📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移：
提供されたデータを見ると、特定の時期におけるWEIスコアの変動が観察されます。全体的に、各WEIスコアは短期間での大きな変動を何度か経験しており、特に総合WEIや個人WEI平均においては0.65から0.9までの幅広い変化が見られます。また、日中のスコアの変化が顕著な日に注目すると、これは休日や特定のイベントの影響である可能性があります。
### 異常値：
異常として検出されたスコアには、0.6台の低いスコアや0.9近くの高いスコアがあります。特に7月1日（0.6625）や7月9日・12日（0.89）といった日付における極端なスコアは、外部要因やイベント（例えば、経済指標の発表や自然災害、その町村でのローカルイベントなど）が原因とも考えられます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）：
STL分解からは、長期的トレンドに明確な上昇が見られる一方で、短期的な季節性のパターンとしては、週の特定の日に数値が上下する傾向が見られます。残差成分が大きく出ている日は、データに捉えきれていない突発的なイベントや情報漏洩などの影響を示唆しています。
### 項目間の相関：
相関ヒートマップを想定すると、例えば社会基盤や教育機会と他の社会指標（公平性や持続可能性）の間に中〜高程度の正の相関があると予想されます。一方、心理的ストレスや個人の経済的余裕に関する項目は、ネガティブな相関を示すことが多く、どの指標が優位に働いているかの解析を深めることで、社会政策立案の根拠になり得ます。
### データ分布：
箱ひげ図的な解釈をすると、各スコアには外れ値が散見され、特に個人の経済的余裕や健康状態においては、中央値以上に散らばったデータが多く、生活条件の変動性が推測されます。これに対して、社会持続可能性や自治性はより安定している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)：
主要な構成要素（PC1: 0.76, PC2: 0.08）は、データ内の変動の大部分を説明しており、PC1が全体の傾向を強く形作っていることが分かります。これらの成分が示唆するのは、ある特定の指標（おそらく社会関連）は他の指標に比べて、WEI全体に対する大きな影響を与えている可能性が高いことです。
### 結論：
このデータセットからは、WEIスコアが様々な社会的・個人的要因に影響され、大きく変動することが分かります。特にスコア内の変動は、日常のイベントや社会的変化の影響を反映しているため、政策立案へのフィードバックとして使用されるべきです。異常値やトレンド変化に対する詳細な分析は、より効果的な施策の設計に直結します。
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:
## グラフ分析の結果
1. **トレンド**
– 左側のデータ（青）が過去の実績で、右側のデータ（緑）が前年データを示しています。実績データは一定の範囲で推移しており、特に顕著なトレンド（上昇、下降）は見られません。
– 今年の始めから現在までの特定のトレンドは視覚的には提供されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に黒い円で示されている異常値が存在します。これが何らか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**
– 青の点は実績データを表し、緑の点は前年のデータです。
– 紫色のラインはランダムフォレストによる予測を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しており、この範囲内での予測精度が期待されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青の実績データと緑の前年データが主に異なる部分で存在し、予測モデルによる将来の予測を確認するための土台として使われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各データセット間に視覚的な相関関係ははっきりと示されていませんが、予測モデルは過去のデータパターンを元にしていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの中での異常値は、ビジネスや社会活動における突発的な事象を示唆しているかもしれません。
– 前年と比較して、緑のデータは安定しているように見えます。予測モデルが精度良く将来の変動を把握できるかは、設定されたモデルの選択やデータセットの特性に依存します。
このグラフは、過去の実績と前年のパフォーマンスを比較しつつ、数年後の予測を視覚的に解釈することを目的としているようです。特に、異常値の存在は何らかの分析や対策が必要な部分と受け取られるでしょう。
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:
グラフの視覚的な分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**
– 期間の最初の方（2025年7月から2025年11月）は、実績（青のプロット）がやや一定しており、安定性が見受けられます。
– その後、予測の結果が示されており、2026年にかけて様々なモデルによる予測が行われています。特に、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が上昇していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は、青い実績の中に黒の円で示されていますが、目立って多くはなく、実績データは比較的安定しています。
– 予測範囲の中での外れや急激な変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を示し、安定して推移しています。
– 黒の円は異常値を示しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、予測の基準として用いられています。
– ピンク（ランダムフォレスト回帰）、紫（決定木回帰）、紫（線形回帰）の線は、それぞれ異なる予測モデルを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる傾向を示しているが、すべてが上向きの傾向を持っています。これは、データが増加する方向にあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータは類似した傾向を示しており、前年データを利用した予測の信頼性が示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 全体のスコアが安定して高いことから、生活において何らかの成功や向上が持続している可能性があると考えられます。
