📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 重要な傾向と異常の分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 最初の数日は、スコアに大きな変動が見られ、特に7月1日から5日までは不安定な動きを示していますが、その後6日以降急上昇し、7日以降は高いスコアを維持しています。この傾向は、何らかのイベントや外的要因が影響を及ぼしている可能性を示唆しています。
– **個人WEI平均**: 個人WEIの平均は、期間を通じて徐々に上昇していますが、5日に一時的な低下が見られます。その後、8日以降は高い水準を保っています。
– **社会WEI平均**: 社会WEIの平均も、7月5日まで低下した後、急激に増加し7日以降高いレベルを持続しています。
#### 異常値
– **7月1日と2日**: 低スコアの異常値が発生しており、これらの日は社会フェアネスや多様性のスコアが特に低く、社会的要因による不均衡や摩擦の可能性が考えられます。
– **7月7日以降**: 高スコアの異常が見られ、これらは持続可能性や社会インフラの改善が寄与している可能性があります。政策変更や社会イベントが背景にあるかもしれません。
### パターンと季節性
– STL分解により、長期的トレンドは概ね上昇の傾向を示していることが推測されます。季節性やサイクルは見られず、むしろ改善が明確に見られることから、特定の介入（例えば公共政策の改善）が影響している可能性があります。
### 項目間の相関とデータ分布
– **相関**: 経済的余裕、健康状態、社会基盤は相互に強い関連がある可能性が高いです。特に、社会基盤の改善が他の項目の改善にも寄与している形跡があります。
– **箱ひげ図からの分析**: 全体として、各WEIスコアは比較的狭い範囲に収束しており、異常値は一時的か季節的なものとして捉えられ、持続的な改善傾向が強調されています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素**: PC1が77%の寄与率を持つことから、WEIスコアの大部分が単一の要因に依存していることが示唆されます。これは、政策施策や特定のマクロ的要因が全体的なデータに影響を及ぼしていることを示しています。
### 結論
この30日間の分析から、WEIスコアは特に最初の約1週間にかけて不安定な動きを見せるものの、その後は明らかに改善しています。異常値を伴う低スコアの期間は、特定の社会的要因による影響が濃厚であり、一方で高スコアの期間は社会基盤や持続可能性の改善を反映しています。この結果は、持続可能な社会構築の方向性が正しいことを示しており、特定の施策の影響を考慮したデータの一環として分析が役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の期間で緩やかに上昇しているように見えますが、その後は横ばいに近い動きを見せています。
– 予測データ（ピンクのライン）は、一定のレベルでほぼ水平になっており、変動は少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績データには、黒い丸で示された外れ値があります。これは、予想される範囲を逸脱した異常な動きです。
– 外れ値が存在する位置は、データの変動を引き起こした要因として注目に値します。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績AI）は、実際のWEIスコアの変動を示しています。
– ピンクのラインは、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを表し、どの程度の誤差が生じる可能性があるかを示しています。
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、一定の関係がありますが、実績データの方が一般に予測よりも変動が大きいです。
– これにより、予測精度の改善の余地があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は水平につながる傾向があり、同時にいくつかの外れた点が目立ちます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 実績データが予測を上回ることが多いため、現状のモデルでは追随しきれていない可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、予測に基づく意思決定を行う際に、外れ値に対する柔軟な対応が求められます。
– 社会への影響としては、予測精度改善による資源の最適配分が可能になり、効率的な運営につながる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは初めの時期において、データが0.6から0.8に向かって増加傾向を示している。
– それ以降のデータがないが、予測ライン（薄紫）が示すように0.8以降は比較的安定し、若干の上昇が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは外れ値として強調されており、これらは全体の傾向から外れている可能性がある。
– 特定の急激な変動はないが、個別プロットのばらつきが見られることから、一定の不安定さが存在する。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを表し、過去のWEIスコアの推移を示している。
– 黒い円で囲まれたデータポイントは外れ値を示す。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの背景部分）はxAI/3σで示されており、予測に対する信頼区間を表している。
– 薄紫、緑、水色のラインはそれぞれ異なるモデル（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰）による予測を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点では、実績データとそれに基づく異なる予測モデルの関係が示され、どのモデルがより正確かを評価する必要がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは0.8付近での密度が高く、一定の範囲で安定しているように見える。
