📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 期間全体で見ると、総合WEIは7月1日の0.6625から開始し、日付が進むにつれて上昇する傾向を示しています。特に7月7日以降、安定した0.85付近の高いスコアを維持しています。この上昇は、社会の安定性や個人の幸福感が増している可能性を示唆しています。
– **顕著な変動**: 7月6日に最大スコアの0.85を記録しており、この日付を境にWEIは高止まりしている様子が見受けられます。
#### 異常値
– **異常値として検出された日付とスコア**は、7月1日の0.6625をはじめ、7月19日の0.79などが挙げられます。これらは全体的なトレンドから大きく乖離している点で異常と捉えられます。特に7月1日のスコアの低さは、分析期間の初期であり、安定性がまだ整っていない時期だったことを示唆しています。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解を適用した場合の長期トレンド**は上昇傾向を示しています。
– **季節性パターン**: 特異な季節性は観測されず、むしろ短期的な変動や社会的イベントがスコアに影響を与えている可能性が高いです。
– **残差成分による示唆**: 説明できない変動はあり得るが、全体としては規則的な傾向が優位であることを示唆しています。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップから**は、各WEI項目間の強い相関が観測されます。特に社会的公平性、公正さは他の社会WEI項目（持続可能性、教育機会）と強く連動しています。個人WEIの健康状態は、心理的ストレス逆相関になっていることが多く、この関係が個人的なウェルビーイングに重要であることを示しています。
#### データ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図を見ると、**総合WEIと社会WEI平均**が比較的高スコアである一方、個人WEI平均は平均からのバラツキが大きいです。異常値が一定数存在していますが、全体としては上昇トレンドの一環と見做すことができます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な主成分の寄与率**として、PC1が0.76と高く、これはデータ全体の76%の分散を説明可能であることを意味しています。この数値は、どのWEIスコアの変動も大部分はこの主成分で理解できることを示唆します。PC2以下は、個別の微小な変動や残差を捉える要素と考えられます。
### 全体的な結論
データの解析を通じて、WEIスコアの推移は7月上旬の不安定な時期を過ぎ、後半にかけて安定的に上昇していることが判明しました。社会の持続可能性やインフラ、個人の健康状態の改善が、このポジティブな傾向を支えている可能性があります。今後の改善策としては、初期段階の不安定要素を継続的に把握し、早期対応を行うことが推奨されます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 総合WEIスコアは、まずわずかに上昇した後、ほぼ横ばいの傾向を示しています。
– 予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）は、今後のスコアが増加する見込みを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数点の外れ値が観察され、これらは異常値として丸で強調されています。これらの外れ値が発生した原因を特定し、対応することが重要です。
3. **各プロットや要素**
– 青の点は実績データを示し、紫色やシアンのライン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）を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、予測の精度に関する重要な情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの中で、ランダムフォレスト回帰の予測曲線が他のモデルと比較してやや異なり、高いスコアを予測しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測線は比較的横ばいのトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的密集しており、0.8付近に集中しています。これにより生活カテゴリのWEIスコアは安定していることが示唆されます。
6. **直感と影響**
– 人間はこのグラフから安定性を感じつつ、今後の増加の可能性に期待を持つでしょう。
– ビジネスや社会において、安定したスコアは計画立案に安心感を与えますが、予測に基づく改善や成長戦略が進められる可能性があります。
全体として、このデータは生活カテゴリにおける一定の安定性を示しつつ、モデルの選択による将来の成長の可能性を探ることができると言えるでしょう。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青い点）**:
– **初期の変動**: 7月初旬にはスコアが急に増加。
– **横ばい**: 日付が進むにつれてスコアはほぼ横ばいで、0.8前後を維持しています。
– **予測値（X, 線）**:
– **線形回帰**: 転々とした動きが少なく、全体的な安定性を示しています。
– **決定木・ランダムフォレスト**: 緩やかな上昇トレンドを描いています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかの外れ値（黒丸の青点）があります。これらは一般のスコア範囲から外れたスコアを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実際のWEIスコア。日々の変動を示す。
– **赤いバツ（予測）**: モデルによる予測値を示す。
– **予測の不確かさ範囲（グレー）**: 将来のスコアのばらつきを示す範囲。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は多少の違いが見られますが、決定木とランダムフォレストが高いスコアを予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアの分布は0.7から0.9に集中し、一般的には安定しています。
– モデル予測は実績から大きく乖離していない。
