📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果:
#### 1. 時系列推移:
– **総合WEI (Combined WEI)**: 全体的に上昇傾向があり、7月初旬、特に7月1日から7月6日にかけてスコアが0.66から0.85近くに上昇しています。7月7日以降は比較的高い水準（0.85以上）で安定しています。
– **個人WEI平均 (Personal WEI Avg)** および **社会WEI平均 (Social WEI Avg)**: 両者ともに同様の上昇トレンドを示しており、特に7月7日から7月9日にかけて高いスコアを記録しています。
#### 2. 異常値:
– 指定された異常値の多くは、特にスコアが急上昇または急落する時点で見られます。7月1日と7月5日が重要な変動日であり、これらの日に異常値が多く検出されました。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):
– **トレンド**: 長期的には上昇基調にあり、短期的な乱高下を経ながらも全体として高水準で推移しています。
– **季節性**: データに明確な季節性は見られませんが、特定の曜日や時間帯に一貫したパターンがある可能性があります。
– **残差**: 7月1日や5日に顕著な残差が見られ、これらの日のスコアに影響を与えている要素があるかもしれません。
#### 4. 項目間の相関:
– **相関ヒートマップ**: 「社会持続可能性」と「社会インフラ」、「個人健康」と「個人経済的余裕」間に強い相関関係が見られます。経済的余裕が個人の健康に影響を及ぼす可能性があり、社会的基盤は持続可能性に影響を与えています。
#### 5. データ分布 (箱ひげ図):
– **ばらつき**: 「心理的ストレス」や「社会公平性」においてスコアのばらつきが見られ、潜在的に不安定な状況を示しています。多くの項目で中央値が高く、異常値や外れ値は限られた範囲にとどまっています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1 (76%寄与率)**: WEIスコアを大きく説明しており、主に社会的要因（社会持続可能性、インフラ、資源の分配）の変動に起因しています。
– **PC2 (9%寄与率)**: 社会的要因と個人的な幸福感やストレスの間の相互作用を示唆しており、個人の心理的側面も排除できない要因として捉えられます。
### 総合的な解釈:
データは7月中旬に向かって上昇の傾向を強めており、社会的なインフラの改善や個人の経済的・健康的な面での向上が、全体的な生活の質を高めています。異常値の要因としては、経済的なイベントや政策変更、または個人のストレスや健康に起因するものが考えられます。WEIの複合的な上昇は、全体の社会基盤の安定化と個人の生活の質向上につながっている可能性が高いです。
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 (青い点)** は全体的にゆるやかな上昇トレンドを示しています。日ごとの変動は見られるものの、大きな変動は少ないです。
– **予測データ** に関して、**線形回帰** (青の線)は一定を示し、**決定木回帰** (紫の線)と**ランダムフォレスト回帰** (ピンクの線)は若干の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調された部分はなく、全体が比較的一定の範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **青い点** は実績を示し、実際のパフォーマンスの動向を表しています。
– **灰色の範囲** は予測の不確かさの範囲を示し、予測の精度に関する情報を提供しています。
– **赤いクロス** は予測AIによる個別の予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる方法で将来のトレンドを示唆しており、予測に多様なアプローチが取られています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8から1.0の範囲に集中しており、比較的高いスコアを示しています。
– 予測データも同じ範囲を示唆していますが、モデルによって違いがあります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 直感的には、生活関連のスコアが安定して高く、効果的な管理や計画の下で安定しているように見えます。
– ビジネスにおいては、信頼できる予測を提供し、効率的な資源配分や戦略的意思決定に寄与できるでしょう。
– 社会的には、安定した生活関連スコアは福祉や生活質向上の可能性があることを示唆しています。
このグラフから得られる情報は、生活の質が良好であることを示唆しており、将来的な計画や施策を策定する際に重要な手がかりとなり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコア（青い点）は、初めの頃は0.6からスタートして、徐々に増加し、0.8前後で安定しています。
– 予測（予測AI）は、3種類の線（線形回帰、水色、決定木回帰、紫色、ランダムフォレスト回帰、ピンク色）で示されています。特に、線形回帰は横ばいに推移していますが、その他のモデルは若干上昇傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い縁取りがあるものが見られますが、全体のトレンドから大きく外れているものは少ないです。
3. **プロットや要素**
– 青い点は実績で、黒い枠は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績データの変動をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測モデルとのデータの整合性を視覚的に比較できますが、全体として実績データは予測の範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績および予測の多くが似た範囲（0.8前後）で推移しており、一定の相関があると考えられます。
6. **直感と影響に関する洞察**
– 人間の直感としては、実績データが安定しているため、生活の質が維持されていると評価できるでしょう。
