📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 全体概要
提供されたデータから、日付「2025-07-01」から「2025-07-09」までの特定期間におけるWEIスコアの推移を観察しました。この期間におけるWEIスコアの変動とそれに影響を及ぼしている要因を詳しく解析します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体として安定しているものの、特定の日付（例：2025-07-06から急激に上昇し、07-07、07-08に高値をキープ）で顕著な変動が見られる。特に、2025-07-07に0.90という高いスコアを示しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 大体同様の動きですが、社会WEIの上昇が個人WEIほどではない点が特徴的です。特に、個人WEIが2025-07-07にピークを迎え、その後も高位を維持する動きが見受けられます。
### 異常値
異常値として検出されたスコアは、分析の背景にあるイベントやシステム上の異常に関連している可能性があります。
– **低値（例: 2025-07-05の0.65）**: データ解析上、改善の余地があることを示唆しています。この低下は主に個人の心理的ストレスが高まったり、自由度と自治が低下したことに起因するかもしれません。
– **高値（例: 2025-07-07の0.90）**: 技術的な問題、または特定のポジティブな外的要因（例: 社会イベントや政策、経済状況の改善など）を示しています。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: 長期的には上昇傾向に向かっているが、短期的には顕著な変動が散見されます。これは社会的な影響や政策変更、経済的な変動などによるものかもしれません。
– **季節性**: この短いデータ期間内に明白な季節性パターンは見受けられず、変動は一過性の影響による可能性が高いです。
– **残差**: 残差による不規則な変動も観察されており、外部要因が短期間に影響を与えていることを示しています。
### 項目間の相関
相関ヒートマップの詳細は提供されていませんが、想定される重要な関連として以下が考えられます。
– **個人経済と健康状態**の相関が強い場合、経済的安定が健康につながっている可能性を示唆。
– **社会の持続可能性と社会基盤**の間で相関が見られる場合、社会的投資が持続可能性にどのように寄与するかを示すことができます。
### データ分布
箱ひげ図から、各項目の中央値や外れ値の存在が確認され、総合WEIは一部スコアで極値を示すことがあることが認識されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 の寄与率 (0.77)**: 主に個人経済、健康、そして社会の持続可能性による影響が大きいことが推測される。この数値はスコア変動の大部分がPC1によって説明されていることを示す。
– **PC2 の寄与率 (0.07)**: 影響力は少ないが、個人の心理的ストレスや自治度が異なる観点からスコアに影響を及ぼしている可能性がある。
### 結論
データは、特定期間内の様々な外的要因の影響を強く受けており、社会的な変動や個人の生活状況、心理状態がどのようにWEIスコアに影響を及ぼ
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）：ほぼ一定で、少しばらつきが見られますが、大きなトレンドの変化はありません。
– **予測データ**（赤いバツ）：短期間しか表示されていないため、トレンドを把握するのは難しいですが、実績データとの整合性があります。
– **前年データ**（緑の点）：大きく分布しており、時間の経過とともに上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**（黒い円）：全体的な分布からの著しい逸脱はなく、実績データに近接しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **グレーの影部分**：予測の不確かさを示しており、予測区間が狭いことから高い確信度を示唆。
– **紫、青、マゼンタの線**：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測モデルを示しており、これらは外れてはいないけれども、いくらかの差異を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **前年との比較**：前年のデータと直近の実績データには差がありますが、予測は全体的にしたがって、前年と比較して年々の変動を予測に活かそうとしている可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと前年データの相関はある程度あるかもしれませんが、予測モデルが補完しているため、予測結果は実際の変動をある程度反映しているように見えます。
### 6. 人間の直感および影響
– **直感**：このグラフからは、生活カテゴリにおけるWEIスコアが比較的安定している印象を受けます。しかし、一部異常値が存在し、それがどのように今後の予測に影響するか注意が必要です。
– **ビジネスや社会への影響**：安定したWEIスコアは市場の安定性を示唆し、長期的なプランニングにおいて信頼性があります。しかし、予測の不確かさ部分が示す潜在的なリスク要素も考慮する必要があります。
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:
このグラフは、個人のWEI平均スコアの推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年中）はスコアが横ばいです。
– その後、予測(緑色の点)ではスコアが増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績(青色)に異常値(黒い枠)が数点見られますが、顕著な急激な変動はありません。
– 予測においてランダムフォレスト回帰（ピンクの線）による一部の大きな変動があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際のスコア、赤い×は予測されたスコアです。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測値（紫、緑、ピンク）がそれぞれ異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの間には若干のずれが見られ、特にランダムフォレストが最も異なる予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 関連性として、実績データが比較的安定しており、予測データがそれを上回る形を取っています。
