📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
**時系列推移:**
– **総合**WEIスコア全体のトレンドはカスタム日付間で増加傾向がありますが、特定日に急激な増減が確認されています。特に、2025-07-01から2025-07-05にだけシグニフィカントな変動があります。その後、スコアは安定してより高い水準に達しています。
– **個人平均**と**社会平均**のいずれも、ある程度の安定した上昇が観察されますが、個人WEIとの差が2015-07-05の頃には顕著に大きくなっています。
**異常値：**
– 2025-07-01の変動は、特に個人や社会のWEI平均が標準以上の変動を示しています。この時期は、おそらく経済的または社会的イベントが発生した可能性があります。
– 2025-07-07から2025-07-09にかけての異常な高スコアは、可能性として社会的な取り組みや政策の大きな改善あるいは発表が考えられます。
**季節性・トレンド・残差（STL分解）：**
– 長期的なトレンドは向上し続けていることが示唆されていますが、短期的な変動は社会及び個人の出来事が影響しているようです。
– 残差の変動は比較的少なく、これは比較的予測可能な範囲での変動を示しています。季節性は今回の分析では明示的なパターンを示していませんが、今後のデータで確認すると定期的に特定の影響を受けている可能性も考慮されます。
**項目間の相関：**
– 様々なWEI項目間の強力な相関が特に、公平性・公正さと持続可能性、社会基盤・教育機会と共生・多様性で観察されます。これから、特定の項目が相互に支え合っている構造を反映していると考えられます。
**データ分布：**
– 箱ひげ図において、全体的にWEIスコアの中央値が比較的高水準に位置しています。異常値は、特に生態的要因や個人的要因で際立った増減を誘発している可能性があります。
**主要な構成要素 (PCA)：**
– PC1が77%を説明することから、データの構成要素はかなり集中しています。PC2の項目は8%を説明し、データの残りの変動を説明する変数として重要性は低いですが、多様性や柔軟性を示している可能性があります。
### 結論：
WEIスコアの特定の増減は個人や社会の生活レベルに直接関係していると考えられ、親和性のある項目間の強固な関連はさらに政策形成や社会制度の改善について評価を行うための基盤情報となります。更に、長期的な高スコアへのトレンドは持続可能な改善を意味し、政策や取り組みが効力を発揮する証拠として評価されます。
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:
分析を始めます。
1. **トレンド**
– グラフには左側と右側にデータが異なる期間でプロットされています。
– 左側（過去）から右側（未来）への移行が見られ、右側でのスコアがやや上昇傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側には青いプロットが多く集まっており、異常値（黒丸で示されている）が確認できます。これらは範囲外に位置していて、標準偏差を用いた予測の枠を超えています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは過去の実績データを示し、緑のプロットは前年と比較するデータです。
– 異常値が黒丸で表示されています。
– 予測ライン（紫、ピンク）は未来の予測です。特にランダムフォレスト回帰の結果が高い位置にプロットされています。
4. **時系列データの関係性**
– 過去の実績データと、前年データはおおよそ一致していますが、未来の予測は異なる手法で異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値は実績データの外に位置し、何らかの例外的な事象を示している可能性があります。
– 未来の予測にはスコアの変動が予測されており、これが何を意味しているのか詳細な追跡が必要です。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**
– 将来に向けてスコアが改善する見込みがあるため、ポジティブな見通しを期待できます。
– しかし、異常値の存在は過去に何らかの問題や課題があったことを示唆しており、これらを解決することが長期的には重要です。
– ビジネスや社会に対する影響として、改善の兆しは新たな投資や事業拡大の判断材料となり得ます。
全体として、過去の実績データからの急激な変動の確認と、未来の予測の信頼性を高めるためのさらなる分析が求められそうです。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは比較的安定しており、0.6から0.8の間に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンク色の線）は、時間の経過とともに上昇しています。
– 線形回帰（紫色の線）と決定木回帰（薄紫色の線）も上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ（青色の点）に外れ値が一部見られますが、ほとんどのデータポイントは予測の不確かさ範囲内（灰色）に入っています。
– 異常値は黒い円で示されていますが、特筆すべき大きな変動ではないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測データを示しています。
– 緑色の点は前年のデータと比較したもので、年度ごとにWEIスコアの増減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**
– 各時系列データ（実績、予測、前年比較）は連続しているのではなく、特定の期間に集中してデータが存在しています。
– 予測モデルの結果は、実績データと概ね一致しているが、将来的な上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは概ね同様の範囲にあり、高い相関関係があると考えられます。
– データの中心は0.7から0.9付近に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフは個人のWEIスコアが時間とともに改善する可能性を示しています。これは、生活品質の向上、健康の改善、またはパフォーマンスの向上を示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、個人が時間とともにより高い効率や満足度を得ることが期待され、それに基づいた施策やサービスの提供が考えられます。
