📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
データを分析すると、総合WEIスコアは、比較的短期間での上昇トレンドを示しています。特に、2025-07-06以降にスコアが急激に上昇し、0.85から0.9の間で安定していることが観察されます。この上昇は、特に2025-07-07から2025-07-09の間で顕著です。一方、2025-07-01から2025-07-05までは、スコアが0.65から0.7の間で変動しており、やや低調な状態が続いていました。
#### 異常値
上記の期間における異常値には次のようなものがあります:
– 低調なスコアの例として、2025-07-01の0.6625、2025-07-05の0.65が挙げられます。背景要因として、個人WEI平均の一部指標（経済的余裕や心理的ストレス）において低いスコアが報告されており、個人の生活がやや不安定であった可能性があります。
– 一方、急激なスコア上昇の周辺には、高い社会WEI（持続可能性や社会基盤）により、社会全体の向上が貢献した可能性が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
仮にSTL分解を行った場合、トレンド成分は着実な上昇傾向を示し、一方で季節要因や残差は小さな変動を示してるでしょう。これは、いくつかの社会イベントが存在した可能性を示唆していますが、データの長期安定性には影響しない規模であると考えられます。
#### 項目間の相関
相関ヒートマップを用いた分析からは、社会基盤・教育機会と総合WEIスコア、大きくは持続可能性と自治性が強い関連性を持っており、これらの要素の改善が総体的なスコアの向上に寄与していることが示唆されます。
#### データ分布
箱ひげ図から見ると、各WEIスコアのばらつきは比較的少なく、中央値は安定しています。ただし、個人WEIの経済的余裕と心理的ストレスには外れ値が観察されるため、これが個人の幸福感に差を生じさせる原因となっている可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析における主成分（PC1: 0.77, PC2: 0.06）は、WEIスコアの変動に対する主要な要因を浮き彫りにしました。PC1が強く影響しているため、全体の生活品質に寄与する一連の要素（特に持続可能性や社会基盤）が大きく影響していることが分かります。PC2の低い寄与率からは、短期的・局所的な変動要因は大きな影響を持っていないことが示唆されます。
#### まとめ
総合WEIスコアは、社会基盤整備や持続可能な開発への取り組みが進んでいる期間に急激に向上する傾向を示しています。この背景には、個人レベルでは経済的安心と心理的健康が鍵を握り、社会全体では持続可能性とインフラの向上が重要であることが示されました。特定の期間における異常値は、個人や社会的なイベントによる一時的な影響と推測され、データが安定する傾向が強く、社会的な改善が続いていることが分かります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めにやや上昇傾向を示していますが、概ね横ばいとなっています。
– 予測データは、さまざまな回帰手法を用いていることが示されていますが、特にランダムフォレスト回帰線（薄紫）は一定の高い水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にいくつかの異常値（黒い円）が見られます。これらのデータポイントは、通常の範囲外であり、特殊な出来事や計測エラー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**
– 実績（青いプロット）、予測（赤い×印）、異常値（黒い円）が強調されています。
– 灰色の範囲は、「予測の不確かさ範囲」を示し、予測の信頼性を視覚化しています。
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は、最終的に実績データと比較するための参考として配置されています。
– それぞれの予測線は、実績データの動向に対する異なるアプローチを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– プロットの密度が高い領域があり、これはデータがこの範囲で集中的に分布していることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 実績データの上昇傾向が止まっており、今後の予測がどれほど正確かを示しています。このような情報は、生活カテゴリーに関連するビジネス戦略や社会政策に影響を与える可能性があります。
– 異常値の存在は、予期しない変数や要因の影響を考慮する必要性を示しており、それに対する対策が求められるかもしれません。
以上の分析に基づき、ビジネスや社会全体として、これらのデータを基にした戦略的な判断が求められる場面が想定されます。
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:
グラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– グラフの初期段階では、WEIスコアが緩やかに上昇しています。
– その後、データポイントがあまり変動せず横ばいになり、7月15日ごろから予測AIの結果に基づいて明らかに上昇している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 数少ないデータポイントが外れ値として識別されており、これによりちょっとした異常や外部要因の影響が示唆されます。
– 外れ値は黒い円で表示されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点が実績（実績AI）を示し、実際のデータの変動を表示しています。
– ピンク色のラインは予測（ランダムフォレスト回帰）を示し、予測された将来の動きを表しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、AI予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データ関係:**
– 実データと予測データの比較から、モデルによる予測は実際のデータ傾向にある程度一致していることが示されています。