6. **直感的な洞察とその影響**:
– 初期の実績が安定しているため、生活パターンが持続的である可能性が考えられます。
– 予測が右肩上がりで示されているため、今後の向上や活動増加が期待されます。
– ビジネスや社会への影響として、成績や健康指標の改善が予測されるかもしれません。
全体として、個人のWEIスコアは短期的に安定し、今後はモデルによって成長が期待されるという見解が得られます。ビジネス戦略では、ランダムフォレストによる不確実性を考慮し、柔軟な対応が必要となるでしょう。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **上昇・下降**: 初期の実績データ（青の点）は横ばいからわずかに増加傾向を示していますが、全体的に大きな変動は見られません。
– **周期性**: 明確な周期性は見られません。
– **予測**: 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用され、それぞれの予測結果が横ばいに近い形で示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: はっきりとした外れ値は見られませんが、予測と実績の間に若干のズレが存在します。
– **急激な変動**: 特に急激な変動は観察されません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青の点）**: 過去の実績データを表す。
– **予測（赤のバツ）**: 未来の予測値を表す。
– **異常値（黒い円）**: 注目すべき異常値の可能性があるが、特定の異常は示されていない。
– **前年（緑の円）**: 比較用の前年データ。
– **予測の不確かさ範囲（灰色、紫色）**: 予測の信頼区間を示す。
### 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重複がなく、独立して評価されています。
– 各モデルの予測はやや異なりますが、全体として大きくは逸脱していません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測データ間での大きな相関は見られませんが、全体的に類似したパターンを描いています。
– データの分布は主に範囲の中央に集中しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な洞察**: 現在の状況は安定しているように見えるが、予測は慎重に評価される必要がある。
– **ビジネス影響**: 予測と実績が一致しない場合、事業計画の修正が必要となる可能性がある。特に異常値の監視が重要です。
– **社会への影響**: 社会的なWEIスコアの変動が少ないことから、現状維持の施策が続いている可能性があります。ただし、予測の信頼性を高めるためのデータ収集やモデルの改善が求められます。
全体として、このグラフは安定した状況を維持しているように見えますが、予測と実績の間の差異を十分に理解し、対応策を検討することが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青）は特定の期間に集中していますが、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測値（赤）の位置からは、予測AIが一定の範囲内でスコアを見積もっていることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、予測の枠から出た範囲（灰色）が設定されており、この範囲内での変動は許容されているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績データは現在の実際のWEIを示します。
– 赤の予測データは将来のWEIの見積もりです。
– 黒の円は異常値を示していますが、実績データの中に特に異常と診断されたものが含まれていることを意味します。
– 緑の過去データは昨年と比較するための指標として利用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点で実績データと過去データの関係性がはっきりと示されていないため、傾向の違いや類似点を掴むことは難しいです。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がそれぞれ異なる予測を提供しており、それらの差異が比較材料となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが集中的に表示されていることから、WEIスコアが狭い範囲で安定している可能性が伺えます。
– 予測と実績の間の精度を評価するのに有用なデータセットです。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– データが示唆するのは、現在の個人経済的余裕の指数がある程度の安定性を持っているということです。
– 予測モデルが用意されており、将来的な見通しに備えていることは、ビジネスや政策決定に非常に価値があると考えられます。
– 特に異常値が識別されている点は、早期に問題を発見し対処するための重要な手段となるでしょう。
この分析をもとに、さらなるデータ取得やモデルの精緻化を図ることで、より正確な個人WEIの予測が可能になるでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データは安定しており、若干の増加が見られます。
– 中盤から後半にかけては、昨年のデータと比較的安定的に推移している様子が伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データで数個の異常値が確認できますが、その後は安定しています。
– 異常値は予測範囲を超えており、何らかの特異的な要因があったかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績、赤い「×」は予測、緑のプロットは前年のデータを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰の予測モデルが用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と昨年のデータは重なる部分が多く、経時的に安定しています。