6. **直感的な洞察、およびビジネスや社会への影響**:
– データの傾向としては、全体的に安定した成長を示しているが、一部外れ値が続くと予測の信頼性に影響を与える可能性がある。
– 生活におけるWEIスコアの改善は、個人の幸福度や生活の質向上を示すかもしれない。ビジネスにおいては、予測モデルを用いた適切な介入により、さらなる改善が可能であると考えられる。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は2025年7月1日から約10日間にわたってプロットされていますが、おおむね横ばいの傾向が見られます。データ自体の変動は少ないようです。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰）では、今後のスコアが安定して高くなると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として丸で囲まれた点が確認でき、観測された中で通常から逸脱している日があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績データを示し、一定の範囲内でばらついています。
– 水平なライン（ピンク、青、紫）：予測データを示しており、一定値での推移が期待されています。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを示していますが、実績データはその範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データ**
– 予測手法により3つの異なるモデルが適用されていますが、そのいずれも同様の傾向を示しており、予測の安定性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布はやや密集し、平均値周辺にデータが集中している様子がわかります。
6. **直感的かつ社会への影響に関する洞察**
– 一見して、実績の安定性と将来の予測のポジティブ性が強調されています。このような保障された安定性や成長は、社会的な政策や戦略の策定において安心感を与える可能性があります。
– 外れ値は異常事象として注視すべきポイントですが、少数であるため、大局的なトレンドが維持される見込みです。
– ビジネスや政策立案においては、安定した予測値が安心感を強化し、持続的な成長戦略の構築に寄与する可能性があります。
### まとめ
2025年7月初めの実績データは横ばいで一定範囲に収まっていますが、予測ではこの範囲が拡大して安定的に高くなると示されています。このことは、将来的な環境や状況の良好な見通しを示唆しており、持続可能な発展が期待されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期のスコア（実績AI）は比較的安定しており、軽微な変動が観測されます。
– 大きな変化は7月後半から見られ、予測モデルの値に急な上昇があり、その後は横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値とされるデータポイントがいくつかありますが、7月後半以降の予測AIの急激なスコア上昇は顕著です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示します。これらは一貫して特定の範囲内にあります。
– X印は予測値を示し、紫の線（予測）は将来的なスコアを表します。
– グレーのシェードは予測不確実性の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測データの間には、後半に大きな乖離があります。特に予測データは将来的に上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定範囲に収まり、ばらつきは少ないですが、予測データは大きな変動を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期段階での安定したスコアは現状維持を示唆しますが、予測される上昇は改善や外部要因の影響を受けている可能性があります。
– 個人の経済的な余裕が改善される予測があれば、購買意欲の向上やライフスタイルの変化につながるかもしれません。
– 社会全体やビジネスへの影響として、予測された改善は消費活動の活性化や新たなサービスへのニーズを引き起こす可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 初期段階では、実績データ（青色のプロット）は0.8付近で横ばい傾向にあります。
– 予測データ（異なるアルゴリズムによるモデル）はその後、ほぼ水平に維持され、若干の上昇も見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 値が0.8付近から外れるデータはグラフには見られませんが、外れ値として認識されている点は灰色の背景色と黒丸で囲まれています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青色のプロットは実績の健康状態を示しています。
– 予測ラインは異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、それぞれ異なる色で表示されています。
– 灰色の背景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がある場合、それらの関係性**:
– 実績データは予測モデルと比較され、予測モデルの妥当性を確認するためのベンチマークとして機能しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ自体には大きな変動はなく、予測モデルも全体的にその実績をフォローしているため、整合性があるように見えます。
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**:
– 実績データが安定しているため、健康状態が短期間で大きく変化するリスクは低いと感じられます。
– 健康管理や将来の健康状態の予測において、現在の予測モデルは有用である可能性が高いです。ただし実績データが短期間に限定されているため、長期的なトレンドを把握するにはさらなるデータ収集が必要です。