– ビジネスや社会においては、予測モデルが安定していることから、生活関連のサービスや製品の安定供給や品質向上のために継続的な改善が求められる可能性があります。
総じて、データは全体的に安定しており、予測は将来のスコアが引き続き一定のレベルで推移することを示唆しています。これにより、新たなビジネス戦略や政策の策定において、安心感がもたらされると考えられます。
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WEI平均スコアの推移を示した時系列散布図です。以下のポイントで分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）のスコアは、全体的に0.8付近で横ばいの傾向を示しています。
– ただし後半にやや上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは0.6以下に下がっていて、異常値として円で囲まれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実績スコアを示します。
– 階色された範囲は予測の不確かさ（xAI/3σ）を示しています。
– 赤い十字の予測データも安定していますが、実績データとの誤差が見られます。
– 複数の予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト回帰）のラインも視覚化されています。
– 線形回帰と決定木回帰はフラットで、ランダムフォレスト回帰のみ若干の上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法の予測結果は、大部分で同じ方向性を持っていますが、ランダムフォレストは異なる動向を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は0.7から1.0の範囲に集中しており、全体的に安定しています。ただし一部の外れ値があるため、これらに対しては注意が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会的な変動が少ない安定した期間であることを示唆しています。
– ビジネス面では、安定した社会的状況が持続する可能性を予測できるため、計画的な活動がしやすいと感じられるでしょう。
– ただし、外れ値に注意を払い、異常事態の発生に備える必要があります。
このグラフを通じて、全体的な安定性と少数の異常事象への注意が重要であることが示されています。
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:
以下は、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 前半（2025年7月1日から8日）：実績AIによるWEIスコアは比較的横ばいで、0.8付近に集中しています。
– 後半（2025年8月から15日）：予測AIが示すスコアは、異なる回帰方法によって異なります。
– 線形回帰と決定木回帰は、横ばい状態を維持しています。
– ランダムフォレスト回帰では、スコアが徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が存在しますが、大部分のデータはしっかりとした範囲内に収まっています。
– 外れ値は異常値として強調されており、その数は限られています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、グラフの中央に集中しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれて強調されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、全体の幅は非常に狭く、予測の信頼性が高い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**
– 実績AIと各種回帰による予測AIの間に顕著な差異は見られませんが、ランダムフォレスト回帰のみ若干の上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.75から0.9の範囲に密集しており、一貫性が見られます。
– 相関関係として、予測モデルは全体的なスコアを安定に保つ傾向があります。
6. **直感による洞察と影響**
– WEIスコアが安定的であり、経済的余裕が比較的確保されていることが示唆されます。
– 社会的には、個人の経済的安定感が持続しているとの安心感を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、消費者の購買力が大きく減少しないことを背景に安定的な市場展開が期待できそうです。
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:
以下に、このグラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、全体として横ばいで推移しています。
– 予測データは、線形回帰とランダムフォレスト回帰で異なるトレンドを示しています。線形回帰は一定ですが、ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントには外れ値マークが付いており、これは通常の範囲外のデータを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データ、赤の×印は予測データを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、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**:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる予測パターンを示しています。特に、ランダムフォレスト回帰が他の予測と異なるトレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には、やや乖離が見られます。特に、将来的なランダムフォレストによる予測値が他の予測値よりも高いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体として安定しているように見えるが、予測モデル間でのギャップは今後の健康状態の変動を予測する際の不確実性を示唆しています。ビジネスや医療において、今後の健康管理やサービス提供の方針に影響を与える可能性があります。特にランダムフォレスト回帰の結果に基づき、ポジティブな要因を強化することが考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のスコアは最初の数日で急激に上昇し、その後は比較的横ばいの状態が続いているようです。
