📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 全体としてWEIスコアは0.65から始まり、日を追って上昇する傾向が見られます。特に、7月7日から7月9日にかけて顕著にスコアが上昇し、0.90前後に達しています。この期間の背景には、個人および社会的要因の改善が絡んでいると考えられます。
– **個人WEIおよび社会WEI平均**: 個人WEI平均は0.64からスタートし、7月7日に0.86まで上昇、その後も高止まりしています。社会WEI平均も同様に、強い上昇傾向を見せています。特に、社会インフラと持続可能性の高スコアが影響を与えているようです。
#### 異常値
– **2025-07-01**: 異常値として、総合WEIが0.66、個人WEIが0.64と指摘されています。この日は経済的余裕や社会基盤のスコアが低めであり、社会の不安定さが反映されている可能性があります。
– **2025-07-02から2025-07-05**: この期間も異常値が多発しており、可能性として、心理的ストレスや社会的公平性の低下に起因している可能性が考えられます。
– **2025-07-08から2025-07-09**: 高いスコアを記録していますが、これは持続可能性と社会的多様性の強化が影響していると思われます。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: データ全体での上昇トレンドが明らかであり、特定の日に急激な上昇や低下が観察されています。
– **季節性**: データには明確な季節性はなく、むしろ個々の政策改善や社会イベントへの反応が示唆されます。
– **残差**: 残差部分には、イベントや政策の短期的な影響が反映されていると考えられ、特に急激な上昇や低下がその例です。
#### 項目間の相関
– **ヒートマップの分析**: 経済的余裕と健康状態には強い相関が見られ、また、自由度と自治は社会基盤のスコアとも関連が深いです。これは、個人と社会の健康や自由度が経済力によって左右されることを示唆します。
#### データ分布
– **箱ひげ図の分析**: 箱ひげ図では、一部の項目で外れ値が多数存在します。特に心理的ストレスや経済的余裕にばらつきが見られ、社会の不安や経済的な不安定さが影響している可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が0.77**: 主成分1が示す主要な変動要因として、経済的な要素や社会基盤の改善が影響しています。これは、全体的な社会の質の向上に寄与しています。
– **PC2の寄与率が0.07**: 主成分2は比較的小さい寄与率で、個別の項目内のばらつきを説明する要素と考えられます。
### 結論
データ分析の結果、全体的なWEIスコアの上昇傾向が明らかになり、特に7月7日から9日の間に顕著な改善が見られることが分かりました。これには、政策改善や社会イベントが影響を与えた可能性があります。また、異常値の存在は特定の時期や要素に偏りがあり、これらは社会的不安定要因として更なる調査が必要です。データは持続可能性、経済的余裕、社会基盤の改善によって引き上
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:**
– 初期の実績データ（青いプロット）は比較的一定の頻度で表示されており、特に7月から早い段階での変動が見られます。
– 後半のデータには、緑のプロットで示される前年のデータがありますが、こちらも大きな変動はないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 予測データ内には外れ値として示される異常値（黒い丸）がいくつか存在しますが、全体のトレンドに対して大きな影響は与えていないようです。
3. **各プロットや要素:**
– 青色のプロットは実績を表し、一般的に0.7から0.9の範囲内で推移しています。
– 紫、赤、緑の線は異なる回帰モデルによる予測を示していますが、特にランダムフォレスト回帰はデータの上限付近で推移しています。
4. **複数の時系列データの関係:**
– 実績（青）と前年のデータ（緑）での大まかな相関関係が見られますが、予測ラインのバリエーションが示すように、予測モデルの間での一致度には差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データポイント間の密度はそれほど高くなく、特に期間の中間地点から後半にかけて、予測と実績の間に一貫性が見られます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– ビジネスや社会への影響として、常に一定のパフォーマンス指標での動きが保証されるバランスの取れた計画が必要と思われます。異常値の識別とそれに基づく適切な対策が重要です。
– モデルの選択も重要で、データの発展に応じて適した予測方法を選択することで、生活カテゴリーでのWEIスコアを的確に追跡できます。
この情報は、より踏み込んだデータ分析や将来の計画策定の基盤として活用できます。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ**: トレンドは横ばいに近く、一部で軽微な変動がありますが、大きな上昇や下降の傾向は見られません。
– **予測データ**: 線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測は、比較的安定したトレンドを示していますが、多少の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **異常値**: 複数の実績値が異常値として示されていますが、大きく離れた数値ではないため、注意が必要です。
3. **プロットの意味**:
– **実績（青色のプロット）**: 過去の実績データ。
– **予測×記号（赤色）**: 次の12か月の予測データ。
– **異常値（黒円）**: 通常範囲から外れた値。
– **前年（緑色のプロット）**: 昨年の同時期のデータ。
4. **複数の時系列データの関係**:
– **前年との比較**: 前年のスコアはやや低い位置にあり、現在の実績や予測と明確に差があります。