– 企業や健康管理サービスは、このデータを用いて個人に対する健康アドバイスを提供し、予防策を立てることができるでしょう。
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:
以下の点についてグラフからの洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– **実績（青い点）**: 約1週間の間、WEIスコアは0.5から0.65の範囲で徐々に上昇しています。
– **予測（ピンクの線）**: 1週間後から、WEIスコアは0.8以上の横ばいまたは緩やかな上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには明確な外れ値は見られませんが、一部の期間でスコアが急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素**:
– グレーの影は、予測の不確かさの範囲を表しており、初期データの広がりを示しています。
– 予測モデルの線（紫）は、ランダムフォレスト回帰を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績からの予測が示されており、実績の流れに応じた予測が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に広がりがありますが、徐々に収束し、予測は更なる一定の値を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間的な視点から、予測が非常に高いことは、予測される心理的ストレスが高くなる可能性を示しており、対策が必要です。社会的には、ストレス管理や心理サポートの改善が求められるかもしれません。
このグラフは、個人の心理状態の変化に対する予測を示し、ストレスレベルをモニタリングし適切に対応するための指針となります。ビジネスでは従業員のストレス管理に、社会ではメンタルヘルスの対策に役立てることができます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– 初期段階（7月1日から7月8日）の実績データは、ランダムに散らばっているように見えますが、大きな変動はなく、全体的に横ばいの傾向を示しています。
– 7月8日以降の予測データは、個別の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により、まとめてほとんど一定のスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の実績データにいくつかの外れ値が見られます（黒い円で強調されている点）。
– 予測においては急激な変動がなく、モデルにより安定したスコアが示されています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 実績データ（青い点）は、個人のWEIスコアを時系列で示しています。
– 予測データ（赤い×）は将来のスコアを示し、各予測モデルが異なるアプローチでの見積もりを提示しています。
– 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:**
– 実績と予測間の関係では、実績データはばらつきが多く見られますが、予測データは一定しており、予測モデルが比較的可靠な予測を行っていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの分布はかなり広がっているのに対し、予測データは集中的です。
– モデル間に大きな乖離は見られず、予測値はほぼ平行して推移しています。
6. **直感と影響に関する洞察:**
– 人々は実績の変動に注目する可能性があり、予測の安定性に対して安心感を持つ可能性があります。
– WEIスコアの安定性は、個人の自由度と自治の向上に寄与する可能性があります。
– 企業や政策立案者は、この安定した予測を基に戦略を最適化し、より良い介入を企図することができます。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は最初の約1週間は変動がありますが、その後比較的一定または徐々に上昇しています。予測の線形回帰（薄い青）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（紫）による予測はおおむね0.8から1.0までを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で少数のデータポイントが0.4から0.6間で大きく変動しています。異常値は黒い丸で囲まれたデータ点として示されていますが、数は限られています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青い点）は、日ごとの社会WEIスコアを表しています。
– 予測の不確かさは灰色の範囲として示されていますが、比較的狭い範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 3つの予測モデルともに、時間とともにスコアが高まることを示していますが、ランダムフォレスト回帰（紫）は他のモデルに比べてスコアの上昇が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データのばらつきが大きいですが、予測モデルは収束し、時間の経過とともにスコアが上昇する安定したトレンドを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフから見て、初期の変動は予測モデルによって安定した上昇トレンドに収束しています。社会の公平性・公正さは向上する可能性を示唆しており、これは社会制度や政治政策の改善に寄与する可能性があります。ビジネス分野では、公平性の向上が企業の評判や消費者信頼の向上につながる可能性があります。この趨勢が続くのであれば、長期的には社会のより広範な領域での積極的変化が期待されます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、初期は0.8付近での小幅な変動がありますが、途中から1.0付近に移行し、そこで安定しています。