– 今後の上昇トレンドが実現すれば、生活の質や関連する分野での改善が期待されます。
– 企業や政策決定者にとって、この上昇傾向は新たな戦略や投資の機会となるかもしれません。
このグラフからは、データを基にした計画策定や応用が可能であることが示唆されます。
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:
このグラフについて、以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. トレンド:
– 左側のデータ（青い点）は、2025年7月頃から2025年8月頃までの期間に集中的に存在していますが、その後のデータは見られません。
– 右側のデータ（緑の点）は、2026年7月頃のみのデータが表示されています。
– 線形回帰（紫ライン）などの予測ラインは、急に上昇していますが、データの空白期間に対する予測のため不連続です。
2. 外れ値や急激な変動:
– 青い点のデータにおいて、1つの異常値（黒線で囲まれたデータポイント）が目立ちます。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰それぞれ異なる予測傾向を示しており、予測の不確実性が示されます。
3. 各プロットや要素の意味:
– グレーの範囲は予測の不確実性を示し、線形回帰やランダムフォレスト回帰のモデルは予測トレンドを示しています。
– 青い点と緑の点は、それぞれ異なる評価期間の実績を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 異なる期間でのデータがあり、それらが直接的な関係を持っているようには見えません。
– 前年と比べてデータの間にギャップがありますが、モデルによる予測は強い上昇トレンドを示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データは二つの異なるクラスターを成しており、時系列の間に強い相関は見られません。
6. 直感的な洞察および社会への影響:
– データの間にギャップがあるため、社会的要因やデータ収集の問題が影響している可能性があります。
– 短期的な変動が激しいことから、生活カテゴリーに影響を与える環境変化があったかもしれません。
– 予測モデルの異なる結果は、AIの予測力やパラメータ設定の重要性を示しています。ビジネスや政策策定において、これらのモデルの結果を慎重に解釈する必要があるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
### 1. トレンド
– **横ばいおよび急激な変動**:
– 初期には実績データ（青）が横ばいで、WEIスコアは0.8付近で安定しています。
– 急激に上昇する予測（ピンク）が見られます。これは、モデルによる予測が大幅に上方修正されたことを示している可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**:
– 異常値としてマークされた黒丸が初期に見られます。これは、予想される範囲外のデータポイントを示しています。
– 詳細な理由は不明ですが、データの整合性や外部要因の影響が考えられます。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形状**:
– 青色の実績データに対して、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）が異なる結果を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、現在のデータ範囲から大きくずれていないことを示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **比較データと予測データ**:
– 緑の前年データは比較のために提示されていますが、実績データと直接的な関連を持っていないかのように見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布と予測範囲**:
– 実績データは初期には非常に密集しており、予測のばらつきが小さいことが示唆されています。
– 予測モデル間でのばらつきが大きくなる傾向があり、予測期間が進むにつれて不確実さが増しています。
### 6. 直感とビジネス/社会への影響
– **直感的理解**:
– 人間の観察者にとって、初期の安定した数値から急激に変化する予測は注意を引くポイントです。
– この急激な変動は、予測モデルの調整や外部要因の影響を再評価する必要があることを示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 実績データが安定している間に予測が急激に上昇することは、潜在的な経済的もしくは政策的な変化を反映しているかもしれません。
– 企業や政策立案者はこの不慣れな変動に注意を払う必要があり、データに基づく予防策や適応策を講じることが重要です。
この分析に基づき、詳細なデータ解析を行い、予測モデルの精度を改善するための更なる検討が必要です。
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**:
– 初期の段階（2025年中頃）のデータは比較的高い値を示していますが、その後データはなく、再び2026年近くに集中しています。この空白期間はデータ収集の休止を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月頃にいくつかのデータポイントが低い位置にあり、それが外れ値として強調されています。その後のスコアは一貫して高い値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– **実績データ（青）**は初期に散在しています。
– **予測データ**の複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、基本的に高いスコアを維持しているように見えます。
– **異常値**は初期部分のみで認識されています。
– **前年（緑）**のデータは非常に密集して高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 実績と予測モデルの間の整合性が観察され、特に予測は比較的安定していることが示唆されます。特に緑色の前年のデータと予測データは同じ傾向を持っているように見え、前年のデータは健康スコアが高かったことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年に観測された低い外れ値を除けば、全体の分布は高スコアに集中しています。