– **予測の幅**: 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測には若干の差異がありますが、全体的には類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にWEIスコアは高い位置に位置していますが、予測のばらつきからは小さな変動が見られます。異常値としてのマークも含め、データの一貫性と予測精度への注意が必要です。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– グラフを見ると、直感的には全体的に安定した生活が続いているように感じられます。しかし、異常値が示すように、予期しない変動も可能性として無視できず、これが生活やビジネスの取り組みに対する注意点となります。
– 社会的には安定性が続いている一方で、予測変動を踏まえた柔軟な戦略調整が求められそうです。技術的に見ると、予測モデルのさらなる精度向上が期待されます。
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:
以下に、グラフに関する分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 初期（2025年頃）は、実績データ（青色）が安定した横ばいを示しています。周期性や大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円）がいくつか存在しており、これは実績データと異なる特異なスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色）は過去の観測データを示しており、予測（赤色の×）は今後の予想値を示しています。
– 前年（緑色）は過去のデータを示し、比較用として役立ちます。
– グラフには複数の予測モデルが示されていますが、予測値がかなり異なる時期がある点で予測の信頼性に差があるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測間には大きなギャップがあり、異なる予測手法（ラインプロット）が異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値は通常の変動範囲（xAI/3σの灰色範囲）を超えており、特定のイベントや要因によって引き起こされた可能性があります。
6. **直感的な感じや影響**
– 人間は、予測と実績の間に大きなずれがあると、不確実性や信頼性に不安を感じるかもしれません。特に予測が一貫していない場合、社会政策やビジネス戦略に影響を与える可能性があります。
– 異常値の存在は、特異なイベントや政策変更、外部ショックなどがあった可能性を示します。詳細な因果分析が必要です。
この分析をもとに、更なる詳細調査やモデルの検証が求められます。特に異常値の原因分析により、ビジネスや社会に与える影響をより深く理解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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的にWEIスコアが0.8付近に集中していますが、予測値においては0.6付近が多くなっています。これはやや下降トレンドを示唆しているかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰の予測線が上昇しており、一部の期間では過去の実績からの回復が期待されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」として示されているプロットが1点あります。これは他の値に比べて極端に高いスコアを示しており、特殊な事情があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績は青色で示され、過去のデータを確認できます。
– 予測値は赤色の「×」で示され、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）に基づく予測がそれぞれ異なるカラフルな線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績と予測値が交差するエリアがあるため、実績データに基づいた予測の信頼性が考慮されるべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– プロットの密度が高い部分は、評価日付が新しいほど密集する傾向があります。これは、過去一定期間のデータの安定性と新しいデータの変動があることを示唆します。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– ビジネスや個人の経済的余裕に関する評価は、現在やや不安定な時期を迎えている可能性があります。異常値はリスク要因として捉えられ、改善活動が必要かもしれません。
– 将来に向けた経済的余裕を改善するためには、じっくりとデータ分析を行い、適切な施策を講じることが重要です。回帰分析の結果を基にした戦略設定が有効でしょう。
この分析は、データに基づく予測と異常値の存在が重要な意味を持ち、将来の計画立案に活用可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– データは左側で密集しており、全体的に水平で一貫したスコアの推移が見られます。
– 年度の終盤でデータがまとまっていることから、年間を通して大きな変動はないことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値は見受けられません。ただし、評価日の初期における数値は狭い中でのばらつきが見られます。
– 縦方向の急激な変動はないようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は初期に集中しており、予測（赤いバツ）は見当たりません。
– 前年のデータ（緑の点）は、1年後以降に表示されており、過去との比較も行われています。
– 次数モデル（線や色）による予測が表示されており、特にランダムフォレストによる予測が右側の外れのような形で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは、大きな変動なく推移していることから、年度による健康状態の一貫性を示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の違いはありますが、全体的に安定したスコアの予測がされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 目に見える大きな変動や季節性はなく、データの分布は一定範囲内に収まっているようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 健康状態が年間を通じて安定しているように見えます。特に大きな改善や悪化もなく管理されている可能性が高いです。