– 大きな上昇トレンドが顕著であり、その後は高いスコアでの横ばいが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 極端な外れ値は示されていませんが、最初の期間の小さな変動の中に異常値がいくつか特定されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、最初はばらつきが見られます。
– 黒い円は異常値としてマークされています。
– 予測は紫色の線で示され、異なる回帰モデルに基づく予測（線形、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。全体として非常に一貫しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は一貫しており、予測モデルが良好に機能していることを示唆しています。初期の小さなばらつきを除けば、実績と予測（特にランダムフォレスト回帰）が非常に近い位置にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの初期はやや広がっていますが、時間の経過とともに安定し、予測の不確かさ範囲も狭く、良好な相関が見られます。
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**:
– WEIスコアの向上は持続可能な生活や自治性の改善を示唆しており、この上昇トレンドが続くとすれば、社会的にもポジティブな影響を期待できます。
– ビジネスにおいても、持続可能性の高まりは企業の新たな機会を示しうるため、戦略の再評価を促すかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**：
– 実績データ（青い点）は、7月初旬から中旬にかけては横ばい状態を示しています。
– 予測データも同様に直線的に横ばいのトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰による予測（ピンク）は少し上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 黒い円で示されたデータポイントは異常値としてマークされています。これらは、他のデータポイントと比較して、異常に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青い点は実績値を示し、予測値は赤いバツや予測線により表されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間を視覚的に示しています。
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非常に近いスコア範囲で推移しています。
– 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）が同じようなパターンを示しており、共通の傾向を捉えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データと予測データの相関は高いと思われ、実績値を基にした予測モデルの精度は高そうです。
– データポイントは全体的に密集しており、バラツキは少ないです。
6. **直感とビジネスや社会への影響に関する洞察**：
– WEIスコアの安定した推移は、対象となる社会基盤や教育機会が一定の安定性を保っていることを示しています。
– 異常値は、一時的な外的要因やイベントに影響された可能性があり、詳細な調査が必要です。
– 安定性は良い指標ですが、WEIの向上を目指す場合、さらなる施策が必要です。
このグラフからは、現在の安定した状態を維持しつつ、異常値の原因を特定し改善することで、さらなる社会的な発展が期待できます。
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:
このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアを30日間追跡したものです。以下の点に注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）データは初期には上昇傾向を見せた後、安定しています。
– 予測データは、実績データが一定になった後、線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）でそれぞれ微妙に異なる予測トレンドを描いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには外れ値がいくつか見られ、灰色の不確かさ範囲に含まれています。これは初期段階での変動が大きかったことを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データは実際のスコアを示し、一部は黒い円で強調され外れ値として認識されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼性に対する不確かさを示し、全体的に狭い範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが一定のスコアで安定していることから、予測データもそれに続く傾向を見せています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、他の予測モデルに比べて高いスコアを持っており、より楽観的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のスコアの分布はばらつきがありましたが、日を追うごとに安定化しています。これにより予測の信頼性も高まっています。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– パフォーマンスの改善とデータの安定化は、社会的要素が時間とともに改善していることを示しています。
– 初期の不確実性を減少させるためには、継続的な観察と適切な介入が重要であることが示唆されています。
– これにより、今後政策の策定に役立つ安心感と予測の確実性が得られる可能性があります。
このように、このグラフは初期の変動を克服し、次第に安定した社会WEIのスコアを示しており、予測もそれに基づいて異なるモデル間での期待を示しています。