### 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
– **安定性**: 実績のスコアが安定していることで、個人のウェルビーイングやパフォーマンスが一貫していると感じられます。
– **予測の信頼性**: 外れ値が少なく、予測範囲内に実績が収まっているため、予測モデルの精度に信頼を持てそうです。
– **ビジネスへの影響**: 安定したスコアは、予測と実績に基づいた長期的な計画を可能にします。例えば、人材育成やストレス管理の施策が考えられます。
このグラフからは、現状維持を基盤とした改善策を講じることの重要性が示唆されます。
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:
### トレンド
– **実績データ**（青色のプロット）はおおよそ横ばいで、スコアが0.8から1.0の間に集中している。この期間中、大きな上昇や下降は見られない。
– **予測**において、線形回帰と決定木回帰はほぼ平行で推移しており、ランダムフォレスト回帰は微増を示している。
### 外れ値や急激な変動
– スコア0.7付近で、数日間の変動が混在しているが、これは外れ値として識別できる。
– 外れ値として認識されているプロットがあるが、全体として大きな揺れはない。
### 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青のプロット）**は、月ごとの変動を示しており、生活指数がどのように変動しているか視覚化。
– **予測（ピンク/紫の線）**は、未来の動向を示し、安定した予測を表している。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**は、予測の信頼性を示す。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データは概ね一致しており、予測モデルの信頼性は高いと考えられる。
– データの分布は、0.8以上に密集しており、日常的な生活の安定を示唆している。
### 人間が直感的に感じることやビジネス/社会への影響
– 生活指数が全体として安定しているため、社会的な混乱や変動が少ない可能性が示唆される。
– 外れ値が少なく、一貫した社会環境が続いていることから、生活の予測が比較的容易になっている。
– ビジネスの観点からは、安定した消費・市場動向が予測され、意思決定がしやすい状況にある。
この分析から、生活における安定性はビジネス活動にも好影響を及ぼす可能性が高いと言えるでしょう。
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**
– *実績（実績AI）*のプロット（青色）は全体的に横ばいで、特に目立ったトレンドの変化は見られません。
– *予測*の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、開始時点から各々が異なるパターンを示しており、ランダムフォレスト回帰が緩やかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の異常値は黒い円で示されており、特に7月初旬に目立つものがあります。これは経済的な揺らぎや外部要因による一時的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**
– 青色の実績プロットは観測されたWEIスコアを示し、期間全体で比較的一定です。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、観測データがこの範囲内に多く含まれていることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実測で緩やかな増加傾向が見えるため、予測モデルの信頼性について考慮することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間で顕著な乖離は見られませんが、一部の異常値は予測モデルで正しく扱えていない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフから感じることとして、経済的余裕に大きな変動がないことは安定感を示唆している点が挙げられます。
– ビジネスや社会的影響としては、安定した経済的余裕が続くことで消費者信頼感が維持され、安心した消費活動が促進される可能性があります。
全体として、このデータは30日間にわたる個人の経済的余裕の安定を示唆しています。ただし、一部の異常値についてはさらなる分析が必要です。
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**
– 実績（実績AI）のスコアは、最初の期間でやや横ばいからわずかに上昇しています。
– 予測（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ラインを示していますが、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているデータポイントがいくつか存在しますが、WEIスコアの範囲内に収まっているように見えます。
– 短期間での急激な上昇や下降は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青の点は実際の実績データを示し、比較的一定の範囲で変動しています。
– 各種予測ラインは、異なるモデルの予測を示し、それぞれの特性に基づいてスコアが異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測データと予測モデルの間に相違が見られますが、トレンドは概ね一致しています。
– 特にランダムフォレスト回帰は、安定した高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的均一に分布し、極端な変動はないものの、数日間にわたる微小な変化が多いです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間にとって、健康状態がほぼ安定していることを示唆するグラフです。安定したスコアが続くことで、安心感を与える可能性があります。
– ビジネスや社会においても、予測モデルを用いた予測精度の比較や、健康管理の計画策定に役立つでしょう。
このグラフは、健康のモニタリングがどのように行われ、予測モデルがどの程度信頼できるかを検証する際に非常に役立つものです。
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:
### グラフ分析の専門家としての洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色ドット）は全体的に横ばいの傾向を示しています。特に、スコアはおおよそ0.7付近で推移しています。
– 予測ライン（紫）は終盤でわずかに増加していますが、これは予測手法の違いに起因するようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 約1週間以内にスコアが急激に増加し、次第に安定している様子が見受けられます（7月初旬）。
– 外れ値がいくつか観測されており、それが初期の変動に影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のドット: 実際のWEIスコア。
– 灰色の帯域: 予測の不確かさを示す範囲。
– ピンクと水色のライン: 異なる予測手法による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データの間には、終盤での予測の上昇トレンドが注目されますが、実績データのその後の推移についてはさらにデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲で分布していますが、外れ値がその分布から逸脱しています。
– 予測値と実績値には少しの乖離がありますが、概ね一致している部分も多いです。
### 直感的なAIとしての洞察
– **人間が直感的に感じること**
– 初期の急激な変動を除けば、全体的に安定していることから、心理的ストレスの状態が大きく変化していないと感じられます。
– 予測値のわずかな上昇は、将来的にストレスが増加する可能性を示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**
– 企業や組織が従業員の心理的健康をモニタリングするとき、このような分析が有効であり、早期介入の指針となります。
– データが安定していることから、現行のストレス管理戦略が効果的である可能性が示唆されますが、予測の増加傾向には注意が必要です。
この分析から、個人の心理的ストレスレベルの安定性に対する信頼感と、今後の潜在的なストレス増加への警戒感を同時に抱くことができます。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおける個人WEI（自由度と自治）のスコアを時系列で示したものです。以下に、主要な視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、比較的一貫して0.6から0.8の間で推移していますが、全体としては大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 一方で、予測データ（緑、青、水色の線）は、時間が進むにつれて異なる変動を示しています。ランダムフォレスト回帰（ピンク）は上昇の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の値に黒い円で示された外れ値があります。これらは他のデータポイントから外れた異常な値として識別されています。これらの外れ値は、何らかのイベントや要因によって生じた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。これは実際のデータが予測からどれほど外れる可能性があるかを示しています。
– 実績データがこの範囲内にほぼ収まっているので、予測の正確性は比較的高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑、青、水色の予測線は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を使用しており、それぞれ異なる傾向を示しています。特にランダムフォレストが他の手法とは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**
– 多くのデータポイントが密集していますが、明確な相関関係は見られません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 予測の不確定性が小さいこと、実績データがそれに近いことから、個人の自由度と自治の評価は安定していると感じられるでしょう。
– 今後のランダムフォレスト回帰に示される上昇傾向が本当に現れるならば、個人の自由度や自治が改善される期待が高まります。これは政策や社会的プログラムの有効性を確認するための良い指標となるかもしれません。
このグラフからは、現状の安定が維持されるか、将来的にポジティブな変化が生じる可能性があることが理解できます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のドット）は、おおむね0.6から0.8の間に密集しており、全体としては横ばいのトレンドを示しています。明確な上昇または下降傾向は見られません。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、初期に急激に上昇した後、ほぼ横ばいの状態を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い縁取りの青いドット）が散見され、特に初期の期間に多く観測されています。こうした異常値は、何らかの社会的または方法論的な変化を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、予測値（赤いバツ）と比較することでモデルの精度を評価できます。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しています。この範囲内に実績値が多く含まれている場合、予測モデルの信頼性が高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値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）との関係を見ると、各モデルの予測が大きく異なっていることがわかります。ランダムフォレスト回帰が最もスムーズで、他のモデルと大きく異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体として、実績値が0.6〜0.8の範囲に集中しています。異常値は分布を広げますが、全体的な中央値に大きな影響はないでしょう。
6. **社会的な影響やビジネスの洞察**
– 社会的な公平性・公正さに関する指標が横ばいであることは、制度的な安定を示しているかもしれません。異常値の観測は、一時的な政策変更や突発的な社会現象の影響を反映している可能性があります。