– ビジネスや社会への影響に関しては、健康管理が適切に行われていることを示唆し、個人や企業の健康管理方針として有効であることが期待されます。
– 健康状態の予測モデルは、さらなる改善や新しいインシデントの発見を支援するために使用される可能性があります。
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:
このグラフは、個人のWEI（心理的ストレス）スコアの時系列データを示しています。以下は、グラフから読み取れる特徴とその洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として大きな変化が観察されず、初期のデータでは横ばいと言えます。360日のデータがあっても、表示されているのは初期と終盤の断片です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色で示された実績データに黒い円で示された異常値が見られ、これらは一部の期間での外れ値を示しています。
– 紫色の「ランダムフォレスト回帰」予測は急激に上昇していますが、これは実績データの途中までしか示されていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、初期の方に集中しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で、予測範囲外に位置するため、参照として用いられているようです。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲（×AI/3σ）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）が用いられており、それぞれ異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データを比較すると、異なる予測手法が異なる結果を示しています。これは、データの特性に応じたモデル選択の重要性を示唆しています。
6. **直感的な感じ方と影響**:
– 人々は異常値や急激な変動に敏感であるため、ストレスの急上昇が疑われる期間に特に注意を払うでしょう。
– ビジネスや社会においては、心理的ストレスの予測は健康管理やサポート体制の構築に寄与する可能性があります。予測データを踏まえて早期介入が考慮されるべきです。
このグラフは、複数の予測手法を使用してストレスレベルの変化を理解するのに役立つが、実績データが限られているため、さらなるデータ収集と分析が重要です。
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:
以下はこのグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの最初の期間において、実績（青色）はやや横ばいのトレンドを示しています。
– その後、2026年初期に向けてデータが急に現れ、これはプロットが緑色で描かれている「前年（比較AI）」として示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示される外れ値は、2025年中の実績データに集中しており、データ内で特異な行動を示しています。
– 外れ値は、特定の要因による一時的な変動を表す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色と緑色のプロットは、それぞれ実績と前年を示しており、二つの期間の違いを視覚化しています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内での変動は通常とみなされます。
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（青と緑）の対比がされており、前年と現年の変動を比較するのに有効です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの異なる予測モデルは、このグラフで試行されており、それぞれのモデルが異なる予測を示しています。
– モデル間の配色ラインは、各々が異なる方法での未来予測を提案しています。
6. **直感的な洞察とビジネス／社会への影響**:
– グラフから、人々は変動の大きな時期での要因を探る必要があると感じるでしょう。この大きな変動要因は、もしビジネスに関連しているなら、それに応じた戦略を考慮する必要があります。
– ビジネスや社会的な観点では、予想される変動に対して柔軟な対応が求められ、特に外れ値や急激な変動が企業戦略にどのような影響を及ぼすかを評価することが重要となります。
このグラフは、時間の経過に伴う個人の自由度や自治の変化を観察するためのものであり、将来の予測と過去の実績の比較を通じて、潜在的な改善または課題の領域を明らかにします。
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**
– グラフ左側（2025年）のデータには実績のプロットが集まっており、比較的高めのWEIスコア（0.7〜0.9）で横ばいの傾向があります。
– 右側（2026年初頭以降）のデータには、前年度のデータがプロットされており、WEIスコアが同様に高めで比較的安定しているように見えますが、密度が高まりつつあることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中にいくつかの外れ値（異常値）が存在しますが、大きな急変動は見られません。
– グラフの左側と右側のデータ間に一時的な不連続性が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青色）は、過去のWEIスコアの動向を示しています。
– 予測のデータに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）に基づく予測値がプロットされていますが、実績データのトレンドを踏襲しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のプロットは重なり、比較的に一致しているため、予測モデルが実績をよく再現しているといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の間に相関が見られ、比較的狭い範囲で高いスコアを維持しています。予測範囲もこの狭い範囲に集中しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが安定して高い状態を維持していることから、社会における公平性や公正さが相当程度保たれていることを示している可能性があります。