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、提供された時系列ヒートマップから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間帯に応じて色の変化があります。特に、深夜から早朝（16時以降）にかけてのスコアが低いことが多く、日中から夕方（8時から15時）にかけて上昇する傾向が見られます。
– 日ごとの変動はあるものの、時間帯に応じた一定のパターンが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（例: 2025-07-06）の夕方に、スコアが急激に上昇して黄色のピークを示しています。これ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**:
– 色の濃淡によってスコアの大小が視覚的に示されています。濃青から紫は低スコア、緑から黄は高スコアを示しています。
– 時間ごとの違いやスコアの変化が視覚的に一目でわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯が一日を表し、日を跨いでの傾向よりも時間帯ごとに変動が顕著です。特に朝と夕方の変動が注目に値します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日、各時間のスコアが比較的一定の範囲内で推移していることがわかります。
– 一部の日付で高いスコアが集中する時間帯が見受けられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人々の活動が活発化する時間帯にスコアが上昇するため、朝と夕方に集中した活動が見込まれます。
– 高いスコアの時間と日を特定し、その要因を探ることで、ビジネス活動の計画やマーケティングに役立てる可能性があります。
– 一般的に、月初より中盤にかけてスコアが上昇する傾向があり、季節的や月初の困難さを反映しているかもしれません。
このヒートマップは、人々の行動や活動の時間的パターンを視覚的に表現しており、時間帯や日付ごとのスコア変化がビジネス戦略に影響を与える可能性があります。
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:
このヒートマップについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を観察すると、7月1日から7月9日にかけて、特定の時間帯で色が濃くなっており、これはスコアの上昇を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月5日の日中と7月6日の夕方、夜にかけて色が急に変化していることから、急激な変動があったことが示唆されます。
3. **要素が示す意味**:
– 色のグラデーションは数値の大きさを示しており、黄色に近づくほどスコアが高まっていることを意味します。
– 時間帯ごとの色の変化は、特定の時間における活動の変化や個人の状態の変動を反映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**:
– 午前中から午後にかけてのスコアの変動は、一日の活動サイクルや休憩のタイミングに関連しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部時間帯でスコアが低く、他の時間帯で高い傾向があるため、時間帯別に異なるイベントや活動が影響していると考えられます。
6. **人間の直感的な理解および影響**:
– このヒートマップは、個人の一日のリズムや活動のピーク時間を視覚的に捉えるのに役立ちます。例えば、夕方や夜間に高スコアを示している場合は、その時間帯に集中している仕事や活動があることを示唆します。
– ビジネスにおいては、顧客の行動や需要が時間帯によって異なる場合の解析に利用でき、効率的なマーケティング戦略や勤務時間の最適化に活用できます。
このようなグラフを用いることで、毎日の習慣やパターンを明確に認識し、特定の時間帯に焦点を当てた効率化が可能となります。
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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは主に日付を追って時間帯ごとに色が変わっていますが、大きな流れとしては一貫したパターンは見られません。周期的なパターンは観察されないため、外部の要因がスコアに影響を与えている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日から7月7日にかけて、色が黄色になっています。この期間は特に高いスコア（おそらく0.90以上）を示しています。急激な上昇を示しており、特に注目すべき変動です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、濃い紫や青は低いスコアを、緑や黄色は高いスコアを表しています。このカラーパターンを時間帯ごとに確認することで、どの時間帯が強く影響を受けているかが把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に午前7-8時と午後の時間帯（15-19時）がスコアに大きく変動を見せており、これらの時間帯は何らかの関連があるかもしれません。特定の時間帯における活動が別の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**:
– 時間帯別に見て、一定の時間帯で一貫したパターンは表示されていませんが、特定の日付で同じ時間に高いスコアが見られます。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– スコアの急上昇日時は、例えば社会イベントや大きな出来事があった可能性を示唆しています。ビジネスや社会的に重要なイベントがこの時期と重なっている場合、商品の広告やキャンペーンに対する消費者の関心が反映されるかもしれません。
このヒートマップは、特定の期間や時間帯に焦点を当て、スコアを詳しく分析することでさらなる洞察が得られます。
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:
このヒートマップは、さまざまなWEI（ウェルビーイング指数）項目間の相関関係を示しています。視覚的な特徴とそこから得られる洞察は以下のとおりです。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示しているため、時間的なトレンドは直接的には示されていません。ただし、各項目の平均値に基づいた変化の兆しを間接的に観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見られませんが、”個人WEI（経済的余裕）”と他の項目間で相対的に低い相関が確認されます。
3. **各プロットや要素**:
– 濃い赤色のセルは高い正の相関を示し、濃い青色のセルは逆に低い相関、あるいは負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目が30日間でどのように相関していたかを示し、相互に関連性の強い項目を判断するのに有用です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– “総合WEI”は他の項目と平均して高い相関を持ち、特に”個人WEI平均”や”社会WEI平均”とほぼ完全に相関しています。
– “個人WEI（心理的ストレス）”と”個人WEI（健康状態）”の間にも非常に高い相関が見られます。
6. **直感的な印象と影響**:
– 高い相関を持つ項目群は、全体的なウェルビーイングにおいて相互に影響を与える可能性が高いと言えます。”総合WEI”が高い他の指標と連動することは、全体的な生活の質が様々な側面で向上させるために、一つの指標だけではなく複数の側面をバランスよく向上させる必要があることを示唆しています。
– “個人WEI（経済的余裕）”が他の指標と低い相関となっているのは、経済状態と他のウェルビーイング要素の乖離がある可能性を示唆します。これは、政策や個人の生活改善に向けたアプローチで、この乖離を埋めることが一つの課題であることを示唆します。
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**
– 全体的に高めのスコアが観察され、その範囲は約0.6から1.0の間にあります。
– 一部のWEIタイプでわずかなスコアの変動は見られますが、極端な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの箱ひげ図において、外れ値はほとんど見られません。これはデータが比較的一貫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**
– 各箱ひげ図の箱の幅は中央値周辺のデータのばらつきを示し、バーの広い要素ほどデータが広範囲に分布していることを意味します。
– 色の違いは各WEIタイプの識別を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプ間で顕著なトレンドやパターンの類似性は見られず、独立して評価されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプ同士の平均的なスコアが比較的固まっていますが、特定のスコア分布の偏りは見られません。
– 例えば、個人WEI (経済的余裕)と個人WEI (心理的ストレス)は、類似の中央値を持ちながらもばらつきに違いがあります。
6. **人間が感じる直感的な要素と影響**
– WEIスコアは生活の質に関する指標であり、高いスコアは生活の質が良好であることを示します。
– 社会的または個人的な改善点を見つける際、特定のWEIタイプにて低いスコアがあれば注目として適切な対策を講じる必要があります。
– ビジネスや社会への影響として、このようなスコア分布は政策立案やマーケティング戦略の立案に活用できる可能性があります。全体的に高いスコアを維持することは、生活の質の向上に寄与し、社会の調和に貢献します。
以上の分析より、生活に関する全体的な評価のトレンドを把握し、人々の満足度向上に必要な政策やプロジェクトの立案に役立てられると考えられます。
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:
このプロットは、主成分分析（PCA）を用いた生活カテゴリにおけるWEI構成要素の解析結果で、30日間のデータを示しています。以下は解析ポイントです。
1. **トレンド**:
– 主成分1と主成分2において明確なトレンドはありません。データポイントは散在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主成分1軸では+0.3付近、主成分2軸では+0.1付近に多少の外れたデータポイントが見られます。これらは特異な行動や変化を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 主成分1が全体の77%を占めており、この軸がデータの大部分の分散を捉えています。主成分2は7%の分散をカバーし、データの二次的な変動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**:
– 時系列の特性を見るには、個々の点の時系列情報が必要なので、視覚的には直接捉えにくいです。しかし、点の配置から関連するパターンを探れる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 軸の両方向にデータが散らばっており、明確な相関はありません。これにより、変数間の潜在的な相関を探る余地があると考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 広範なデータの分布は、多様な生活パターンや行動が捉えられていることを示唆しています。
– 主成分1の高い寄与率から、特定の行動や習慣が全体の変動に強く影響している可能性があります。このような情報は、マーケティング戦略や政策形成に重要です。
– 外れ値は異常な活動か特定のキャンペーンやイベントの影響である可能性があり、これらをさらに調査することで、新たな機会を発見できるかもしれません。
このグラフから得られる特徴は、生活様式や行動の一貫性・変動性を示しており、詳細な分析と追加の文脈情報により、より具体的なインサイトが得られると考えられます。
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。