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:
このグラフは、生活カテゴリの社会ウェルビーイング指数（WEI）の平均スコア推移を示しています。360日間にわたる時系列データから、以下のような特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– グラフの左側にある実績データ（青いプロット）は、比較的安定したスコアを示しています。
– 右側の予測フェーズでは、昨年のデータ（緑色プロット）と比較して若干の上昇が見られます。ただし、特定の周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ部分には、大きな外れ値が黒い円で示されており、注意が必要です。
– 予測スコアに急激な変動は見られませんが、モデルごとに若干異なる予測がされているようです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青、昨年のデータは緑で示され、モデル予測はそれぞれ異なる色で表示されています。異常値は黒い円で強調されています。
– 予測の不確かさ範囲も灰色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの違いがスコアに影響を与えていることが見受けられますが、全体として大きな差はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは密にプロットされており、大きな分布のばらつきはありません。予測スコアは横ばいに近いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スコアが高いことは、社会的なウェルネスが安定していることを示唆しています。実績と予測が整合していることから、モデルは信頼性が高いと考えられます。
– 外れ値の原因を調査することで、さらなる改善策が見つかる可能性があります。ビジネス戦略や政策決定の参考にすることができそうです。
このグラフで可視化されたデータは、社会の安定と持続可能性を評価するための重要な指標として活用できるでしょう。
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**
– 初期の実績データ（青色）は安定しており、約0.8のスコアで横ばい傾向にあります。
– 予測（紫色）線を見ると、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも最初は横ばいですが、後半で急上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 序盤にいくつかの異常値（黒色の円）が見られ、異常な増加または減少を示しています。
– 予測値も長期的に不確実性が高まっていることを示唆しています（マゼンタ色の線）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、全体的に安定しています。
– 異常値は異常なイベントによる影響を示しており、予測範囲（灰色の領域）が広がっていることからもその影響が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が異なる予測を提供していますが、いずれも急速な成長を示唆しています。
– 同じ時期に集中的にデータがプロットされている（緑色の点群）部分は前年と比較しても一貫していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの強い一貫性に対し、予測モデル間での不確定性が目立ちます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフは、現在の経済的余裕は比較的一貫しているものの、将来的には外的要因による急激な変化が考えられることを示しています。
– 予測範囲は広がっており、社会的にも個人の経済的余裕が大きく変動する可能性があるため、個人や企業はリスク管理を強化する必要があります。
– 年間を通じて観測される主に安定したトレンドと急激な予測の変化は、潜在的な経済的ショックや政策変更の影響を示唆しているかもしれません。
この分析を元に、関係者は将来的な計画を立てる際に特に注意を払い、様々な状況に対してシナリオプランニングを行うことが求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の期間、WEIスコアは約0.8付近で安定しています。中期にかけて軽微な上昇が見られ、その後再び安定しています。最終的には前年度の比較と同程度の水準で収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに異常値が示されており、WEIスコアが顕著に低下している時期が見られます。ただし、それ以外の急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データであり、実際の健康状態を示しています。
– 赤い「X」は予測に基づくデータで、予測方法によっていくつかの色分けがされています (線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)。
– 緑色のプロットは前年度の比較データを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑色のプロットは直近の評価区間に集中しており、前年度のデータが現実のデータと一致しています。これにより、過去のデータが未来の予測に役立っていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測モデル間で結果がそれほど大きく異なっていないため、モデルがいずれも類似のパターンを捕捉できている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的に安定した健康状態が維持されている印象です。異常値や急激な変動が少ないことから、大きな健康リスクは少ないと考えられます。