– 実績AIと予測AIの結果により、将来の傾向をある程度推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの初期にはばらつきが見られますが、次第に集束している様子です。これにより、予測モデルが実データをある程度正確に捉えていると考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– データが表す生活カテゴリーにおいて、WEIスコアが全体的に向上しています。これは、生活習慣や品質の改善を示している可能性があります。
– 特に予測が最終的に上昇するトレンドとなっていることから、今後もポジティブな変化が期待されます。
– ビジネスや社会面では、この上昇傾向を活用して新しいサービスや商品の展開、マーケティング戦略が考えられるでしょう。
この分析により、グラフが個人の生活質向上を示す可能性があり、今後の計画や意思決定に有益な情報を提供しています。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青いポイント）は、期間の初めから中頃までは比較的一貫した範囲内で変動していますが、その後、予測（赤いポイント）が示すとおり、徐々に上昇しています。
– 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、予測期間中にWEIスコアが安定して高く維持されるとしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で囲まれたポイントが外れ値として示されています。これらは通常の変動範囲を超えており、異常なイベントや特異な要素が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青いポイント）は、過去のWEIスコアの変遷を示します。
– 予測データ（赤いバツ）は、将来のWEIスコアの推測です。
– 灰色の帯は、予測の不確かさ範囲を示し、この範囲内でスコアが変動する可能性があります。
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で徐々に重なる傾向があり、予測モデルにある程度の一致が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測データは、短期間でのばらつきが見られ、ある程度のランダム性があることを示唆しています。
– 予測モデルは、このばらつきをある範囲内に収めつつ、上昇トレンドを示唆しています。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**:
– 最初は変動が見られるものの、全体としてWEIスコアが高まる予測がなされているため、これは社会的な改善や経済状況の好転を示唆している可能性があります。
– ビジネスにおいては、消費者信頼感の向上や、投資の増加といったポジティブな影響を予測することができるでしょう。
全体として、このグラフは将来的にWEIスコアが安定して上昇することを示唆しており、理解しやすく実用的な洞察を提供しています。
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:
以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（7月1日から7月8日まで）は、WEIスコアが0.6から0.8の範囲で横ばいになっています。
– その後、予測値のトレンドは上昇し、8月1日以降はスコア1.0で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間に外れ値が見られますが、その後は安定しています。
– WEIスコアの急激な上昇が7月の中旬から見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績AIのデータで、密集しています。
– X印は予測AIのデータを示しており、7月中旬以降に急激に上昇しました。
– 丸で囲まれた部分は異常値を示しています。
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最初は乖離がありますが、予測が上方修正されるにつれて収束していきます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間で最初はあまり一致していないが、後で高い相関が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期には実績が予測を下回る可能性がありますが、後期の予測は大幅に改善されています。
– 個人の経済的余裕（WEI）が7月中旬以降に大幅に改善していることが示されており、これは個人の消費意欲が向上し、経済活動に肯定的に寄与する可能性があります。
このグラフは、初期の期間における不安定さの克服を示し、その後の安定した経済的成長を予測しています。社会やビジネスは、後期の高いWEIスコアを基に積極的な経済計画を立てることが期待されます。
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:
以下のポイントに基づいて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の期間においてほぼ横ばいで若干の変動があります。
– 予測データは中盤から期間の終わりにかけて向上しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには一部外れ値が見られますが、全体的には高い変動はありません。
– 予測データは安定しており、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**:
– 青い点は実績値を示し、赤い×は予測値を示しています。
– グレーの領域は、予測の不確かさを表しています。
– 線グラフは異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データには中程度の一致が見られますが、予測は将来的な健康状態の改善を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値では小さな変動が見られ、予測は安定して改善傾向にあります。
6. **人間の直感やビジネスへの影響**:
– 健康状態は安定していますが、予測は改善傾向を示しており、今後の健康管理がプラスの結果をもたらす可能性を示唆しています。
– この傾向は個人の健康促進プログラムや生活習慣改善の効果を示している可能性があります。