– ビジネスにおいて、予測の精度と実績との乖離はリスク管理を考慮する上で重要です。特に、異常値に対する対応策の評価が必要です。
このグラフから得られる洞察は、政策立案や社会問題に関する議論においても重要な基盤を提供します。
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、生活カテゴリの社会WEI（持続可能性と自治性）スコアを30日間にわたって示しています。以下にその特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**
– 実績データは全体的に横ばいで、0.8から1.0の範囲で非常に安定しています。
– 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）は全て未来の期間に渡って上昇していますが、実績データと大きく乖離しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントでいくつか外れ値が観測されています（黒い円で表示）。
– これらの外れ値は他のデータに対して下方に位置しており、特定の日に特異な出来事があった可能性を示唆しています。
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、非常に高いスコア（持続性）が継続していることを表しています。
– 薄い紫と濃い紫のラインは、それぞれ決定木とランダムフォレストによる予測を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の精度がこの範囲内にあることが期待されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは非常に安定している一方、異なる予測モデルはスコアの増加を示唆しています。このことは、予測モデルの設定やアルゴリズムが実績のトレンドを的確に捉えていない可能性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は0.8から1.0で非常に相関が高く、一貫して高い持続可能性と自治性を示しています。
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**
– インパクトとして、現在の持続可能性の高さが強調されるでしょう。外れ値は懸念事項として注目され、具体的な原因の調査が必要です。
– ビジネスや政策においては、予測の上昇トレンドを活かし、更なる持続可能性の改善策を検討することで、実績データをさらに向上させる可能性があります。
このグラフは、全体的な安定性を示しつつ、未来への成長を見据えたアクションを促す重要なツールとして活用できるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は概ね0.8から1.0の間に存在し、横ばいの傾向が見られます。
– 予測線（紫）はいくつかの方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表示されており、全体的に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い丸で示された部分）はグラフの初期に集中しており、後半には見られません。これは初期に異常なデータが出た可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、ほとんどが灰色の予測不確かさ範囲内に収まっています。
– 予測（×印）は未来のスコアを想定していますが、実績値よりもやや高めの傾向。
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、予測が実績を上回る形で並行するように見えます。
– 各予測手法の結果は類似しており、方法による大きな差はないことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲に分布しており、予測によりスムーズな上昇トレンドが見られます。
– 各手法による予測は強い相関性を持っている可能性。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 全体としてのWEIスコアの安定性に加え、予測による上昇トレンドは楽観的な見通しを与えます。
– 社会基盤や教育機会が改善される可能性があり、社会的なポジティブな変化を示唆。
– ビジネス面では、教育機会や社会基盤の改善が労働市場や資本投資に良い影響を与えるかもしれません。
これらの要素は、政策立案や教育投資の指針として役立つ可能性があります。
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:
## 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期段階ではWEIスコアが低く、緩やかに上昇しています。その後、横ばいになります。
– 予測線（特にランダムフォレスト回帰）は時間とともにスコアがわずかに増加し、一定の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ初期に外れ値が多く見られます。これらは時系列中、標準的なスコアから大幅に離れている値です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しています。初期に変動が大きく、後に安定化しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、一定の幅で表示されています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績データが増加し安定するにつれて、予測と実績の一致がより良くなっています。
– 予測の中で、ランダムフォレスト回帰が他の予測手法より高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは期間の最初に広がりがありますが、時間の経過とともにより狭く、安定した範囲に収束しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の不安定さが克服され、社会WEIのスコアが安定した結果は、社会の共生、多様性、自由の保障が改善されている可能性を示しています。
– 安定した高いスコアは、社会にとって安心感をもたらし、多様性の受容と自由の保障が向上していることを示唆します。
– ビジネスや政策の観点からは、初期の不安定な時期を乗り越えて改善策が成果を上げたことが考えられ、今後のプランニングにおいても重要な指標となるでしょう。