– 予測（線形回帰）は緩やかな上昇を示しており、これが現実のデータと一致するかに注目されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の日数において外れ値がいくつか見られ、それに伴い、急激な上昇が示されています。この期間の要因を特定することで、ストレスのトリガーとなった出来事を理解できるかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の実績プロットは実際の心理的ストレススコアを示し、黒サークルは外れ値を示しています。
– グレーの影は予測の不確かさを示しており、予測値がいかに変動しうるかを示唆しています。
4. **時系列データの関係**
– 予測が実績データにやや後から追従している構造が見られ、モデルの正確性に関する洞察を得る手がかりとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階での急激なスコア変動に伴い、外れ値が集中していますが、その後は安定。これはスタート時に特定のストレス要因が存在し、その後に慣れや適応が起こったのかもしれません。
6. **直感的な認識とビジネス・社会への影響**
– 初期の急激な上昇を受けて、人々は初期のストレス要因を取り除く環境を求めるでしょう。企業にとっては、従業員のストレス管理が初期段階での能力と生産性に影響する可能性があるため、迅速な対応が必要です。また、ストレス予測モデルの精度を高めることが、個々のパフォーマンス維持に寄与します。
このグラフから分かるように、心理的ストレスの管理が可能であり、それによりパフォーマンスの向上が期待できることが示唆されています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの初期における実績値は0.6から始まり、0.8近くまで上昇した後、横ばいになっています。
– その後も、0.8付近で一定の範囲にとどまり安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はデータポイントに黒い円で示されています。特定の期間で数個の外れ値が見られますが、全体のトレンドに大きな影響は与えていないようです。
– データの変動は比較的小さく、データは主に0.8の付近でクラスター化されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績AI）は、実際のWEIスコアを示しています。
– X印（予測AI）は、未来の予測値を示していますが、この範囲にはデータがありません。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさの範囲を示しており、こちらも予測範囲に表示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、どれも0.8以上でほぼ横ばいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間には大きな差異は見られず、全体的に安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間が経つにつれWEIスコアは安定し、0.8付近での高い密度が見られます。
– 予測の不確かさも小さく、データは信頼性が高いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス/socialへの影響**:
– WEIスコアが安定的に高いことは、対象者が自立的で自由度が高い生活を送っていることを示唆しています。
– 外れ値が少なくスコアが安定していることから、予測AIに基づいた計画や戦略が実際に効果的である可能性が高いと考えられ、他の領域でも同様のアプローチが利用される可能性があります。
– この安定性は、ライフスタイルが比較的変動が少ない時期や安定した環境を反映しているかもしれません。
このように、データ全体はWEIという主題に対し比較的一貫した安定性と信頼性を示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）のトレンドは、期間全体を通して緩やかな上昇傾向を示しているようです。
– 各予測AIの線（緑、紫、ピンクの線）は、全体として横ばいの傾向にありますが、ランダムフォレスト回帰の予測線（ピンク）は微細な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に初期のデータポイント（7月1日付近）にいくつかの外れ値が見られ、これらは当初のスコアが低かったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のスコアを示し、実際の社会的公平性や公正さを反映しています。
– 黒い輪で囲まれた点は外れ値を示しています。
– 予測線は、さまざまなモデルによる予測値を示しており、それに基づいて今後の傾向を見積もることができます。
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間には若干の乖離が見られるが、全体としてかなり近い値を保っています。このことは、予測モデルの信頼性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの初期にはばらつきが大きいが、その後の期間では安定感を増しています。
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**
– 全体的にスコアは高く推移しており、社会的に公平性や公正さが確保されている状態が続いていることが示唆されています。
– 予測線が安定していることから、今後も大きな変動は予想されず、社会的安定が維持されると期待できます。
– 社会的、企業的には、これらの評価を基に更なる改善方策の策定や、多様性・包摂性の高い政策や戦略を維持するための指針に活用できるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）は、冒頭で若干の上下動が見られ、やや安定しています。その後、僅かに上昇傾向があります。