– 予測モデルは実際のデータをかなりよく反映しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 健康状態を示すWEIスコアは非常に高い維持が続いているため、個人の健康意識が高い可能性を示唆します。
– このデータは健康関連の行動やプログラムの効果を評価するために用いられるでしょう。また、予測モデルが正確に機能しているため、今後の健康プランや介入の設計に有用である可能性があります。
– 特に低い外れ値が示すように、一部の期間で問題が発生した可能性があるため、リスク管理および対応策の検討が必要です。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントは高いWEIスコアの範囲に集中しています。
– 中盤以降、データポイントは表示されておらず、最後にまた急に新たなデータが出現しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにいくつかの異常値が見られ、それらは「異常値」としてマークされています。
– 中央部にデータが欠如しているのは急激な変動というより、データの欠如を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを示しています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、時間の経過に伴って緑色がサポートしています。
– 薄紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、これは特定の将来のデータが不明確なため解釈が難しいです。
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が大きく変わることにより、予測の信頼性や不確実性が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの初期分布は高スコアに集中していますが、その後データ欠如があり、その後の予測や比較が難しくなっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 特定の期間におけるデータの不足は、心理的ストレスの変動を把握する上での難点となります。
– ビジネスや社会においては、データのギャップが大きな計画の変更やリスク評価に影響を与える可能性があります。適切なデータの収集と一貫したモニタリングが重要であることを示唆しています。
この分析を基に、次のステップとしてデータ収集方法の見直しや、継続的なデータ補完の計画が考えられます。
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**:
– グラフの最初の部分（2025年7月頃）は、実績AIのスコアがほぼ横ばいであり、比較的安定しています。
– その後の予測手法（特にランダムフォレスト回帰）は急激にスコアが上昇し、1.0近くまで到達しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 序盤に異常値が複数見受けられますが、それらは後半の高スコアのピークの中で目立たなくなっています。
– 特にランダムフォレスト回帰の予測では、急激なスコア上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点（実績AI）は実際の計測値を示し、黒の丸で囲まれた点が異常値です。
– 線形、決定木、ランダムフォレスト回帰による予測は異なる色の線で示されており、予測手法による違いが可視化されています。
– 前年のデータは緑で示されていますが、こちらも安定して高いスコア範囲にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのデータと予測手法のデータは、最初の期間は整合性がありますが、後半では予測値（特にランダムフォレスト）が急激に上昇しています。
– 前年のデータは、後半の予測が高い信頼性を持つことを暗に示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのデータは序盤に集中的に存在し、後半の分布は主に予測手法によって構成されています。
– 特に異なる予測手法の間で、高度な分布の相関関係は見られません。
6. **直感と社会への影響**:
– 人々は予測に基づいてライフスタイルを調整する傾向がありますが、特に急激なスコアの上昇は、期待値や行動変容を引き起こす可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの予測が正確であれば、競争優位を得るための戦略的決定に役立つでしょう。
– 社会的には、自由度と自治が向上する兆しを捉えることができ、政策決定者にも重要な示唆を提供します。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年夏頃）にデータが集中しており、短期間でデータが集結しています。特に明確な上昇や下降トレンドは示されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– データは主に上部に集中している一方、異常値として中央やや下部に外れたデータポイントが見られます。これらの外れ値はデータのばらつきを示しており、通常のパターンから外れた事象が発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い実績と赤い予測のプロットが見られ、特定の期間（2025年7月頃）で緊密に配置されています。色の異なる線（緑、紫、ピンク）は異なる予測手法を表し、特に緑の予測は実績と密接に一致する様子が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIや予測AIのデータは特定の時期に集中。過去のデータや異なる予測手法による差異が可視化されており、特に予測手法間の相関や誤差の違いを理解することに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは密に集中しており、高いスコアでのクラスター化が見られます。異常値はスコアの分布から外れており、それによって公平性・公正さに対する影響が考慮されるべきです。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– データが上部に集中することから、社会の公平性や公正さの評価が全体として高められていると直感できるが、外れ値の存在がその評価の一貫性に疑問を呈する可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、これらのデータを用いて一定の基準を設け、異常なスコアの原因解析や改善策の立案を進めることが求められます。