– ビジネスの観点では、社会的な安定性が維持されているとわかれば、投資や長期計画に対する信頼を高める要因となるでしょう。
– 社会における信頼感が高まり、貧困や不平等感が減少する効果が期待されるかもしれません。
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
– **左側（2025年半ば）**: 濃い青の実績データがあり、0.8から1.0の間で密集しています。この間、数値は比較的一貫しており、安定したパフォーマンスを示しています。
– **右側（2026年半ば付近）**: 緑の前年度データ（比較AI）が同様に0.8から1.0の範囲で示されている。昨年との比較において、パフォーマンスが維持されているか、微増していることを示唆しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 黒丸で示される異常値がいくつか見受けられます。これらの数値は、通常のデータ範囲を超えるもので、特定の時点での異常な事象や条件を示している可能性があります。
– ピンクと紫の線は予測データを示しており、範囲が広いことから未来予測における不確実性が存在することを示唆しています。
#### 3. 各プロットや要素
– **色の意味**: 青が実績、緑が前年度、黒が異常値、紫とピンクの線が予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）です。
– **密度**: 密集している青と緑の点は、安定したパフォーマンスを示唆しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年データの位置関係から、持続可能性と自治性のスコアが安定していることが分かります。
– 予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、将来的な見通しに対する異なるアプローチを提供しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と前年のデータは高度に相関していると見られます。これは、一貫したパフォーマンスが維持されていることを示唆します。
– 異常値は、それぞれの背景に特別な要因がある可能性を示唆しています。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **安定性**: データは全体的に安定しており、持続可能性と自治性が保たれている可能性があります。
– **異常の影響**: 異常値は、特定のイベントや政策変更の影響を示唆しており、それらの対策が必要かもしれません。
– **予測の不確実性**: 予測データの幅広い範囲は、将来の計画において慎重なアプローチが必要であることを示唆しています。
このグラフからは、持続可能性と自治性が全体的に良好な状態にあることが分かる一方で、未来への備えが重要であることが読み取れます。
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:
グラフの分析に基づくと、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 初期段階では、データが横ばい状態です。予測モデルによる線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の間でわずかな違いがありますが、全体としては安定しています。
– 約一年後のデータは上昇傾向を示していますが、これは前年度のデータ（緑色の点）が示しているものです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が初期の実績データ内に存在します（大きな黒い丸で表示）。
– 予測の範囲が線で表されていますが、そこからの逸脱は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、グレーの範囲は予測の不確かさを表します。線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測は、それぞれ異なる色の線で示されています。
– 緑の点は前年度のデータを示しており、最新の状態を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の差異が見られ、一定範囲内の不確かさがあります。ただし、大きな不一致は見られないため、予測の精度は比較的高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係については明確ではないものの、最初のデータ群と後期の比較データの間には時間的な隔たりがあり、予測の妥当性を確認することが望ましいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期データ群が横ばいであることから、社会基盤や教育機会において現状維持が続いている可能性があります。
– 前年度のデータと比較すると、制度やプログラムの効果が発揮されつつあることが示唆されるかもしれません。
– 社会的に重要な指標であるため、教育や社会基盤の改善策についての政策立案を検討する際に参考になるでしょう。
これらの分析は、社会基盤や教育機会の改善に向けた戦略の策定や進捗のモニタリングに寄与する可能性があります。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色）は初期ユニット（2025年半ば）で平坦で、その後データが登場していないため、長期的なトレンドについては推測が難しいです。
– 予測値（予測AIデータ、紫色等）は主に横ばいですが、若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績でいくつかの青いデータポイントがありますが、外れ値として特に目立つものは含まれていません。
– 緑色の前年データポイントが一部例外的な位置にありますが、全体的には密集しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績値を示し、緑色の点は「予測の不確かさ範囲」に多く含まれています。
– 紫色等の線は予測の方法別に分けたものであり、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値とAIによる予測には若干のずれがありますが、全体的には類似した挙動を示しています。
– 予測AIの手法が異なる場合、予測トレンドや幅に違いがあることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは、短期的には一貫しているように見えますが、長期的な相関は不明確です。