– 予測データ（異なる予測モデル）がかなり安定していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値としてマークされています（黒い円で囲まれている）。これらの外れ値は、特定のイベントや異常によるものである可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績のデータを示し、予測値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）で示されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で示され、実際のデータがこの範囲内にあることが対策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**
– 実績データと予測データは、概ね同様の範囲に収まり、予測モデルが実績にフィットしていると考えられる。
– すべての予測モデルが類似したパターンを示しているため、モデルの選択は大きな影響を及ぼさない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測値に対しておおむね一致していますが、ところどころで外れ値が確認でき、この部分での乖離の原因分析が求められます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はデータの安定性と将来に対する予測の信頼性を感じるでしょう。安定したスコアは、持続可能性と自治性が高いレベルで維持されていることを示しています。
– 外れ値への注目は、持続可能なイニシアチブの改善や戦略的計画を考慮する際に重要です。このデータは社内の政策調整や外部の関係者と共有する重要なインサイトを提供できるでしょう。
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:
以下は、提示されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間全体を通じてほぼ横ばいであり、若干の上昇傾向が見られます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンク線）は、期間を通じて横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されています。多数の実績データが外れ値として識別されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は、過去の実績を示しています。
– グレーの帯は、予測の不確かさ範囲を示しています。
– ピンクの線は、ランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測モデルの不確かさ範囲内にほとんど収まっていますが、外れ値として識別されている点が多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は基本的に高いスコアの値に集中しており、安定しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 人々が直感的に感じられることは、社会基盤と教育機会が基本的に安定しているということです。ただし、外れ値が多く存在するため、時折不安定な要素があることを示唆しています。
– ビジネスや社会面では、特に大規模な変革は必要ないかもしれませんが、外れ値を引き起こしている要因を特定し改善することで、一層の安定化が図れる可能性があります。教育機会の保障は引き続き維持され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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、初期に0.6付近から始まり、後半には0.8付近で落ち着く傾向が見られます。したがって、全体的に上昇トレンドが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが黒い円で囲まれ、異常値として認識されています。これらは通常の変動範囲（灰色の帯）を超えたもので、特定の要因で顕著にスコアが上下した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のWEIスコアを示し、Xマークは予測スコアです。これらは、予測と実績の乖離を分析するために重要です。灰色の帯は予測の不確かさを表しており、この範囲内での変動は通常の範囲内と考えられます。
– 緑、シアン、ピンクの線はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果であり、違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法間での大きな乖離は見られず、特にランダムフォレストと決定木はほぼ一致しています。線形回帰もほぼ同様のトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、初期には大きなばらつきが見られたが、徐々に一様な上昇トレンドに収束するようです。これは、長期的な改善または施策の成果を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 業績の改善が見られるため、社会の共生・多様性・自由の保障が徐々に確立されているというポジティブな兆候があるように見受けられます。ビジネスや政策の観点からも、持続可能な取り組みが実現している可能性が考えられ、今後さらに注力することでより良い社会の形成に寄与する可能性があります。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド:**
– 横に長く続く同じ色合いから、特定の期間における一定のパターンが見えますが、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。色の明るさが変わることで、微妙な変化を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025-07-05付近、特に16時から19時の間で非常に暗い色（ネガティブなスコア）が見られ、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素:**