– 予測と実績が一致しており、予測モデルの信頼性に対する信頼が高まる可能性があります。ビジネスにおいて、健康状態の予測精度向上が生活改善、医療コスト削減に繋が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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青）は短期間でのデータしかなく、長期的なトレンドはまだ明確には見えません。
– 予測（ピンク、紫）は、それぞれの期間において増加傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒枠）のプロットが見られ、これがストレスの急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色：実際の測定値。
– ピンク、紫、その他の色：異なる手法での予測値。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを示し、ここからの逸脱が注目されるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が重なっていないため、異なる時系列での比較は難しいですが、将来的に傾向の比較が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測で分布が異なります。予測はより範囲が広がっており、不確実性が高いと考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 現在のデータからは、ストレスが一定の範囲に収まりつつあることを示唆していますが、まだ多くの不確実性が存在します。
– ビジネス面では、心理的ストレス管理の重要性が増していることが伺え、適切な予測やモニタリングによって、社員の健康管理や業務効率の向上につながるでしょう。
この分析は、データ視覚化が拡張されることで、より具体的な改善策や戦略を提案する基盤になるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– このグラフには、評価日が進むにつれ、3種類の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるWEIスコアの上昇が見られます。
– 実績データ（青色）は、比較的高い位置で横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側には、異常値（黒の円）としていくつかのデータポイントが表示されていますが、これらがどのような基準で異常とみなされているのかは不明です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、緑の点は前年データを表しています。
– 赤い「×」印は予測データで、グラフの右側にこれらの予測線（ピンクや紫など）が見られます。
– グレーの影は予測範囲を示していますが、非常に広く設定されています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと前年データ及び予測データの間に、強い相関が認められます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に一貫した傾向が見られ、予測方法に関わらず、大きな外れ値はありません。
– 異常値とされたデータポイントが散らばっていますが、その影響はそれほど大きくないようです。
6. **直感的な理解と影響**
– 全般的にWEIスコアは高く維持されており、個人の自由度や自治が安定していることが伺えます。
– 予測値の上昇傾向は、今後の改善可能性やさらなる自由度の増加を示唆しています。
– ビジネスや社会において、個人の自由度が高いとされる環境は、創造的で革新的な活動を促進する可能性を秘めています。このため、WEIスコアの改善や上昇は、ポジティブな社会変化に寄与する可能性が高いと考えられます。
このグラフは、人々が自由に自身の選択を行い、その能力を最大限発揮できる環境が整っているかについての指標となります。データはこの能力の維持または向上を示唆しており、ポジティブな社会経済的影響を持つ可能性があります。
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:
このグラフは、「生活カテゴリ 社会WEI（公平性・公正さ）」のスコア推移を示す時系列散布図です。以下に特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年）のデータは、高いスコア（0.7-0.9）の範囲に集まっています。
– 右側（2026年）には、似たようなスコアが持続しています。しかし、2025年と2026年に関連性があるデータとしてのペアは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」としてマークされたデータは見当たりません。
– 急激な変動は示されていませんが、極端な値の違いを持つデータもありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データはグラフの左側にまとまり、緑の前年比較データは右側に集まっています。
– 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、予測範囲内で一定の予測トレンドを示しており、特定の方向性を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が近似的に同じ範囲内でスコアを示しているため、それぞれのモデルが似た傾向を捉えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にスコアは高めであり、大きな分散は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スコアが高い範囲にあることは、概ね公平性・公正さが維持されていることを示唆している可能性があります。
– 異なる予測手法が同様のスコアに集まっていることから、予測の信頼性がある程度高いと見なされます。
– ビジネスや社会において、統計や予測モデルが示す結果が実績に近い場合、政策や戦略の立案において信頼できる基盤となり得るでしょう。