– 時間が進むにつれて緑色のデータポイントはやや広範に分布。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– グラフ全体を見ると、初期の段階での安定性が見受けられますが、新しいデータが不足しているため、今後の環境の変化に注意が必要です。
– 社会においては、共生や多様性の変化が予測される中で、AIの予測は重要ですが、定期的な見直しや予測モデルの検証が重要と感じられます。ビジネスにおいて、これらのスコアの動向は、社会的な取り組みの成功度を測る指標として活用可能です。
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、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– 時間帯別に色が変化しており、特定の日付に大きな変化が見られます。
– 全体として、周期的なパターンは見受けられませんが、安定した時と変動がある時があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月4日に16時の値が非常に低く、暗い紫色で示されています。これは他の時間帯と比べて明らかに異なる値です。
– これに対し、他の日には17時頃、多くの黄色や緑のブロックが見られ、高い値を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が異なります。色のバーに基づき、濃い青や紫が低い値、緑や黄色が高い値を示していると解釈できます。
– 16時から19時にかけ、色の変化が多い傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 16時と19時の関係を見ると、同じ日においてこれらの時間帯間で大きく色が変わることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に16時と19時には何らかの相関関係がある可能性があります。
– 高値が続くものの周期性は見つけにくいです。
6. **直感的な洞察やビジネス、社会への影響**
– このグラフは、特定の時間帯（特に16時と19時）の活動や行動に大きな変動があることを示しています。これはビジネス上のピーク時間やイベントが反映されている可能性があります。
– 外れ値が示す異常な低値に注目し、それが何故起こったのかを調査することが重要です。
– 例えば、特定の日にサービスのダウンタイムや電力使用の変動があったかもしれません。
このヒートマップから、特定時間帯の変動が見られ、それがビジネス戦略の調整やリソース配分に役立つかもしれないと考えられます。
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詳しく分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各時間帯ごとに異なる色のトレンドが見られ、周期性や場所ごとの変化が示唆されます。
– 例えば、7時から8時にかけて徐々に明るくなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時のスロットは、他の時間帯に比べて一部で暗い色になっており、低いスコアが観察されます。
– これが示すのは、特定の時間帯での著しい変動か、または外れた活動パターンかもしれません。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを表し、緑や黄色の領域は高スコアを示しています。紫や青は低スコアを示しており、時間帯によって個人の活動の集中度や生産性に違いがあることが示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにデータが分かれているため、その時間ごとのパターンの比較が可能です。一日の中で高スコアの時間があり、その時間を増やすことで全体の効率が上がる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかにスコアの高低の分布は時間依存的であり、特定の時間が特別な意義を持つ可能性があることを示しています。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会的・ビジネス的影響**:
– このグラフは、生活リズムや効率的な時間帯を見極めるのに有効です。個人の最も生産的な時間を特定し、その時間帯を有効活用することが推奨されます。
– ビジネスにおいては、従業員の勤務時間をこのデータに基づき調整することで、効率の向上が期待できます。
このヒートマップからは、個人の生活リズムや活動の最適化に向けた情報が得られるため、パーソナライズされたスケジューリングに役立つ可能性があります。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ内の色の変化は、時間ごとに変動しており、一部の時間帯では一定の周期性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が急激な特定の日付と時間帯があり、その箇所は外れ値や急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は社会WEIスコアを示し、濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを表していると考えられます。スコアが高い部分（黄色）は特定の日付や時間帯に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが異なる傾向を示しており、特定の時間帯（例えば、時間帯16）でスコアが高くなる日が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布を見ると、特定の時間帯におけるスコアの上昇や変動が定期的に見られます。これにより、特定の日付や時間に何らかの社会的要因が影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 特定の時間帯で高いスコアが顕著になることから、その時間に社会的活動が活発である可能性が示唆されます。ビジネスや社会において、こうした時間帯を特定することで、効率的なマーケティングやサービス提供のタイミングを見つけることができるかもしれません。また、急激な変動部分は不安定な要因を示している可能性があり、それが解決されればスコアの安定化に寄与するかもしれません。
全体として、このヒートマップは社会的活動や企業戦略における時間管理の重要性を示し、さらなる調査や改善の余地を示唆しています。