このグラフの分析は、公平性や公正さの評価に重要なインプットを提供し、特にどのように評価基準が変動するかを理解することに役立ちます。
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:
このグラフは、360日間の社会WEIスコアの推移を示しています。ここから得られるインサイトを以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフには、初期に「実績AI」のデータが集中している場所が見られますが、その後予測の色々な回帰ラインが続いています。全体的なトレンドとしては安定しているか、わずかな上昇があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期に「異常値」として黒い円で示されたプロットがあり、他のデータポイントと視覚的に区別されています。
– この異常値は特定の時点での特異な出来事か、データ収集時の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**:
– 青い点は「実績AI」を表し、過去の実際のデータです。
– 赤い「X」は「予測（予測AI）」であり、未来に対する予想の値です。
– 各線（紫、青、ピンク）は異なる回帰分析による予測モデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測が、互いに一貫性のある結果を示していることがわかります。
– これが実績データとどの程度一致するかは評価が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータ群は非常に密集しており、これはデータの信頼性や一貫性が高いことを示す可能性があります。
– 後期の予測データは、始めに示された予測幅内に概ね収まっているようです。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– グラフからは今後の社会WEIスコアが安定しているか、小幅な成長が期待できることが示唆されます。これは、社会の持続可能性や自治性が強化されている可能性を示しています。
– 異常値が示す出来事については、さらなる分析が必要で、このインシデントがより広範な影響を及ぼすかどうかの評価が求められます。
この分析は、データポイントと予測の違いが将来的な戦略にどのような影響を及ぼすかを考察する際に役立ちます。
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:
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月頃）のデータは、主に数値が高い位置に位置し、その後に続くデータが中断されているようです。
– 後期（2026年7月頃）のデータは密集しており、全体的に高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには、いくつか異常値とされるデータポイントが見られ、その周囲は変動が激しいです。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測線が急激に変動しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、黒い点で囲まれたものは異常値です。
– 紫とピンクの線は予測値の変化を示しており、異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による異なるパターンを見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が対比されており、予測モデル間の比較が可能です。
– 予測モデルの異なる手法による変動から、各手法の精度や特徴を評価できそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期では相関が少なく、異常が多いですが、後期にはスコアの高い部分にデータが集中しています。
– モデルによる予測の差異が明らかです。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– 初期の評価時点で波があり不安定ですが、後期に向けて社会基盤や教育機会の充実が示唆される結果です。
– ビジネスにおいて、この安定化と高スコアへの移行は、社会基盤の改善が効果を上げている可能性を示しており、政策立案やリソース配分の見直しに活用できるでしょう。
– 教育や公共政策分野での戦略的な改善の効果を測るための基盤として役立ちます。
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:
以下は提供されたグラフの分析です：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初めの段階で集中的にされていますが、その後のデータは表示されていません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫の線）は初めは上昇し、その後横ばいになっています。
– 前年（緑の点）のデータは、実績から離れており、一定の範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの異常値（黒い丸で囲まれた青い点）が見られます。
– これら異常値は、可能性としてデータのエラーチェックや異常検知に使えるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績AI）は、過去の実績スコアを表しており、左側に集中しています。
– 緑の点は前年の比較AIによるデータを示しており、右側に寄っています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータ（実績）と過去のデータ（前年）は時間軸上で離れています。
– 実績と予測の間には、実績が表示される範囲外に予測があるため、直接的な比較は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一部の異常値以外は安定して分布していますが、その後のプレゼンテーションはありません。
– 前年のデータは一箇所に集中しており、範囲内の安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフから、実績が不安定である一方、予測は安定を求める動きにあるように見えます。