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:
このグラフは、社会の持続可能性と自治性に関するWEIスコアの変化を示しています。以下、グラフの特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– データは二つの期間に集中しており、それぞれの期間で異なるグループが存在しています。
– 左側のデータセットは高い位置にあり、右側のデータセットも似たような高スコアを示しています。全体を通して横ばいに近い傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見当たりません。ただし、予測データが特定の区間で少しだけ異なった位置を占めています。
3. **各プロットや要素**:
– 左側の青い点は「実績（実績AI）」、右側の緑の点は「前年（比較AI）」を表しています。
– 外れ値として黒い丸で示されたポイントがありますが、多くは通常の範囲内に位置しています。
– ピンクと紫色の線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）を示しており、それぞれが微妙に異なった予測を提供しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 左側の実績データと予測が重なり合っており、右側の前年データとも高い一致を示すことから、過去のデータが将来の予測に一貫性を与えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左右のデータセットは共に高いスコアで密集しており、明確な相関やパターンは視認できませんが、高スコアを維持する傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 全体として、社会の持続可能性と自治性が高い水準を維持していることが伺えます。これは、生活の質が安定しており、持続可能な取り組みが成功していることを示唆しています。
– ビジネスや社会において、安定した高スコアはポジティブなインサイトを与え、計画や政策の決定において信頼性のある指標として活用されるでしょう。
このグラフは、高水準の社会的持続可能性を示すデータセットの比較と予測の安定性を明示しており、将来に向けたポジティブなインサイトを提供します。
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:
以下に、このグラフの視覚的特徴と得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的にデータポイントが左側と右側に集中し、中央部にほとんどデータがないため、期間中に大きな変動や移行があった可能性があります。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰の予測は左側の区間で細かく異なり、右側の予測はないことが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青色の円が示す実績にはいくつかの異常値が含まれていることが示されています。
– 左側の急激な変化は予測値よりも実績値で大きいように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実際のデータを示し、赤いバツが予測データです。
– 緑色のデータは前年の比較データとしての役割を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測データが密に関連しており、過去のデータとの比較（緑色のプロット）が近い関係を持っていることが認められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のデータポイントは比較的高いWEIスコアを示しており、ある種の周期性やモードが存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 左側で見える急激な変動は、社会インフラや教育機会に関する政策やイベントが実施された可能性を示唆しています。
– 右側の安定したデータセットは、将来の計画づくりや政策フォローアップのための基盤を提供するかもしれません。
このグラフは、社会基盤や教育の提供に関連する指標の変動を示しており、その中で重要な異常値やトレンドを認識して適切に対策を立てることが求められると言えるでしょう。
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:
分析を行うと、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の約半年間は実績AIデータ（青色）が密集して横ばいの傾向を示しています。
– 約2026年3月から急成長し、高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階には異常値（黒丸）が多く見られ、データの変動が顕著です。
– 突然のスコア上昇も目立ち、特に2025年後半から2026年初にかけて観察できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績で、緑は前年の比較AIデータを示し、ピンクの線はランダムフォレスト回帰を使った予測です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、初期のデータの不確かさが高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰による予測線が急上昇を示しており、実績データの急激な変動をモデルが捕捉していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータでは実績と予測の乖離（離れた位置）が見られる一方で、後半では実績が予測に追従しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**:
– 人間は急激なスコアの上昇を一種の進歩や成長として認識します。これは社会における共生・多様性・自由の保障が急速に改善されている可能性を示唆します。
– ビジネスや社会への影響として、今後も精緻さを増す予測モデルが、実際の政策決定や改善策の評価に対して価値を提供するかもしれません。