– 予測データは、特に後半で実測と良い一致を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータ間で高い相関があると考えられます。
– 全体としてスコアは高いレベルで維持されています。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– 健康状態が安定的であることから、予測モデルが正確に機能している可能性があります。
– 異常値に関しては、さらなる調査が必要で、個人の健康管理や企業の健康施策の一部として役立つでしょう。
このグラフは、個人の健康状態を示す指標として有益であり、長期的な健康評価や改善策の策定に活用されると考えられます。
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**
– グラフは360日間のデータを示していますが、実績のデータは左側の部分でのみ示されています。実績データの期間において、WEIスコアに明確な変動は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初めの実績データ近辺に異常値としてサークルで強調されたプロットがありますが、このデータからは単発の外れ値の原因を特定することは困難です。
– 予測データの範囲内で大きな急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色プロット）は過去の心理的ストレスレベルを示しています。
– 予測（様々な色の線とプロット）は、異なるアルゴリズムによる将来の予測を表示しています。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測結果はそれぞれ紫、緑、ピンクで示されています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさ（信頼区間）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データの比較が可能であり、異なるアルゴリズムの予測がどこに向かうかを見ることができます。しかし、実際にはデータ期間の大半にわたり、予測間で大幅な違いはないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、中程度のWEIスコア周辺に集中しているため、この範囲での安定性があると思われます。予測もこの安定性を支持していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間的直感として、安定したWEIスコアにおける予測は、現在の心理的ストレスが比較的安定していることを示唆しています。この安定性が長期間にわたって継続するならば、ライフスタイル、職場環境が心理的に健康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、こうした安定性は職場の生産性や個人の生活満足度につながる可能性があります。心理的ストレスの安定した管理は、全体的なウェルビーイングに寄与すると考えられます。
このように、現在のデータ状況と予測アプローチから直感的な安定性と管理の可能性が見受けられます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の数日間における実績データ（青いプロット）は横ばい傾向を示しています。その後、データが途切れて、異常値だけが記録され、最後に再び点が多く散らばっています。
– 予測データは、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）により、最初の期間に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データの中に、異常値（黒の円）がいくつか観察されます。
– 時間が進むにつれて、スコアが上昇している様子はこちらには示されていませんが、最後のデータポイントたちが横ばいでありつつ、高めのスコアを示す期間があるようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、比較的初期に集中しています。
– 緑の点は前年のデータで、最後の期間に分布しています。
– ピンク、青、紫の線は、異なる回帰モデルによる予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルによる予測が異なるパターンを示しており、予測の不確実性を示しています。初期データから予測は実施されたようですが、モデルによって異なる精度が期待されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が実際のデータに対してどの程度の偏差を生じさせているかは不明ですが、特異なイベントが発生した可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– 自由度と自治の指標が、初期の実績データで揺れ動いていることから、個人の生活や社会的な自由度が不安定だった期間を示唆しています。しかし、データが欠如している部分もあるため、完全な解析としては未完成かもしれません。
– 予測モデルの選択による自由度の将来的な傾向を見極めることは、政策の策定や個人の行動計画に有用である可能性があります。異なるモデルによる予測結果の違いは、アプローチの異なりが予測に大きな影響を与えることを示しています。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の段階ではWEIスコアが横ばい状態ですが、その後、急激に上昇しています。特に7月から8月にかけて大きな変化があります。
– その後の期間に関しては、データが散らばっているように見えますが、全体的に見ると横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績値は、数値が低い位置に集中していますが、異常値として識別されたデータもあります。
– 異常値は主に初期に見られ、この時期にはスコアが不安定だった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値を示し、紫色やピンク色の線は異なる予測モデルによる予測値を示しています。
– 多様な予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が用いられ、それぞれが異なる予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 様々な予測モデルが用いられていますが、どのモデルも最初のギャップを考慮すると、基本的に後の時期では安定した状態を予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期には予測と実績のギャップが大きかったですが、その後、予測の範囲内に実績が収まっているようです。