この分析に基づいて、生活習慣の維持や改善が続けば、将来の健康状態の向上が期待できます。ビジネス的には、健康管理ツールやサービスの価値を示す指標として活用可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ**は初期において0.5から0.7の範囲で横ばいであるように見えます。
– その後の**予測データ（線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**では、すべて途中から0.8〜1.0へと上昇する予測が示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データにおいていくつかのデータ点が異常値とマークされています（強調されています）。これは一般の変動範囲から外れている可能性を示唆します。
### 3. 各プロットや要素
– **青の実績データ**は過去のストレスレベルを示し、安定していることが見て取れます。
– **予測データ**は色違いで示されており、異なる回帰分析モデルが用いられています。特にランダムフォレスト回帰が最も高い予測スコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データの不確かさが示されています。
### 4. 複数データの関係性
– 予測モデル間では、同様の上昇トレンドを示していますが、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルより高くなっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの初期はある程度のばらつきがあるものの、一貫した上昇トレンドはありません。しかし、予測データは全て上昇を示唆しており、実績データと予測データの間での相関性が示唆されます。
### 6. 直感的洞察と社会的影響
– **直感的洞察**: 実績データが比較的一定であるにもかかわらず、予測データは上昇を示しています。これにより、将来的にストレスレベルが上がる可能性を示唆しており、対応策が必要かもしれません。
– **社会的影響**: ストレスが増加すると予測されるため、早期の対策がビジネスの生産性や個人の健康を維持するために重要です。ストレス管理の改善が求められる状況と言えます。予防策として休息の充実やメンタルヘルスの強化が考慮されるべきです。
この分析から、グラフが提示する将来の予測に対して積極的に対応策を検討することが重要となります。
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:
以下の点に基づいて、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、0.6から0.9の範囲で比較的一定しています。ただし、日によってスコアが上下しています。
– 過去の実績に基づく予測（3つの予測モデル、直線、決定木、ランダムフォレスト）は、すべて0.8から1.0の間で一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、黒い円で囲まれた地点が数カ所あり、これらは通常の実績スコアから外れる動きを示しています。
– 特に急激な変動は見られませんが、スコアのばらつきが存在します。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績AIを示し、過去のスコアの全体的な分布を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実際のスコアはこの範囲内に分布しています。
– 各予測ライン（直線、決定木、ランダムフォレスト回帰）は、異なるモデリングアプローチを示しており、いずれも将来のスコアが0.8から1.0の範囲になると予測。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは時間とともに微妙な増減を繰り返していますが、予測データは時間に対して一定です。
– 異常値は、実績の範囲を超えているため、モデリングされた予測とは一部異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測の間に明確な相関を見つけるのは難しいですが、実績は予測モデルが示す範囲内に収束しそうです。
– 分布を見ると、実績値はややばらついていますが、0.7周辺で密度が高いです。
6. **直感的な洞察と社会/ビジネスへの影響**:
– 実績スコアのばらつきは、個人の自由度と自治が日常的に変動している可能性を示唆します。
– 予測はこの不確実性を一定範囲内に収めようとしているように見えます。
– ビジネスや社会において、このようなデータは、個人の生活の自由度と自治がどのように変化するかを理解し、それに基づいて政策やサービスを適応させるための基礎情報となる可能性があります。予測モデルは、安定した未来を描くことができ、それにより計画や戦略の設計に安心感を提供します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには短期間にわたるデータが示されています。期間の初めから中頃にかけて、WEIスコアは変動していますが、特定の上昇または下降トレンドは見受けられません。
– 期間の後半では、予測AIによるスコアが線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰により予測されており、すべて高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの地点において、WEIスコアは異常値として特定され、黒い円で囲まれています。これらは通常の変動範囲を超えたデータポイントで、他の点から離れた位置にあります。
– 時系列で見ると、初期には急激な変動が多く見られ、後半には安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青いドットで示されています。このデータには変動が多く見られます。
– 予測の不確かさ範囲がグレーの帯で示されており、予測モデルがどれだけの誤差を持つ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**
– 実績は最初の20日間に集中しており、その後は予測による高い値が続いています。これにより、実績データの傾向から予測された結果がどれほど信頼できるかが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データのばらつきは大きく、特に初期の実績データは多くの変動が見られます。それに対し予測データはより堅実で、高い値を安定して予測しています。
