較AIの予測と実際のデータが若干異なることが観察されますが、全般的には同じトレンドを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のデータポイントが非常に近接していることから、予測モデルが比較的良い精度で実績をキャプチャしているように見えますが、外れ値がその理解を困難にしています。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– 生活の持続可能性と自治性を表すこのスコアが高いことは、社会が持続可能な発展に向けて良い位置にいることを示唆しています。
– 異常値の存在は、システムの不安定性や何らかの外的要因による一時的な影響を示唆するかもしれず、これに注意を払う必要があります。
– 予測と実績のギャップを分析することで、予測精度の向上や実際の社会的インパクトに対する理解が深まり、より良い政策立案に繋がるでしょう。
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:
### グラフの分析および洞察
1. **トレンド**
– 初期から中期にかけては、データポイントが左寄りに集中しています。後半に向け、予測データが右側に存在し、そこでの実績データはないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データプロットの中に黒い丸で示された異常値がいくつか見られます。これらは通常の変動範囲から外れており、特に初期に発生しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、緑は前年のデータです。実績の中には異常値として黒い丸が強調されています。
– 紫とピンクの線は異なる予測モデル（決定木回帰やランダムフォレスト回帰による予測）を表しています。
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、時系列的な連続性がなく、時間軸に大きなギャップがあります。実績が左側の期間に集中し、予測が右側に存在する点が特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高いスコアに密集し、異常値を除いて安定した分布を示しています。予測データも同様の範囲にプロットされていますが、変動幅は予測方法により異なります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、社会インフラや教育機会に関するWEIスコアが高水準で安定していることを示唆しています。外れ値の存在は一時的な障害や特殊なイベント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、教育やインフラの改善が適切に進行していることが評価されやすいですが、予測が大きく右側にシフトしている点から、今後の計画や政策展開に不確実性を伴う可能性を示しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2つの主要な期間（2025年7月から2025年8月、および2026年6月）に分かれており、各期間における傾向を確認できます。
– 初期のデータ（2025年）は主に横ばいです。
– 後半のデータ（2026年）でもおおむね安定しているようですが、異なる時間枠で評価されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的に大きな外れ値は目立ちませんが、2025年のデータには異常値として記載されているものがあります。
– 急激な変動はあまり見られず、データは全体的に安定している印象。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **色**: 実績（実績AI）は青色、予測（予測AI）は赤色の「×」で示されています。一方、緑色の点が前年比較を示すため、過去との対比にも役立ちます。
– **形状**: 丸や×印の違いで実績と予測が区別されています。
– **線**: 異なる回帰モデルを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が示されており、それぞれ異なるモデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）に基づいた予測が比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は視覚的には示されていませんが、実績と前年のデータを比較することにより、過去の傾向との関係性を検討することが可能です。
– 分布は比較的狭い範囲に収まっており、データの安定性が示唆されます。
6. **人間の直感と社会的影響**:
– このグラフから、社会的な共生や多様性に関する指標が安定して推移していることが確認でき、政策の有効性や予測の正確性についての評価に役立つ可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能な施策の効果検証や改善へのインサイトを得ることができるでしょう。
全体として、このグラフは実績データと予測データを対比し、将来の指標管理に役立つ価値のある洞察を提供しています。
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:
以下は、提供された総合WEI時系列ヒートマップに関する分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色変化から、全体的に時間帯による変動が見て取れます。特定の時間帯における活動レベルが日によって異なることを示唆しています。
– 7月5日以降に急激な明るい色（高スコア）が増えており、何らかの活動の増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月の最初と最後の日に見られる黄色は、これまでのデータポイントと比較して著しく高いスコアを示しています。これが外れ値的な活動増加を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示しており、濃い紫色は低スコア、黄色は高スコアを表します。この色の変動を分析することで、活動のピークや低下を把握できます。
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変動が見られ、一部の時間帯での増加が他の時間帯と関連している可能性があります。例えば、午後（15-16時）と夜（19時以降）に特定のパターンが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は観察されないものの、特定の色の変化（スコアの上昇）が複数の時間帯で同期して現れ、共通の要因が影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な認識とビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップからは、特定の期間における人々の活動増加が目に付きます。これはイベントやキャンペーン、または季節的な影響を反映しているかもしれません。
– 高い活動スコアを示す時間帯に焦点を当てることで、ビジネスはマーケティング活動を効果的にタイミングを合わせるなどの戦略を検討できるでしょう。
このヒートマップを詳細に分析することで、特定の時間帯や日付での活動パターンが明確になり、ライフスタイルの変化や顧客動向の把握に役立つ可能性があります。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体として、WEIスコアは時間帯（時間軸）ごとに異なるパターンを示しています。
– 比較的スコアが安定している時間帯もあれば、特定の時間帯では明確な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に16時台のスコアが非常に低く、外れ値として目立っています。
– 16時および19時のスコアの変動が大きく、日ごとに異なるパターンを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラースケールによってスコアの高さが示され、色が濃いほどスコアが低く、色が薄いほどスコアが高いです。
– ヒートマップの横方向は日付を、縦方向は時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアは、日付により異なるパターンを示します。特に一部の時間帯（16時、19時、15時）が他よりも顕著な変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに日ごとのスコアに周期性が見られる可能性があり、特定の時間帯で一定の周期的な変動が存在しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は日中の特定の時間帯において、安定した生活習慣や行動をもたらしている可能性がありますが、特定の時間で異常な変動が起こっていることが懸念されます。