– 色はおそらくWEIスコアの高さを示します。暗い色は低いスコア（活動の低下やネガティブな出来事）、明るい色は高いスコア（ポジティブな動きや活発な状況）を示しているようです。
4. **複数の時系列データとその関係性:**
– 時間帯ごとにスコアが記録されています。特に7月5日の急激なスコア変動は他の日と比較すると異常です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 明確な周期性は見られませんが、全体として安定した傾向が多く、特定のイベント（7月5日など）がその安定性を崩しているように見受けられます。
6. **人間の直感的な感覚とビジネス・社会への影響:**
– ヒートマップからは、特定の日に特定の時間において大きな変動があったことが直感的に目に付きます。このようなパターンは、労働生産性や社会活動の変化を示しているかもしれません。企業や社会においては、このような急激な変動の原因を調査し、適切な対応策をとることが重要です。
全体として、このグラフは、特定の日や時間における異常を即座に視覚的に識別し、対応を考えるための資料として有用です。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 各時間帯で色の変化が見られるが、概ね色の変化は大きくないため、大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– ただし、日中（特に15時以降）のスコアが全体的に高く、夕方から夜間にかけて徐々にスコアが低下する傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日に16時までの部分にスコアの急激な低下（濃い色）が見られ、その後急激にスコアが上昇しています。この箇所が外れ値として捉えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色：スケールに基づき、色の濃淡がスコアを示しています。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを表しています。
– 各日付の時間帯ごとにスコアがあり、日中から夜間の変動を見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯ごとにスコアが徐々に変化していますが、特定の日付や時間帯でスコアが反転するような関係性は特に見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一日の中でのスコアの変動が見られるが、特定のパターンが日を追うごとに繰り返されている様子は見られない。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**
– 日中（15時以降）の活動や環境は個人のウェルビーイングスコアに良い影響を与えているように見受けられます。
– 夜間のスコア低下は、休息不足や夜間活動の増加がバランスを崩している可能性があります。
– ビジネスにおいては、個人のパフォーマンスや健康状態を向上させるために、夜間の働き方や休息の管理が重要であることが示唆されます。
このヒートマップは、時間帯ごとの生活の質やパフォーマンスの傾向を視覚的に把握するのに役立ちます。
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:
このヒートマップは、30日間の社会WEIスコアの変化を時刻ごとに示しています。以下に、視覚的特徴とその洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に色が変化する様子を見ると、スコアに一定の周期性が見られるかもしれません。ただし、詳細な周期性を把握するには他のデータも必要です。
– 上部（早朝から午前中）は中程度のスコアが多く、夕方から夜のセクションに移行するほどスコアが減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の16時台に最も低いスコア（紫色）が観測されています。何らかのイベントがあったかもしれません。
– 逆に、7月6日の8時台から15時台にかけて、スコアが高い傾向（黄色）が見られます。ポジティブな影響を与える要因ががあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの高低を表し、緑から黄色へ移行するほどスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低くなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体として、昼間の時間帯でスコアが高く、夜間にスコアが下がるパターンがあります。一般的な活動時間や休息時間による影響と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの分布が均一ではない。特に15時から19時のスコアが比較的高く保たれている様子が見られます。
6. **直感的な感じ方と社会的影響**:
– 日中には社会生活の活発さが反映され、高いスコアが観測されている可能性があります。
– 特定の時間帯での急激な変化は、特別なイベントやニュース、社会的行動の変化を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、活動のタイミングや内容の最適化を考える際の指標として役立つかもしれません。
この分析から、時間帯に応じて社会活動の活発さや潜在的な要因を考察する際の手がかりにできるでしょう。
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:
この全WEI項目相関ヒートマップは、様々なWEI（ウェルビーイングインデックス）項目間の相関を示しています。以下に、各ポイントについて分析します。
1. **トレンド**