– 前年値（緑色のプロット）は非常に安定して高いスコアを示しており、過去との比較では改善が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の不安定さは、制度変更や社会的な出来事が引き起こした可能性があります。
– 改善の傾向が見られるため、公平性や公正さの向上が図られていると推測できます。
– 予測モデルの精度が高まり始めていることから、今後も継続的な改善が期待されるでしょう。
– 社会においては、公平性の向上によって、特定のコミュニティやグループへのポジティブな影響が期待でき、長期的には全体的な社会安定に寄与します。
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**:
– グラフは二つの明確な期間に分かれています。最初の期間は2025年7月から2025年9月、次は2026年7月です。
– 両方の期間にわたり大きな上昇や下降のトレンドはないように見えますが、2つの期間に独立したパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った急激な変動はありませんが、いくつかのデータポイントが異常値としてマークされています。この異常値は特に2025年の期間に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示し、緑のプロットは前年の数値として表示されています。
– 紫、ピンク、赤の線はそれぞれ予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 実績と前年データの比較が可能であり、予測モデルがどのようにそれを予測しているかも確認できます。
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が比較されており、前年の傾向とどれほど一致するかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データ間の相関を確認できますが、このグラフからは明確な相関は見られません。
– 予測の範囲（灰色の影）も表示され、信頼区間が提供されています。
6. **洞察と影響**:
– このデータは、持続可能性と自治性のスコアを示しており、安定した状況を示唆しています。
– 異常値や予測モデルの結果に基づいて、今後の改善点やリスク対策が考慮されるべきです。
– 社会やビジネスにおいては、持続可能性の向上に向けた戦略の策定や、異常値発生の要因分析が重要課題となるでしょう。
このグラフの詳細な分析により、今後の計画や施策の方向性を効率的に決めることができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 時系列データの密集が評価期間の両端に見られ、最初は濃いブルー、最後は薄いグリーンで表示されています。これは、初期段階が実績データであり、その後予測や過去データに続くことを示しています。
– 折れ線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測）が描かれていますが、こちらは短期間のデータをもとにした予測であるため、トレンドとして解釈する際には注意が必要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青い部分に黒い縁取りがされた丸があることから、異常値が検出されています。この部分が異常動作やデータの逸脱を示していると考えられます。
3. **プロットの要素**
– 色はデータの種別を示しており、初期が実績（青）、後半が前年度（グリーン）に関連しています。
– 紫、ピンクの折れ線は異なる予測モデルによる結果であり、それぞれのモデルの振る舞いを見て、異なる視点からの未来の見通しを提供しています。
4. **データの関係性**
– 実績データから予測に移行する際の変動に注目すべきです。予測モデルに基づくスコアの変化が、どのモデルでより信頼性が高いかなどの比較に利用できるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布としては、評価期間の終わりに集中的にプロットがあり、これが前年度に基づいた情報であることから、その期間のデータの信頼性や比較的重要性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の異常値が見られる領域は、データ収集や背景事情に何らかの問題があった可能性があります。
– 予測モデルの多様性は、社会基盤や教育機会の将来見通しを多角的に分析するための幅広い視点を提供します。
– これらのデータ視覚化から得られる洞察を活用することで、社会や教育における改善策の策定や評価に貴重なフィードバックが得られるでしょう。
このグラフによって、データの信頼性や予測結果に基づく対策の必要性が示唆され、人間的な直感を裏付けるための貴重な資料になることが期待できます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期期間（2025年7月〜11月）にわたって、実績（青い点）は上昇または横ばいの傾向があります。
– 2026年の初期からは、緑の点が密集しており、スコアが高い水準を保っているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点に囲まれた黒い円が外れ値を示しており、スコアの平均から顕著に離れたデータが存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実際のデータを示しています。
– **赤いX**: 予測値としてのデータポイントで、方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）ごとに異なる予測を示しています。
– **灰色のバンド**: 予測範囲を示しています。
– **緑の点**: 前年のデータと比較したもので、それにより現在のデータの改善を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルによる結果（線、点）が示されており、それらは現実の実績と比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測モデル間での密接な関係が見受けられ、予測が比較的一貫していることを示唆しています。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 高いスコアが示される時期（2026年）に、多様性や共生、自由の保障が強化されている可能性があります。