この分析では、社会WEIの改善が人々の生活の質にポジティブな影響を与える可能性が高いと考えられます。
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:
このヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって、色の変化が見られます。特に、16時と19時では日付に沿って異なる色が現れており、時間帯ごとの変化を示しています。
– 全体的に、薄い色（緑や黄色）は徐々に増えているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時台で7月4日にかけて色が急激に暗くなっており、これはこの時間における特異点や急激な変化の可能性を示唆します。
– 19時の7月5日から7月6日にかけて明るい緑や黄色に変わるなど、急激に数値が増加した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いは、特定の時間帯における傾向を示しています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを意味する可能性があります。
– 例えば、7月の中頃には全体的に明るい色が多く現れ、増加のトレンドを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 15時と16時のデータは似たようなパターンを示していますが、具体的な数値の変動は異なる可能性があります。
– 夕方の時間帯に一致したパターンは、共通の要因による影響を受けているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の遷移が連続的であり、時間が進むにつれてスコアが一定の方向に変わっている傾向が見受けられます。
– 同じ時間帯で似たような色が複数の日にわたって現れることがあり、これが特定のパフォーマンスや行動に関連している可能性があります。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 夕方の時間帯でのスコアの増加は、生活パターンの変化や業務における効率向上などを直感的に示唆するかもしれません。
– サービス業やユーザーエンゲージメントの時間帯別最適化に役立つ分析が可能であり、特定の時間帯での高いパフォーマンスをサポートする対策が考えられます。
このような時系列ヒートマップは、特定の時間帯や日付に関連する動向や課題を視覚的に把握するのに有用です。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析と考察です。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯（おおよそ7時、15時）で高いスコアが目立っています。特に朝の時間帯で安定した高スコアが確認できます。
– 日を追うごとに、夜の時間帯（特に19時以降）はスコアが低下傾向となっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月18日の16時に非常に低いスコアの外れ値が見られます。
– 全体として急激な変動というよりも、徐々にスコアが変化しているため、急峻な変動は少ない印象です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化（紫から黄色）はスコアの変動を示しています。紫に近いほどスコアが低く、黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。
– 色の密度が高い時間帯は、データが豊富にあるか一貫したパターンが続いていることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯でスコアが高くなる傾向（朝と午後の特定の時間）を示しており、活動パターンが規則的である可能性を示唆しています。
– 夜間帯は変動が少なく、全体として低調なスコアで安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに安定したスコアの分布が見られ、特定の時期でのスコアの高揚や低下が関連していることを示しているようです。
– 色の分布から特定の期間におけるスコアの一貫した上昇または下降を感じ取ることができます。
6. **直感的な解釈と影響**:
– 朝の活動が活発であることを示すスコアの傾向は、ビジネスシナリオにおいても労働や活動の効率が高まる時間帯の認識に影響を与える可能性があります。
– 夜の低スコアは、休息や活動の低下を反映している可能性があり、社会的な活動が少ない時間帯の特定に役立つかもしれません。
全体として、このグラフは特定の生活パターンや行動の周期性を示唆し、ビジネスや個人の生活改善における戦略策定に利用できる情報を提供しています。
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:
以下のヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 総じて期間中のスコアは高めに維持されているように見えます。特定の日付における急激な変化は少ないものの、日によって若干の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日あたりに、比較的低い値が見られることから、何らかの特異な事象があった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの大小を表しています。色が明るいほどスコアが高く、暗いほど低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのデータを見ても、日中（特に午後）にかけてスコアが高い時間帯が多いようです。人々の活動が多い時間帯である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的なパターンとして、午前と午後で傾向が異なり、午後にスコアが高くなる日時が多く見られます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– このヒートマップを見ると、人々の活動が活発な時間帯と日付が顕著に示されており、この情報は例えば地域イベントの開催時期や市場の調整などに活用できるかもしれません。また、特定の日にスコアが低下している場合は、それに対応する事象（例えば天候やイベント）を分析することが求められます。
このヒートマップは、時間帯や日付による社会的活動のパターンを視覚的に把握するのに有効です。