– トレンドというよりは、各項目間の相関関係を示しています。特に高い相関が見られる組み合わせは、右上から左下にかけての赤い色のセルです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関マップでは具体的な外れ値は示されませんが、低い相関を示す青色や灰色のセルが、関係が弱い、または外れ値的な性質を持つ可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が相関係数の強弱を示しています。1に近い赤色は強い正の相関を、0に近い青色や灰色は弱い相関、もしくは負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップは時系列データよりも各項目間の静的な相関を示すため、時系列の関係性よりは、30日間における全体的な関係性に焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIと個人WEI平均、社会WEI平均は非常に高い相関を示し、全体的な幸福度や健康度に連動していることを示唆します。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他項目との相関が比較的弱いですが、それでも関連性はあります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 一般的に、高い相関を持つ項目同士は、施策を講じる際に相互に影響し合う可能性があるため、一緒に対策を考える価値があります。
– 社会性、公平性、共生などの項目は、持続可能な社会の構築や教育の充実に直結しそうです。
– 健康状態と心理的ストレスの相関が高いため、個人の健康を改善することでストレスレベルも適切に管理できる可能性があります。
このように、ヒートマップは生活の様々な要因がどのように関連しているかを視覚的に理解するための有効なツールであり、施策や改善施策の立案に役立てることができます。
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:
### グラフ分析
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。ここでは、各WEIタイプの中央値、分布のばらつき、外れ値などが示されています。
1. **トレンド**
– WEIスコアは、WEIタイプによって多様な分布を示しています。全体的には大きなトレンドは見られず、各カテゴリがそれぞれの特性に基づいてスコアを持っているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリでは、外れ値が多く観察されます。特に「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などで顕著です。これは、これらのカテゴリで異常なスコアが散見されることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の色と形は、WEIタイプごとのスコアの分布を示しています。箱の長さはデータのばらつきを示し、長い箱はより大きなばらつきを示しています。各箱の中央の線は中央値を示し、これによりスコアの中央値が一目でわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データが特に明示されていないため、ここでは複数のカテゴリ間での直接的な時系列関係は観察できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の確保）」は、中央値が高く、比較的一貫したスコア分布を示しています。これに対して「個人WEI（健康状態）」は外れ値が目立ち、そのスコア分布がより変動しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、特定のカテゴリで大きなばらつきや外れ値が存在することで、これが社会や個人の特定の側面における不安定性や多様性を示す可能性があります。ビジネスや政策立案者にとっては、特に不安定性の高いカテゴリに対する改善策が求められるかもしれません。特に健康や公共の公正性に関する領域での対応が重要となる可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
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**
– **Observed**: 全体的に緩やかな上昇トレンドが見られますが、一部の期間で下降もあります。
– **Trend**: 明確に上昇トレンドを示しています。これにより、30日間を通して改善が進んでいることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**: 7月7日から7月10日にかけて大きな変動があります。これが外れ値として注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– **Observed**: 実際に観測されたデータを表し、全体的な傾向を把握するのに役立ちます。
– **Trend**: 長期的な傾向を示し、基本的には安定した上昇を示しています。
– **Seasonal**: 季節性の影響を検出。小幅な変動があり、日々の変動を示しています。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた変動を示します。大きな変動は要観察です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– Trendが安定的に上昇している中で、ObservedとSeasonalによる短期的な変動が絡み合っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ObservedとTrendはある程度の相関があり、特に下半期での上昇が一致しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 長期的な改善を示唆するトレンドの上昇は、生活の質の向上や関連する市場の成長を暗示します。これによりビジネスチャンスの拡大や新たな市場の創出が期待されるかもしれません。また、大きな残差の変動は経済や消費者行動の一時的なショックとも考えられ、それに対する適応策が必要になる可能性があります。
### ビジネスや社会への影響
– **消費者市場**: 生活の質が向上している場合、新商品や高付加価値サービスの提供が求められる可能性があります。
– **政策決定**: 政府や企業は、この上昇を支援および加速するための投資や施策を検討する余地があるでしょう。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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**