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各WEI項目間の相関関係を示しています。ここから得られる洞察をいくつか挙げます。
1. **トレンド**:
– 各項目の相関を示しているため、時間によるトレンドそのものは表示されていませんが、特定の項目間の強い相関は、日常生活や政策における一貫性を表している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 直接の変動を示すものではありませんが、低い相関値は特定の異常や外れ値の存在を示唆するかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は、項目間の相関の強さを表しています。濃い赤色は強い正の相関、濃い青色は負の相関、薄い色は弱い相関を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものではなく、項目間の関連性が強調されています。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間には強い正の相関が見られ、健康とストレスが密接に関連していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は多くの他項目と高い正の相関を示しています。特に、「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との相関が高いことから、個人と社会全体の要因が総合評価に密接に影響していることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に、健康状態や心理的ストレスが他の生活要因に大きく影響していると感じられます。これは、健康政策やメンタルヘルスサポートが他の分野においても重要であることを示唆しています。
– ビジネスや社会的な影響としては、教育機会や社会的公平性の向上が全体的な生活の質向上に寄与する可能性があります。これらの項目間の強い相関は、社会政策の優先順位を再評価する必要性を示唆するかもしれません。
このヒートマップは、社会政策や健康プログラムの立案における有益な指針を提供するでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアは期間中比較的安定していますが、微妙な上昇または下降のトレンドは分布の中央値から読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数多くの外れ値が存在し、特に「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などで顕著です。これらの外れ値は特定の条件や出来事が影響している可能性があります。
– 箱ひげ図の縦のスパンが広いカテゴリでは変動が大きいと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱部分はデータの50%が含まれる範囲を示し、中央の線は中央値を表します。
– スパンが広い場合は、データのばらつきが大きいことを示します。
– 色の違いはカテゴリ間の比較を視覚的にわかりやすくしています。
4. **時系列データの関係性**
– 各カテゴリは独立して計測されていますが、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済状態）」のように関連性がありそうな項目もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのカテゴリは中央値付近でスコアが集中しているため、極端な低・高スコアが少ないことを示しています。
– 相関関係は外れ値と中央値の位置関係から間接的に理解できます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– 人間は「心理的ストレス」や「経済状態」といったカテゴリに特に注意を払いがちです。これらの変動が大きい場合、個人の生活の質に直接影響を与えることが予想されます。
– ビジネスや政策立案において、特定のカテゴリでの高いばらつきは介入や支援が必要な領域を示しているかもしれません。
このグラフにより、個人および社会の福祉指標の現在の状態と変動に関する洞察を得られ、今後の改善や介入のための基礎データとして利用できそうです。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）による散布図であり、全体的なトレンドは直接示されていません。ただし、第1主成分の方向にデータが広がっていることから、第1主成分が主要な変動を説明する要因となっていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 上方に孤立して点が存在するため、可能性のある外れ値として注目する必要があります。この外れ値はデータセット内で特異的な行動を示しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 各プロットはデータポイントを表し、第1主成分（横軸）が77%の寄与率を持ち、データの大部分を説明しています。第2主成分（縦軸）は0.7%と寄与率が低く、データの変動を十分には表現していないことが推測されます。
4. **時系列データの関係性**
– 特に時系列としての情報はこの散布図から読み取れません。ただし、各点が一定期間の要素を示していると仮定すると、第1主成分方向に沿った影響が強いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分が強い相関を示しているため、全体的なデータの分布はこの軸に沿って広がっています。一方で、第2主成分はほぼ無相関で、ランダムに広がっています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフを見ることで、人々は第1主成分が強く影響を与える重要な要素であると直感するでしょう。これがビジネスや社会においては、特定の要因（例えば生活水準、経済インデックスなど）が大きな影響を及ぼしていることを示唆すると考えられます。この成果は、政策立案者やビジネス戦略で考慮されるべきであり、データに基づく決定を下す際に他の関連要素への影響を見逃さないようにするための指標となるかもしれません。
この分析に基づいて、データの変動要因をさらに探求し、第1主成分に対応する具体的な説明変数を特定することが望ましいです。
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。