– これは生活のリズムやスケジュールの変化、または特定のイベントによる影響を示唆しているかもしれません。この情報を基に、日常生活やビジネスのスケジュール管理の見直しが必要であるかもしれません。また、幸福度やパフォーマンスの向上につながる改善点が見つかるかもしれません。
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:
以下は、提供されたヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を通して、7月1日から7月8日にかけて色の変化が見られます。特に、7月5日から7月8日に向けて黄色系の色が増加していることがわかります。これはWEI平均スコアの上昇を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に濃い青色から紫色のマスが見られ、この時間帯のスコアが他の時間帯と比較して低いことを示しています。この日は何か特異なイベントやトラブルが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– カラーバーによると、色の濃淡はスコアの高低を示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが低いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一部の時間帯ではスコアが急激に変動しており、時間帯ごとに異なるトレンドが見られます。特に日中と夜間には異なる動きが観察される可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯であっても、日にちによりスコアの変動があり、一日の中でも複数のピットフォールやピークがあることが示されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネス・社会への影響**:
– 期間中の一貫したスコアの上昇は、生活や社会の改善を示唆しているかもしれません。外れ値の日は特異なイベントの影響を示している可能性があり、その原因を探ることが重要です。
– ビジネスでは、このデータを基にピーク時間帯を把握し、労力やサービスの配置を最適化することができ、効率的なリソース配分が可能となります。
このように、ヒートマップからは時間とともにどのように社会WEI平均スコアが変化しているかを直感的かつ系統的に捉えることができます。
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、生活カテゴリにおけるWEI（World Economic Index）項目間の相関関係を示しています。365日間のデータに基づいており、各要素間の関係性を可視化しています。
### 1. トレンド
– ヒートマップ自体は時系列の変化ではなく、異なる要素間の静的な相関を示しています。トレンドではなく、関係性に注目します。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値の概念とは異なりますが、0.50などの低めの相関値は通常のパターンと異なるため注目に値します。
### 3. プロットや要素の意味
– 色の濃さは相関の強さを示し、赤系は強い正の相関、青系は負の相関または弱い相関を示しています。
– たとえば、「個人WEI（心的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間の相関は0.50と弱めです。
### 4. 時系列データの関係性
– ここでは時系列データではなく、単なる相関関係です。紀年変化は示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」は多くの他の要素と高相関（0.89以上が多い）で、全体的な指標として他の指標とよく連動しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関は1.00で極めて強い関係にあります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も多くの他の要素と高相関を示します。
### 6. 直感的な感想とビジネスや社会への影響
– ビジネスや政策立案者にとって、特定の生活指標が他の指標とどれほど連動しているかを理解することは重要です。たとえば、ある分野に焦点を当てることで、同時に他の多数の分野が影響を受ける可能性があることを示します。
– 特に「総合WEI」と対策を講じることで多くの関連要素を改善できる可能性があることが示唆されます。
– 「個人WEI（自由度と自治）」の低い相関は、これが他の要素から独立している部分があるか、あるいは他の要素から影響を受けにくいことを示すかもしれません。これにより、政策設計の際に異なるアプローチが必要とされ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:
1. **トレンド**
– WEIスコアの中央値は全体として高めであるが、各分類間でバラツキが見られる。
– 各カテゴリの中央値は比較的安定しており、周期的な変動ではなく、ゆっくりした変化が示唆されている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に目立たないが、各カテゴリでのデータ範囲の広さは異なる。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（認知柔軟性）」においては、データ範囲が比較的狭く、安定している一方、他の項目では広い範囲を示し、変動があることを示唆している。
3. **各プロットや要素**
– 色によって各カテゴリが分かれており、視覚的に認識しやすくなっている。
– 箱ひげ図は中央値、四分位範囲、全体のスコア範囲を示しており、偏りや分布を見るのに有効。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしては示されていないが、各項目間の比較が可能であるため、これによりカテゴリー間の関係性を見出すことができる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ある程度の重なりが見られるため、関連性がある可能性が考えられるが、明確な相関を示すには追加の分析が必要である。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は項目ごとにスコアが大きく異なることに気づくかもしれない。「社会WEI（生態系整備）」などはスコア範囲が広い別の項目と比較して安定している。
– ビジネスや社会においては、例えば「個人WEI（心理的ストレス）」が安定して高水準であることは、ストレス管理の有効性を示唆し、幸福度向上に寄与する可能性がある。
– 一方で、「社会WEI（持続可能性と自治生）」などは改善の余地があることを示しており、その分野への投資や対策が求められる可能性がある。
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、生活カテゴリーに関連するデータを主成分分析（PCA）によって視覚化したもので、主に以下の点について考察できます。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上昇、下降、横ばいのトレンドは見られません。データは第1主成分と第2主成分の組み合わせで広がっており、特定の方向性を持たないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 両軸に対して極端に離れたデータポイントはなく、外れ値は目立ちません。データは比較的均等に散らばっています。
3. **各プロットや要素**:
– プロットされた点は、データポイントとしてそれぞれの観測を表しています。第1主成分（寄与率: 0.78）がデータの大部分を説明しており、第2主成分（寄与率: 0.08）がわずかな情報を付加しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAの結果として、各データポイントは原データの時系列変動をまとめて示していますが、複数の時系列データの具体的な相互の関係性や依存性を直接示すものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 局所的には、第1主成分が第2主成分よりもデータのばらつきを多く説明しているため、第1主成分に沿った分布が見られます。密度の集中は特に目立ちません。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、複雑なデータセットの変動を理解するための概要を提供します。人間が直感的に感じ取ることとして、データが広範囲に分布していて特定のクラスターが形成されていないため、多様な要素が関与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、多様な要素が全体の状況に寄与しているため、特定の変数だけではなく全体を考慮した戦略が必要と言えるでしょう。
このようなPCA解析は、データ内の変動要因を特定しやすくしており、これに基づいて具体的なアクションを取るための基礎を提供します。
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。