6. **直感的洞察と影響**
– このグラフは、現状のWEIスコアの評価を示しつつ、今後の予測を視覚化しています。実績データのばらつきが多いことから、過去データの変動が著しいことを示していますが、予測はより安心できる結果として提示されているため、将来的には現状をより安定させる可能性があることを示唆しています。
– 社会的公平性や公正さの向上が期待され、ビジネスや政策形成においては、予測データに基づいて戦略を練ることが重要となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（実績AI）は0.8付近で安定して横ばいの傾向が見られます。その後、予測データが1に向かって上昇し、最後は安定しています。
– トレンドとして、初期の横ばいから上昇へ転じ、その後再び安定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のプロット内に外れ値は特に見られませんが、予測データは1.0近くで集中的にプロットされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示しています。時間の経過とともにスコアがやや上下しているものの、大きな変動はありません。
– 紫のライン（ランダムフォレスト回帰）は将来の予測を示し、増加後に横ばいです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、比較的狭く、予測の正確性が高そうです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと予測AIによって予測されたデータは、初期に実績から逸脱していますが、途中からは予測が実績の動向を追う形になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一様で、目立つ変動はないものの、安定したパターンが読み取れます。
6. **人間の直観とビジネスや社会への影響**
– 人間の直観としては、初期データの安定性に対して、予測データによる改善の兆候に安心感が生まれます。
– 社会においては、持続可能性や自治性に関するスコアが上昇し安定化することは、ポジティブな持続可能性の改善を示唆し、その結果、コミュニティや政策における自立性の向上を意味します。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青色）**: 初めの期間において、データは比較的一定の範囲で推移しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測データ（紫色の線）**: 時間が経過するにつれて、線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が同様の安定した推移を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い枠の青色プロット）**: 明らかに他のデータポイントと異なるスコアを示す外れ値が数点ありますが、全体のスコアに大きな影響を与えているようには見えません。
### 3. 各プロットや要素
– **色と密度**: 青色の実績データは、予測の不確かさ範囲（グレーの範囲）内に多く含まれており、予測モデルの精度が高いことを示唆しています。
– **異常値表示**: 一部の実績値が異常として扱われていますが、それらがスコア全体の傾向に与える影響は限定的です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 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、全体として似たような推移を示しており、予測モデル間で大きな相違はありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの範囲と予測の不確かさ範囲が一致しているため、実績と予測の相関性は高いと考えられます。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– **安定性の感覚**: 実績のスコアが安定しており、予測もそれを裏付けているため、社会基盤や教育機会の状況が現状維持されていることが伺えます。
– **外れ値の注視**: 外れ値が少数存在しており、それらは特定の地域やフェーズでの問題ないしは特異事象を示している可能性があります。これに対する注視と対応が必要です。
このデータから、社会基盤・教育機会に関しては比較的安定した状況が続くと予想され、長期的な計画を立てる上で安定した基盤があることが示されています。外れ値に関しては、潜在的な問題点を把握するためのさらなる調査の必要性が示唆されています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）のトレンドは上昇。時間の経過と共にWEIスコアが向上しています。
– 予測データ（表示された予測モデル）は横ばいを示し、WEIスコアが安定することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内にはいくつかの外れ値が示されています（黒い円で囲まれた青い点）。これらはデータの変動や異常を示しています。
– 初期の段階でスコアの変動が見られますが、その後は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、信頼区間を視覚化しています。
– 三種類の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、全体的に類似した傾向を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの上昇傾向と予測データの横ばい傾向が関連しています。実績の改善により、将来的な安定が予想されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの移行期間におけるスコアのばらつきが見受けられます。これは、共生・多様性・自由の保障に影響を与える要因の多様性を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– スコアの上昇は、社会の共生や多様性の取り組みが進展していることを示唆しています。
– 初期の変動は不安定な時期や外部要因の影響を反映しているかもしれません。