– 社会やビジネスにおいて、データの異常検知が行われるか、過去の実績を参照することで予測精度を向上させる取り組みが重要となるでしょう。
– WEIスコアは多様性や自由度を象徴するため、これらの領域での改善が社会的効果を生むことが期待されます。
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、提示されたヒートマップに関する分析です。
1. **トレンド**:
– 色の変化に基づき、特に18時から19時辺りで頻繁に変動が見られます。時間帯によるスコアの上昇、下降が確認できます。全体的には、色が濃い部分から薄い部分へと変化しており、WEIスコアが高まっていることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日や7月14日の午後19時頃に急激な変動が存在します。特に、7月6日の19時に濃い色が見られ、この時間帯にスコアが低下した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しており、濃い色は低スコア、薄い色は高スコアを示しています。色相が時間によって変化することで、日ごとのスコアの上下が視覚的に読み取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明らかな周期性やパターンは短い期間では判別しにくいですが、特定の時間帯（18-19時）は他の時間帯よりも変動が大きい様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯では色が極端に変化するため、特定のイベントや活動がスコアに強い影響を与えている可能性があります。全体的には日中より夕方の方がスコアが変動しやすい傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々は夕方の時間に活動が多様化し、その結果としてWEIスコアが変動している可能性を感じるでしょう。ビジネス的には、夕方の顧客行動が最も多様であるため、この時間帯に焦点を当てたサービスやマーケティング戦略が有効かもしれません。また、特定の日付や時間に問題が発生した場合は、その原因を特定するための詳細な調査が求められます。
このような分析を基に、さらなるデータ収集や分析計画が立てられるでしょう。
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:
ここでは、ヒートマップによって示された個人のWEI平均スコアの時系列データを分析します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、色が青から緑、そして黄色に変化していることから、全体的に時間とともにWEIスコアが上昇しています。
– 特に午後8時以降のスコアが著しく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月6日への変化で、特定の時間帯（午後4時〜7時）が急激に変わっているのが目立ちます。これが異常値や特定のイベントによる影響かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアのレベルを示しています。黄色が高いスコアを示し、濃い青や紫が低いスコアを示しています。
– 例えば、黄色のエリアはほぼ日付が進むに連れて右に広がっていることから、日を追うごとに特定の時間帯におけるスコアが高くなる傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なる日付での変化を分析すると、主に午後の時間帯でのスコア増加が見られます。これは特定の行動や活動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**:
– 一部の時間帯（例えば午後4時から午後7時）のスコア変動が大きいので、特定のイベントや日常生活の変化が影響していると考えられます。
6. **直感的洞察と影響**:
– 午後から夜にかけての活動が個人のWEIスコアに高く影響している可能性があります。これは人がこの時間帯に仕事を終えたり、リラックスした状況に移行することと関連しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、企業は労働時間の調整や休憩時間の最適化を考慮し、人々の生産性や幸福度を高めるための施策を検討すると良いでしょう。これにより、効率的な時間管理が可能になるかもしれません。
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:
以下に、提供された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**
– 各日の時間帯ごとの色の変化を観察すると、特に7日から12日までの日間では、色が明るい緑から黄色に近づき、スコアが高くなる傾向が見えます。これはWEIスコアが時間とともに一般的に上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日のデータで、特定の時間帯のみ極端に低いスコア（暗い色）が見られます。これは可能性として短時間での大きなイベントや急激な変動があったことを示しています。
3. **要素（棒、色、密度など）の意味**
– 色が青から緑、黄色へと変化しており、これはWEIスコアの変動を示します。明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（青〜紫）は低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯での色の変化は、その時間帯の社会的活動や出来事の変化を示し、データは連続した時間的変化を示していることから日次での繋がりが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（特に深夜帯）、WEIスコアが低い傾向が見受けられ、これは一般的に活動が少なくなる深夜時間帯の影響でしょう。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 通常業務の日常的変動を観察でき、特にスコアが高い時間帯は活動が活発と考えられ、それがオポチュニティの発見やタスクのスケジューリングに影響する可能性があります。急激なスコア変動を示す外れ値に対しては注意が必要で、突発イベントの指標となり得ます。