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、ウェルビーイング指標（WEI）の各項目間の相関関係を視覚的に示しています。以下に、主な視覚的特徴とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 期間設定が30日なので、時系列トレンドは示されていません。ただし、全体的な相関性を示すパターンが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体には明示的な外れ値や急激な変動がありませんが、色の濃淡で強い相関や弱い相関が視覚化されています。
3. **各要素の意味**:
– 濃い赤は高い相関（1に近い）、濃い青は低い相関（0に近い）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データはありませんが、各WEI項目の相互関係が示されており、特に「総合WEI」と他の項目が強く関連していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI項目（自由度と自治）は「経済的余裕」と比較的低い相関（0.46）を示しています。
– 社会WEI項目は総じて総合WEIや個人WEIと高い相関があります。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が多く見受けられることから、生活全体の質が相互に関連し合っていることが分かり、総合的な政策や施策の必要性を示唆しています。
– 「自由度と自治」と「経済的余裕」の低い相関は、独立した項目として考慮すべきで、個別のアプローチが必要である可能性を示しています。
このグラフから、政策立案やプログラム開発において特定の領域を強化することが、他のウェルビーイング指標にも波及効果をもたらす可能性が高いことが示唆されます。
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:
分析を開始します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの箱ひげ図は、明確な上昇または下降のトレンドを示してはいません。30日間のデータに基づいた分布の広がりを比較しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリ（「個人WEI（経済的余裕）」、「個人WEI（認識されたストレス）」、「社会WEI（生態系・持続可能性促進）」）に外れ値が見られます。これは、特定のデータポイントが他に比べて顕著に異なることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱の範囲は、それぞれのカテゴリでのデータの主な分布を示し、四分位範囲（IQR）を表しています。
– 線（ひげ）は1.5×IQRの範囲を示し、これを超える点が外れ値です。
– 色の変化は視覚的に各カテゴリを区別するためのもので、直接的な数値的意味はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての変動はこのグラフから直接読み取れませんが、異なるWEIタイプ間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプは異なる分布を持ち、中央値や分散が異なります。個人と社会のWEIスコアでは、それぞれ異なる側面が強調されている可能性があります。
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に関する洞察**:
– 基本的には、個人および社会の総合的な幸福指数を示す重要な指標であることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の社会的または個人的な状況でストレスや経済的な不安定さなどの変動が大きい可能性を示しています。
– ビジネスや政策業界でこれらのデータを分析することにより、特定の要素（ストレス管理、経済的安定性など）への対策および改善策を検討することができるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、生活カテゴリの総合WEIスコアのSTL分解を示しています。以下に視覚的な特徴と分析を詳述します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– **Observed**: 全体としては横ばいですが、若干の上昇傾向が見られます。
– **Trend**: 緩やかな上昇トレンドがあります。一定の成長が続いていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**: 2025年7月11日前後で突然の大きなピークと次に急な落ち込みがあります。これは一時的なイベントや異常値を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– **Observed**: 実際の観測されたデータ。
– **Trend**: 長期的な傾向を示します。
– **Seasonal**: 短期的な周期的変動を捉えています。周期的な上昇と下降が交互に見られます。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた残差であり、予測誤差や異常な変動を示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– トレンドは緩やかに成長しており、短期的な変動（Seasonal）がその上で起こっている形です。Residualによる変動は季節性とは無関係なため、特異なイベントの影響を見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドは一貫して上昇しており、周期的な変動がそれに重なっていることから、トレンド自体に強い周期性はないと考えられます。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– 緩やかな成長が続く中で、周期的な行動が観察されるため、これらはおそらく季節的な需要や生活パターンに影響されていると理解されます。
– 2025年7月11日に見られる残差の急激な変動は、予期せぬイベント（例えば、商品リリース、社会的イベントなど）の影響としてビジネスにおいて注意が必要です。
– このような解析は、将来の動向を予測し計画を立てるのに役立ちます。分析により、異常値の原因を探り、次なる動きの指標とすることが重要です。