– 安定した予測は、持続可能な政策や施策の重要性を強調し、ビジネスや社会の持続的発展に寄与するでしょう。
全体として、このグラフは、直近の実績と予測を通じて多様性や自由の取り組みの進展とその安定性を示し、今後の計画立案の指標となるでしょう。
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:
このヒートマップから得られる洞察についてお伝えします。
1. **トレンド**:
– 時系列ヒートマップは数日ごとの色の変化によってトレンドを可視化しています。特定の時間帯において緑や黄色が増加している場合、WEIスコアが上昇していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月9日にかけて一部の時間帯で急激に明るい色（高スコア）が現れます。これが外れ値や急激な変動を示します。
3. **各プロットや要素**:
– 各色の濃さはWEIスコアの強さを示しています。濃い紫は低いスコア、黄色に近づくほど高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯に異なる傾向が見られる場合、時間帯ごとの活動の違いや特定の行動パターンが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯で一貫した色パターンが見られた場合、それはその時間帯の一貫した行動や出来事を示します。
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**:
– 高いWEIスコアが続く時間帯は、活発な活動が行われていることを示し、ビジネスでのピーク時間帯の識別に役立ちます。また、週末や特定のイベントに関連した周期性が理解できれば、マーケティング活動やリソースの最適化に役立てられるかもしれません。
これらの分析に基づき、活動の最適化や効率的な資源配分が可能になると思われます。ビジネス戦略を立てる上で有益な視点を提供できるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 7時、15時、23時台ではデータが欠けており、観測されていない。
– 8時台のデータは、7月6日から7月9日にかけて色が明るくなっている（数値が上昇）。
– 16時台では、データが7月5日から急激に増加し、7月6日以降も明るい色が続く。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時台の7月4日は最も暗い色で、値が急激に低下していることを示している。
– これは一時的な外れ値として観測される。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色調：値の大きさを示し、紫から黄色にかけて高くなる。
– 密度：濃い色（紫）が低値、明るい色（黄色）が高値を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同日の異なる時間帯におけるデータの色調が連動している傾向がある。
– 一日の活動や習慣が時間帯ごとに変動している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同一時間帯での値の変化が7月6日を境にして顕著になっており、この日を中心として何らかのイベントが影響を与えている可能性。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への洞察**
– 7月の第1週から第2週にかけて、個人の生活リズムや感情状態が改善している可能性がある。
– この傾向は、季節の変化やライフスタイルの調整に関連しているかもしれない。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯での活動や生産性の変化を観測することで、マーケティング戦略や商品供給の調整に役立てることができる。
このヒートマップの変化は、個人の習慣や行動パターンの変化を示唆しており、これに基づいて生活改善やパフォーマンス最適化の機会を探る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、提供された社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップに基づいた分析です。
1. **トレンド**:
– 時間による変化は、特定の時間帯で顕著に現れています。色の変化が周期的ではなく、特定の時間帯で急激に変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、7月7日の早朝（7-8時）の時間帯に、黄色が示す高いスコアが目立ちます。これは急激な上昇を示しています。
– 他の時間帯では、スコアが比較的一様であり、あまり激しい変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 色でスコアの高低が表現されています。黄色は高スコアを示し、青い部分は低スコアを示します。
– 16-19時の間は特に低いスコア（紫色）が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎の時間帯における変動は大きくないですが、週明けや週末に向けての変化がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかな周期性は見られないものの、特定の日付や時間帯にはっきりとしたパターンが見られます（例: 黄色い高スコアは限られた時間帯に出現）。
6. **直感的な洞察や影響**:
– ビジネスや社会への影響として、特定の時間帯における活動や効率のピークを示している可能性があります。これは、企業が業務の効率化やリソースの最適配分に利用できる情報です。
– 朝の高スコアは、通勤や始業直後の活発な時間帯を示している可能性があります。
総じて、このヒートマップは日々の生活サイクルや特殊なイベント（例: 毎週の特定の日または時間帯）を可視化していて、これに基づく戦略的な対応が可能です。
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、生活に関するWEI項目間の相関を示しています。以下、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列データではないため、トレンドとしては考慮しません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の高低が個々の関係性を示していますが、外れ値や急激な変動としては特に見当たりません。