このヒートマップからは、社会的活動のパターンや変動点を把握でき、それを通じて他のビジネスプロセスや戦略の改善のために利用される可能性があります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは時系列の変化を直接見ることはできませんが、相関が長期間安定している可能性を示しています。高い相関は持続していることが多いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に劇的に低い相関（青色）が一部の組み合わせで見られます。「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の相関が0.56と低めになっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤に近いほど高い相関（強い関係）、青に近いほど低い相関（弱い関係）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEI項目間での相関を示していますが、時系列の関係性は示されていません。ただし、一般に高相関である項目同士は時間の変化に対しても同様の動きをすることが期待されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」が非常に高い相関を持っていることが特徴です。これらは全体的な生活水準を総合的に反映していると言えます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の個人WEI項目と強く相関があり、心理的な要素が生活全般に深く関わっていることを示唆しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、生活における総合的な満足度（総合WEI）は個人および社会の様々な要素と密接に関連しており、特に収入や教育の機会は重要なファクターです。この認識は、政策立案者にとって、経済的および教育的なインフラの向上が生活の質を向上させるために重要であることを示しています。
– ビジネスライクな観点からは、社員の心理的・経済的安定を図ることが、業績改善につながる可能性を示唆しています。会社の福利厚生制度や教育機会の提供が十分であれば、従業員の満足度が上がり、結果として企業の成功につながる可能性があります。
このヒートマップからは、異なる生活要因の相互関係を視覚的に理解することができ、現状の把握や改善の手がかりを得るために役立ちます。
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WEIスコアの分布を箱ひげ図で示しています。以下が視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 全体的に、中央値は大きく変動せず、各カテゴリでの差異はありますが、大きなトレンド変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各WEIタイプにおいて外れ値が見られますが、特に「個人WEI（経済充実）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で顕著です。
– これらの外れ値は、特定の時期や条件下での異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 箱の中央の線が中央値を示し、上下のヒゲはデータの広がりを示しています。
– 色の違いは、視覚的な識別を容易にし、各カテゴリのWEIスコアを区別しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプの間で有意な相関関係は見られませんが、「個人WEI（経済充実）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は、中央値が比較的高く、安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、スコアが0.7から0.9の範囲に集中しているカテゴリが多く、各サブカテゴリで安定したスコアが確認されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は外れ値が多く、社会的な影響を受けやすいことを示唆しており、政策介入のポイントとして注目されるかもしれません。
– 経済や教育、社会基盤が比較的安定していることから、ビジネスの進行が円滑である可能性が考えられます。
– 個々のストレスや充実度に着目し、健康指標としてさらに活用できる可能性があります。
このような分析を踏まえて、社会政策や個人生活向上への適切なアプローチにつながることが期待されます。
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:
グラフを分析すると、以下のような点が見えてきます。
1. **トレンド**:
– グラフに明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、第1主成分を中心にデータポイントがばらついており、分布に一定の広がりがあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値はありませんが、第2主成分が0.1以上の範囲にいくつかの散発的なデータポイントがあり、その点が比較的珍しいデータとして扱われる可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各データポイントは主成分のスコアを表しており、全体として主成分分析によりデータの固有のパターンを捉えています。第1主成分の寄与率が高く、この軸がデータの重要な変動要因であることを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフ自体は主成分のスコアをプロットしたもので、時間的な変化ではなくデータの変動を軸で表現しています。したがって時系列的関係よりも、要素間の相関を捉えるためのものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明らかな相関は見受けられませんが、より多次元のデータの中での分散を示しています。
6. **このグラフから感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析を用いてデータが圧縮され、重要な要素を浮かび上がらせていることから、生活カテゴリにおける複雑な情報を単純化して理解する手助けをしています。ビジネスにおいては、消費者の行動や生活パターンを把握しやすくするために役立ちます。
このグラフを通じて、複数の要素がどのように分布し、互いにどの程度関連しているかを視覚的に捉えることが可能です。
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。