この分析を通じ、改善の兆しが見られるものの、初期段階でのバラつきがより安定した進捗の障害となる可能性もあることから、引き続き監視と精緻化が必要だと言えるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に時間帯ごとのパフォーマンスには変動が見られる。
– 7月7日以降、特に朝と夕方の時間帯でパフォーマンスが改善している様子がある。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月4日と7月5日に16時台および19時台で値が低下しており、これは目立つ異変として識別可能。
– この低下は、その後すぐに改善されている。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 色の濃度（青から黄色）はパフォーマンスの変動を示唆。
– より明るい緑や黄色のエリアは良好なパフォーマンスを示し、紫や青のエリアは低下を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 午前中（8時）のデータは一貫して高パフォーマンスを維持。
– 午後（16-19時）のデータは変動が激しく、改善と低下を繰り返している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中（7-9時、16-19時）のパフォーマンスが周期的な性質を持ち、特定の日では低下するが、迅速に回復している。
6. **直感的な洞察と影響**
– 生活カテゴリーにおけるパフォーマンス改善は、効率的な活動時間や労働スケジュールの見直しに役立ちそう。
– 午前の時間帯の安定したパフォーマンスは、その時間内での業務や活動の最適化を示唆。
– 夕方の変動は、仕事のピーク時間やその他の外的要因が寄与している可能性があり、それらの要因を調べる価値がある。
このヒートマップから、活動の時間帯やパフォーマンスに関する貴重な情報が得られ、それを基に適切なビジネス戦略の構築が可能です。
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:
このヒートマップから得られる主な視覚的な特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 全体的に、色の変化を見ると漸進的な時間帯ごとの変化が見られます。特定の曜日や時間帯において、規則的なパターンが見られるわけではなさそうです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日の時間帯16時において、ヒートマップが他の時間帯と比較して大きく変化しています。この日から急激な変化が見られ、これが外れ値と言えるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は「個人WEI平均スコア」を示しており、ダークな色ほどスコアが低く、明るい緑から黄色にかけてスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変動があり、特に16時から19時にかけての時間帯でスコアに変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかな相関関係は示されていませんが、特定の時間帯でのスコアの変動が顕著です。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 特定の時間帯でのスコアの急激な変動は、その時間帯に何らかの出来事やイベントがあったことを示唆しています。このスコアの変動は、個人の日常生活や活動に関連するストレスや集中の変化を示している可能性があります。この情報は、生活リズムの改善やストレス管理に役立つかもしれません。
このヒートマップは、日常の生活習慣のパターンを分析し、特に変動が大きい時間帯に注目することで改善点を見つけるための有用なツールとなり得ます。
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:
ヒートマップから得られる視覚的な特徴とインサイトは以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯において色の変化が顕著です。日付や時間が進むにつれ、色が変化し、一定のパターンが見られることがあります。
– 上昇や下降の明確なトレンドは見られませんが、一定の時間帯や日付での色の変化から周期的なパターンが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定日、特定時間において非常に暗い色や明るい色が現れており、これが外れ値を示唆しています。7月4日や7月9日にその傾向が顕著です。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色相は、社会WEI平均スコアの強度を示しています。色が濃いほど低スコアを、明るいほど高スコアを示していると考えられます。
– 各時間帯における色の変化は、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**:
– 時間帯ごとに似たような色が続いている場合、これは異なる日で同じ時間帯に似た社会的状況があることを示唆しています。例えば、16時から19時にかけての変化が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯で色が集中的に変化していることから、時間帯の影響がスコアに与える影響があると考察されます。
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**:
– 毎日同じ時間帯に変動が見られる場合、社会活動や個人活動がこの時間帯に集中している可能性があると考えられます。
– 外れ値や急激な変動がビジネスや社会イベント（例えば、祝日や特別なイベント）が影響している可能性も考えられます。そのため、これらのデータを活かすことで、イベント計画や資源最適化に役立つでしょう。
これらの分析を基に、より効率的な活動計画や戦略を練ることが可能です。
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:
### 視覚的分析と洞察:
1. **トレンド:**