– ビジネスや社会においては、これらの要素の改善がポジティブなインパクトをもたらし、より安定した社会環境を提供していることが考えられます。
このような分析に基づき、組織はさらなる施策の計画や、政策の策定を行うことができ、社会の共生と多様性を促進する取り組みを後押しします。
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:
以下に、このヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは短期間のデータを示しており、7月1日から7月9日までをカバーしています。
– 時間帯別に異なる色のパターンが見られ、一定の時間でスコアの変動が観察されます。
– 特定の時間帯でスコアが高くなる傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月7日にかけていくつかの時間帯で非常に高いスコア（黄色）が観察され、それが急激に変化しています。
– 他の日付に比べ、これらの時間帯の変動は特筆すべきです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色はスコアを示し、濃い紫から明るい黄色へとスケールが設定されています。黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。
– ヒートマップでは、横軸が日付、縦軸が時間帯を表しており、二次元的にスコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例えば8時台と16時台）でスコアが高くなりやすいと見受けられます。
– 日ごとの時間帯のスコアのパターンに何らかの共通性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でのスコアが高いことから、これが時間特有の行動やイベントに関連している可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 生活に関連したカテゴリであるため、これらの時間帯に特定の活動やイベントが盛んであることを示唆しています。
– このデータが消費者行動や交通量、あるいはオンラインでの活動に関連するものであれば、その時間帯に行う施策（プロモーションや情報提供）が効果的である可能性があります。
このように、このヒートマップは生活関連アクティビティの時間帯別の傾向を示す貴重なデータを提供するものです。
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:
以下の点について、視覚的な特徴の分析とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 期間を通じて、風景には周期性が見られますが、明確な上昇や下降トレンドは視覚的には確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急に色が変わるプロットがあり、特殊なイベントや要因が影響して急激な変動があった可能性があります。例えば、7月7日と9日に特定の時刻で明るい色が突然現れることが注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の密度はスコアの高さを示しており、明るい色（緑や黄色）は高スコア、暗い色（青や紫）は低スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時刻におけるデータは独立しているように見え、直線的な関係は視覚的には確認できませんが、特定の時間帯に偏りがあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明るい色がある時刻に集中しており、特定の時間帯に高いスコアが多いことを示しています。
6. **直感的・社会的洞察**
– 直感的に、人々が異なる時間帯に異なるパフォーマンスや行動傾向を示す可能性があります。特定の時間帯（例えば夕方や朝方）にスコアが高いことは、これらの時間帯が個人にとって最も効率的な時間であることを示唆しています。これにより、業務の最適化や個々の生活スタイルの改善に役立つ可能性があります。
全体として、時間ごとのスコアの変動を視覚化することで、行動やパフォーマンスのパターンを理解し、効率的な日常生活や業務改善に活かすことができるでしょう。
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に基づく分析および洞察です。
1. **トレンド**
– グラフには、色の変化が示されており、特定の日付や時間帯におけるスコアの変動が視覚化されています。
– 上昇や下降といった明確なトレンドというより、時間帯ごとの変化が重要なように見えます。
– 特に、深夜から早朝にかけてスコアが低くなる傾向が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が濃い紫から明るい黄色まで急激に変わる部分があり、期間中に数回の急激な変動が見られます。
– 7月6日から7日の変化は特筆すべきもので、急激な上昇が観察されます。
3. **各プロットや要素**
– 色の明暗はWEI平均スコアの高さを示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。
– ヒートマップの横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、特定の時間におけるパターンが分析しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに異なるスコアのパターンがあり、全体として均一ではないことが示されています。
– 特定の時間帯に連続して高スコアが観察されることから、その時間帯の特定の活動や社会的なイベントが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 深夜帯から早朝にかけてスコアが低くなるパターンがあるため、人々の活動の有無や社会的な要因が影響している可能性があります。
– 早朝から午後にかけては、スコアが比較的安定しているように見えます。
6. **直感的に感じることや影響**
– 見る人は、時間帯による社会活動や生活習慣の違いを直感的に感じ取るでしょう。
– ビジネスや社会においては、特定の時間帯での活動を計画する際に、これらのトレンドを考慮することが影響を与える可能性があります。例えば、マーケティング活動の最適なタイミングを計るなどです。
この分析をもとに、生活カテゴリにおいての社会的傾向を考慮した計画や戦略が立てられるでしょう。