– トレンド成分を見ると、全体として緩やかな上昇傾向があります。このことは、期間全体を通して個人WEI平均スコアが持続的に改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測データにおいて、7月5日に急激な低下を確認できます。また、残差には7月9日に大きなピークがあります。この日は一時的にデータが大きく変動していたことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 観測値は実際にデータ点として見えるものですが、トレンドは基調を示し、周期性成分は定期的なパターン、残差はデータの異常やノイズを示します。
4. **時系列データの関係性**
– トレンドが上昇する一方で、周期性成分には規則的な上昇と下降のパターンがあり、これは季節的または日常的な変動を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性と残差の間には明確な相関は見られず、周期的な変動とは別に突発的な変動があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 緩やかな上昇トレンドと周期的な変動は、個人の生活水準やパフォーマンスの持続的な改善を示しており、社会全体としての幸福度や効率性の向上につながる可能性があります。しかし、突発的な外れ値や変動は、予期せぬ出来事やストレス要因を反映しており、これらに対する対策が必要になるかもしれません。
全体として、このグラフは持続的改善の中に不規則な変動が存在することを示しており、安定した成長を目指しつつ、急な変動に対する予防策を考えることが重要です。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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**:
– トレンドのプロットは緩やかな上昇を示しています。30日間を通じて社会WEI平均スコアがわずかに増加しています。これは、生活や社会に関する指標が改善または好転している可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値プロットの7月5日頃に急激な下降があります。一時的なイベントやデータ収集の異常が発生した可能性があります。
– 残差プロットでは、7月10日と11日に急激な変動が見られます。この時期に何か特別な要因が働いた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed（観測値）**: 実際の社会WEI平均スコアの変動を示しています。
– **Trend（トレンド）**: 長期的な変動を示し、社会の状態が改善していることを示唆します。
– **Seasonal（季節性）**: 短期的な周期的変動が存在しますが、小幅です。
– **Residual（残差）**: モデルで説明できない変動を示し、特定の時期に増加しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性は比較的安定しているため、大きな外れ値は残差に集約されていることがわかります。トレンドが総合的な上昇を示している中、残差の変動が特定のイベントの影響をより強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性が全体の変動の多くを説明しているため、残差が少数の外れ値やイベントに対する説明不足を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– トレンドの上昇は、ビジネスや社会政策に対して前向きなシグナルを送る可能性があります。これは社会全体の幸福度や生活の質が向上していることを示唆するかもしれません。
– しかし、特定の時期の急激な変動は、注意を要するイベントや特定の日に特別な注意を払う必要があることを示唆しています。この変動は、マーケティングキャンペーンや政策の効果評価において重要です。
全体として、このグラフは、長期的な改善に対して楽観的ですが、短期的なイベントについての逐次的な注意も必要であることを示しています。
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:
このグラフは、30日間にわたる生活カテゴリのWEI（不明な指標）構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に詳細を述べます。
### 1. トレンド
– **上昇・下降・横ばい**: グラフには特定のトレンドは見られませんが、データは広い範囲に分布しています。
– **周期性**: 特定の周期性は示されていません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのデータ点が特に他のデータ点から離れているもの（外れ値）が見られます。特に第1主成分が0.2を超える右上部のデータ点は、他と異なります。
### 3. 各プロットや要素
– **色・密度**: 散布図が示すプロットの色は一様で、特別な意味として強調されることはありません。
– **分布**: 左上と右下に少数の集中が見られ、分布は全体的にばらついています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 一つのグラフ内における相互の関係性は示されていますが、明確な相関関係は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 第1主成分が0に近い領域に多くプロットが分布し、その上に横方向に分散している様子がうかがえます。第2主成分には明確な相関関係は見えません。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的洞察**: データが特定のパターンに集中していないことから、多様な要素がこの生活カテゴリに影響を与えている可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: WEI指数の多様性と外れ値は、特に特定の要素が生活において大きな変動を起こす可能性があることを示しています。これにより、ライフスタイル関連のビジネスモデルを展開する際には、多様な要因を考慮する必要があります。
このような情報は、生活の質向上やビジネス戦略策定の指針として活用できるでしょう。
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。