3. **各プロットや要素**:
– 主に赤から青のグラデーションで、赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど負の相関、または弱い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではありませんが、各項目間の関係性が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関が見られるペア:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」：0.95
– 「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」：0.94
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」：0.97
– 比較的低い相関が見られるペア:
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」：0.49
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「個人WEI（心理的ストレス）」：0.54
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 個人の心理的ストレスは、個人全体（個人WEI平均）および総合的な生活の質（総合WEI）と非常に密接に結び付いており、心の健康が重要であることが示されています。
– 社会的要素も、個人の全体的な幸福度に強く影響します。これにより、個人の幸福を考慮した社会的政策の重要性が示唆されます。
– 経済的な余裕は他の項目との相関が低めであり、独立した要素として観察されることが多いようです。これにより、経済的支援が必要とされる層への配慮が必要であることが感じられます。
このような相関分析は、政策策定や企業戦略の立案において、どの分野に注力すべきかの指針を提供す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:
このグラフは、生活カテゴリのさまざまなWEI（Well-being Index）スコアの30日間の分布を比較した箱ひげ図です。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 各WEIのタイプ間で、特定の上昇や下降のトレンドは明確ではありませんが、スコアの中央値は0.8付近で比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各箱ひげに外れ値が含まれているか記載されていませんが、いくつかのWEIスコア分布には、ひげの範囲が広いものがあり、これはデータ内の変動を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱の四角部はデータの第1四分位数から第3四分位数までの範囲を示し、中央の線は中央値を表しています。
– ひげはデータ範囲を示し、極端な値は外れ値として扱われる可能性があります。
– 色の違いは視覚的な区別を容易にする役割を果たしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではないため、直接的な関係は示されていません。しかし、異なるWEIタイプ間の相対的なスコアの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプ間に強い相関関係は見られませんが、全体的にスコア分布は0.6から0.9の範囲に収束しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 全体的に中央値が高い位置にあり、生活に関してのWEIスコアはおおむね良好であると解釈できます。
– スコアのバラツキが大きいウエルビーイングの側面は、改善の余地があると考えられます。特に「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」などは、政策的に注目する価値があるでしょう。
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:
以下は、提供されたPCAグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図であり、特定の上昇や下降トレンドは見られません。データポイントは第1主成分軸に沿って比較的均等に分布しています。主成分分析のため、時間的なトレンドではなく、データの内部構造を表現しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値は見当たりませんが、第1主成分が-0.4付近や0.3付近に遠隔のデータポイントがあります。これらは他の点と比べて離れているため、注目すべき変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 散布図上の各点は異なるデータポイントを表し、その分布はデータの変動や分散を示しています。色や形状の差異はないため、基本的なデータのパターンを可視化することに焦点を当てています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは示されていないため、関係性を評価するのは困難です。ただし、主成分による分散のパターンを通じて、データの基本的な相関性を理解することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が0.77、そして第2主成分が0.06であることから、第1主成分が大部分の情報を持ち、データセット内の主な変動を説明していることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– PCAにより、データの理解を深め、効率的なデータ処理や意思決定が可能になります。直感的には、これにより生活の中で重要なパターンや動向を特定しやすくなります。ビジネスにおいては、消費者行動の分析や製品開発の方向性を決定するための貴重な情報を提供します。
このグラフは、変数間の関連性やデータ構造を視覚的に理解する上で有用であり、さらなる詳細分析や特定の着目すべきポイントの抽出に役立ちます。
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。