– この相関ヒートマップは、特定のWEI項目間の一貫した関係性を示しており、期間内の周期的な変化よりも、全体的な関連性に焦点を当てています。相関の強さは色の濃淡で表されており、1に近いほど強い正の相関を示します。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップ自体には時系列の変動は表示されませんが、相関が低いまたは負の相関は、期待外れの関係性として注目できるでしょう。ここでは、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と他のWEI項目の相関が比較的低いことが特徴です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色が濃い赤に近づくほど強い正の相関を示し、青がかった色は負の相関を示しています。この色のグラデーションは、各WEI項目間の強い結びつきを視覚的に確認することができます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なるWEI項目間での相関の強さを通じて、それらの関係性が示されています。例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は0.98と強い相関を示しており、個人の福祉が社会全体の福祉状況と密接に結びついていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的に高めの相関を示す組み合わせが多く、特に「総合WEI」と「個人WEI平均/社会WEI平均」、「個人WEI（心理的ストレス）」とほぼ全ての項目が強い関連性を持っています。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響:**
– このヒートマップから、個人と社会の指標が密接に結びついていることが分かります。例えば、心理的ストレスと健康状態、経済的余裕の関連性は、健康管理や福祉政策において重要な示唆を与えます。
– また、教育機会や持続可能性が他の社会的要因と連動することで、教育や環境政策が社会全体の福祉向上に寄与する可能性が示唆されます。
このように、相関ヒートマップは異なる要因の関連性を一目で確認でき、特定の課題や政策介入の効果を分析する上で重要な役割を果たします。
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:
この箱ひげ図は、生活カテゴリの異なるWEIタイプのスコア分布を比較しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプに対する一貫した上昇または下降のトレンドは特に見られませんが、いくつかのタイプでは中央値が他より高く設定されていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのWEIタイプで外れ値が見られますが、特に個人WEI（健康状態）や社会WEI（公平性・公正さ）で顕著です。これらは標準的な範囲を超える個人またはイベントがあったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 棒（箱）はデータの第1四分位数（Q1）から第3四分位数（Q3）を示し、箱の中の線は中央値を表します。ひげは最小値と最大値を示し、外れた点は外れ値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間で直接的な時間的相関は示されていませんが、異なるタイプ間の中央値や分布範囲の違いは、社会と個人の生活の質における違いを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の幅と中央値の位置から、いくつかのWEIタイプでの生活の質の状況にバラつきがあることが示唆されています。特に個人WEI（健康状態）では広がりが大きく、多様な状態を反映しています。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じ取れることは、健康状態における不均一性や、多様性が生活の質に大きく影響を与えているということです。
– ビジネスでは、サポートやヘルスケアにおける個別対応の強化が求められます。社会的には、公平性や持続可能な生活に対する政策が重要視されるでしょう。
この箱ひげ図は、生活の様々な側面における多様性と課題を示しており、計測対象をより良く理解するための貴重な手がかりとなります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 散布図であり、明確な上昇や下降のトレンドは確認できません。ただし、プロットは第1主成分を中心に幅広く分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上や右下のプロットが他のデータポイントから離れており、潜在的な外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは主成分分析（PCA）の第1および第2主成分を示し、それぞれの軸の寄与率（第1主成分0.77、第2主成分0.08）から第1主成分がデータの変動を多く説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの視覚的な関係性は明示されていませんが、第1主成分が全体的なデータの特徴を捉え、第2主成分がそれを補助している可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られません。ただし、データが特定の方向に偏って分布しているため、第1主成分が主要な分布の方向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人々はデータが多様であり、単一の要因で説明できない複数の因子が存在することを感覚的に感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、各ポイントが異なる製品やサービスの特徴を示しているとすれば、それを分析し、どの特性が成功に寄与しているのかを理解するための指針となるでしょう。
– 社会的には、生活に関する様々な要因を統合して考慮することが、より包括的な理解を提供する可能性があります。
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。