この分析を活用し、日常生活やビジネス戦略への応用が考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **Observed**プロット: 30日間を通じて全体的に緩やかに上昇しています。
– **Trend**プロット: 明確な上昇トレンドが見られます。スコアは一定のペースで増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**プロット: 特に7月10日から13日の間に急激なピークが見られ、その後すぐにゼロ付近に戻っています。この急激な変動は特異な出来事や異常値を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際に観測されたデータ。
– **Trend**: 観測データの長期的な傾向や動向を示します。
– **Seasonal**: 周期的な変動を示し、このグラフでは特定の週間パターンが見られます。
– **Residual**: トレンドと季節性を除去した後のノイズ。異常値や予測誤差を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Trend**と**Observed**が類似のパターンを示しており、トレンドが観測値に強く影響していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **Trend**と**Observed**には強い相関が見られます。一方、**Residual**は観測とトレンドで説明しきれない変動を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– トレンドが上昇していることから、スコアは全体的に改善していると考えられます。これが個人の生活に関連する指標であれば、生活の質が改善していると解釈できる可能性があります。
– 季節性が見られることから、日常生活やビジネス活動に規則的なパターンが存在することを示唆しています。例えば、特定の曜日や期間において行動が変化することが考えられます。
– 急激な変動がビジネスや社会的なイベントによるものであれば、その影響を把握し、将来的に対応する手段を検討することが重要です。
この分析に基づいて、生活改善のための施策を見直す、または特定の外れ値の要因を深掘りすることが効果的です。
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:
このグラフはSTL分解による社会WEI平均スコアの動向を示しています。以下、各視点からの洞察を提供します。
1. **トレンド**
– トレンド線は一貫して上昇しています。これは、社会WEI平均スコアが全体的に改善していることを示しています。今後もこの傾向が続く場合は、社会的な状況が向上していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月12日から7月15日にかけての期間で急激な変動が見られます。特に7月13日付近の残差データが極端に高くなっています。これは一時的なイベントや社会的要因がスコアに影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed:** 実際に観測されたデータです。このデータにトレンドと季節性、残差が加わって全体の動きを示しています。
– **Trend:** 長期的なトレンドを示しています。上昇トレンドが観察されます。
– **Seasonal:** スコアには周期性があり、短期的なアップダウンが見られます。
– **Residual:** モデルで説明できない残差部分を示しており、ここに外れ値が見られます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– トレンドと残差が関連しており、急激な残差の変化が一時的なトレンドの変動として現れることがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性と残差に多少の関係性が見られる可能性がありますが、顕著な相関は観察できません。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 人々は全体的な改善傾向を感じ取るかもしれませんが、一時的な変動は注意が必要です。ビジネスではこの上昇トレンドを利用して積極的な施策を取ることが考えられますが、急激な変動にはリスクヘッジが必要です。
このグラフは、長期的には社会的な改善が見られるが、短期的な変動を注意深く監視する必要が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、主成分分析（PCA）による生活カテゴリのデータの可視化を示しており、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 主成分1（横軸）が主にデータの大部分の変動を説明しており、データが全体的に右上がりの形をした分布を示しています。これは一定の上昇トレンドを示すか、特定のパターンがある可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上部分や左下部分にいくつかの外れ値が見られます。これらは、特定の要因が他の要素と異なる影響を与えている可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 多くのデータポイントが中央付近に集中しているが、上部のグループと下方のグループに一部のデータが分布している。これは、データが異なるカテゴリやクラスタに分かれている可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCA自体は時系列データの関係性を直接示すものではありませんが、データポイントの密度や分散から、変数間の潜在的な関係性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分間にわずかな相関があることが視覚的に確認できます。主成分間の相関が、データ内の共通パターンや挙動を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会的視点から、データのクラスタリングやセグメンテーションにより、特定のグループが他と異なるパターンを持つことが示唆され、これにより特定の消費行動やライフスタイルの違いを分析する機会があるかもしれません。特に外れ値の存在は、新しい市場のニッチを示す可能性があります。
この分析結果を元に、さらなる調査や仮説の検証を進めることで、データの背景にある要因をより深く理解することができるでしょう。
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。