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は、様々な生活カテゴリにおけるWEI（おそらくWell-being Indexの略）項目間の相関関係を示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– このヒートマップは時系列ではなく、360日間のデータに基づく項目間の相関を示しています。したがって、トレンド分析ではなく、相関の強さが中心です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関値自体に急激な変動や外れ値はありませんが、注目すべき低い相関値 (青色) と高い相関値 (赤色) が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が項目間の相関の強さを示しています。赤色は高い相関を、青色は低い相関を示します。
– 「個人WEI (心理的ストレス)」と「個人WEI (健康状態)」の間にはかなり高い相関 (0.85) が見られ、これらの要素が密接に関連していることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列データではなく、全項目の相関性を一つの瞬間で見せるものです。したがって、時系列データの関係性は直接示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」は「個人WEI平均」や「社会WEI平均」と高い相関 (0.97, 0.89) を持ち、全体の幸福度が個人と社会の無形要素に強く影響されていることが理解できます。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は比較的低い相関値を示しており、多様な要素に対して独立的な影響を持つ可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 全体的な幸福感（総合WEI）が個人の心理的および健康的な要素によって強く裏付けられていることは、個人の精神的および身体的健康の向上が社会全体の幸福度を高める重要性を示唆します。
– 社会の公正性や公平性も「総合WEI」と高い相関を持つため、社会政策としての平等促進が全体の幸福度に寄与する可能性があります。
このヒートマップは、個人と社会の両側面からのアプローチが全体的な幸福度を高めるために不可欠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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアの中央値は比較的高く（約0.75〜0.9の間）、強い上昇や下降トレンドは見られません。
– 生活系カテゴリ全体でスコアは横ばい傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各カテゴリの箱ひげ図には、明確な外れ値や急激な変動は見られません。スコア分布が均一に近いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **箱ひげ図（ボックスプロット）**は、中央値、四分位範囲（IQR）、最小値、最大値を示しており、データのばらつきと分布を視覚化しています。
– 色の違いは各WEIカテゴリを区別するためのもので、視覚的に各カテゴリ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**
– 各カテゴリは独立した分布を示しており、それぞれのWEIスコアが異なる要因によって決定されていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリの分布は比較的似ており、中央値は全カテゴリで高めに位置しています。特定のカテゴリ間での相関はこのグラフからは明確には示されていません。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– 各カテゴリでの高いWEIスコアは、生活の質が全般的に良好である可能性を示しています。これは社会全体の幸福感にポジティブな影響を与えるかもしれません。
– 企業や政府は、特定のカテゴリ（例えば「個人WEI（心理的ストレス）」など）においてスコアが低下しないよう、政策やサービスの改善に努める必要があります。
全体として、このグラフは生活の質が比較的均一に高まっていることを示しており、特定の問題領域を浮き彫りにはしていませんが、引き続き注意深いモニタリングが重要であることを示唆しています。
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:
### 分析と洞察
#### 1. トレンド
– グラフは散布図で、特定の上昇または下降のトレンドはありません。データは第1主成分と第2主成分の軸上に広がって配置されています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に顕著な外れ値は見られませんが、上部中央や左下部分で他の点から少し離れている点があります。
#### 3. 各プロットや要素
– 横軸は第1主成分、縦軸は第2主成分を示しており、第1主成分の寄与率が0.77と高く、重要な要素であることが示唆されています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 散布図自体は時系列データを直接示している訳ではありませんが、異なるデータポイントの相対的な関係性を示し、生活カテゴリー内の異なる要素の影響を視覚化するのに利用されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 軸の密度にばらつきがあり、それによりデータ点の集中具合が異なっています。しかし、明確なクラスターは見受けられません。
#### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– 主成分分析の結果から、生活カテゴリーにおけるデータの主なばらつきは第1主成分によって捉えられており、全体的なパターンを認識するのに重要です。
– ビジネスや政策決定において、第1主成分が何を意味するかを把握することで、主要な影響要因を特定し、それに対する戦略を立てることができるでしょう。
– 社会的には、この分析により年度を通じた生活の変化や、重要な影響因子を理解する手助けとなりえます。
このグラフから得られるインサイトを活用し、より具体的な次のステップを定めることが可能となります。
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。