📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**は全体として緩やかな上昇傾向を示していますが、個別のデータポイントではかなりの変動があります。特に、7月5日から9日まではスコアの急激な上昇が見られ、逆に7月19日以降は下降しています。
– ある種のシーズナリティや周期的パターンの兆候はあまり見られず、突発的なスコアの変動が目立ちます。
#### 異常値
– **異常値**として特定された日付（例: 7月1日、7月5日など）には、スコアの大幅な上昇または下降があります。背景要因としては、これらの日における社会的イベントや政策変更の影響が考えられますが、詳細な分析が必要です。
#### 各項目のトレンド
– **個人WEI平均**は、ややバラつきがあり、特に7月6日と8日には著しいスコアの上昇が見られ、これは個人の健康状態や自由度に関連する変動が影響している可能性があります。
– **社会WEI平均**も安定しているものの、7月6日から9日にかけて急激な上昇が確認でき、これは具体的な政策変更または社会的ムードの変化と関連付けられるかもしれません。
#### 項目間の相関
– **個人経済的余裕**と**個人健康状態**は比較的高い相関を示す可能性があります。経済的安定感が健康状態に寄与していることが示唆されます。
– **心理的ストレス**とその他の個別系は逆相関する可能性が高いです。ストレスが上がると他のスコアが下がるようなパターンが見られます。
#### データ分布
– **箱ひげ図**を利用した場合、いくつかの項目（例: 公平性・公正さ）のスコアにばらつきが見られますが、全体として中央値は高い位置を保っています。外れ値に注意が必要ですが、これも社会的変化やイベントに起因するかもしれません。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **第一主成分 (PC1)** が0.77と極めて高い寄与率を持つことから、この要因がWEIの変動の大半を占めていることがわかります。これは、生活の質を全体で捉える要素が強く影響していることを示しています。
– **第二主成分 (PC2)** は低い寄与率であり、特異なイベントや個別要因の変動を書き表すものかもしれません。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**による季節成分の明確な周期性は確認されていませんが、トレンドの急激な変化や残差が重要な洞察を与える可能性があります。
### 結論
全体として、変動が大きく、不安定な時期を示すWEIスコアのデータではありますが、個人及び社会の平均スコアは大きな上昇を見せながらも、短期的な異常値や外れ値が発生することで混在的な動きが観察されます。特定の要素（例：健康状態、経済状況など）が大きな影響力を持っていることが、PCAの寄与率分析からも明らかです。今後も継続的な監視と、社会情勢や政策変更の影響を考慮した詳細なリサーチが必要です。これは、適切な対策と予測を可能にするために重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、おおむね0.7〜1.0の間を横ばいで変動しています。周期的なパターンは特に見られません。
– 予測データ（赤のプロット）は、ある時点から線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの方法で予測が開始されています。いずれもゆる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**
– データの中に複数の外れ値が検出されており、それらはグラフで黒の円で囲まれています。特に7月中旬に外れ値が集中していますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績値で、青の円で表現されています。
– 赤のプロットは予測値であり、そこに外れ値が表示されています。
– 予測の不確かさを示す灰色の帯域が予測の範囲内で見られます。
4. **時系列データの関係性**
– 3種類の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なる予測が描かれています。これらの手法間で予測の範囲に一貫性が見られますが、精度や動向には若干の差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのばらつきが見られる一方で、予測データは安定した上昇傾向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、現在の状態が比較的安定していることと、未来に向けてゆるやかな改善傾向が期待されていることが直感的に読み取れます。
– ビジネスにおいては、予測通りにトレンドが進むためには、予測手法が示唆する変化を注意深く観察することが重要です。また、外れ値の発生原因を特定し、改善策を講じることで、より精度の高い予測が可能になるでしょう。
– 社会的視点からは、生活にかかる指標が安定して改善傾向にあるという予測がされているため、安心感が与えられるかもしれませんが、不確実性を考慮に入れた柔軟な対応も求められます。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青色プロット）は、最初の10日間で0.6から0.8に上昇し、その後は0.8付近で横ばいになっています。
– 予測（紫のライン）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには外れ値がいくつかあり、特定の異なるパターンを示しています（黒色のサークルで囲まれたプロット）。
– 特にグラフの開始時の変動が大きい。
3. **各プロットや要素**
– 青色プロットは実績データを示し、密度が高い部分は横ばいを示唆。
– 黒色のサークルは外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰）は、実績のトレンドを追随しつつ、将来的な増加を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲で分布しており、特に0.8付近に集中しています。
– 予測は共通してやや上昇傾向にあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の急上昇は、何らかの改善や変動要因があった可能性を示します。
– 現在の安定したパフォーマンスは、維持が可能であることを示唆していますが、将来的な改善を予測する動きもあります。
– ビジネスや社会においては、安定したパフォーマンスが続くことが重要であり、予測に従って適切な戦略を考える必要があります。
– 外れ値への対策が必要かもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– データは大体0.8前後のレベルで推移しており、大きな上昇や下降は見られません。横ばいに近い安定した推移を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値として丸で囲まれているプロットがいくつか存在します。特に、初期の方で0.6付近に位置するデータが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色のプロットは実績を示し、グラフ全体で比較的一様に分布しています。
– 外れ値として個別に示されている丸囲みのプロットは、通常の範囲から大きく逸脱していることを示しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示していますが、この範囲内に多くの実績データが含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 赤い「×」印で示されたデータは予測値であり、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）がどの程度実績に合致しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは安定した分布を持っており、全体的に強い変動は見られません。
6. **直感的な洞察と影響:**
– このグラフから、人間はWEIスコアが安定していることを直感的に感じ取るでしょう。この安定性は、社会の特定の要因が大きく変動していないことを意味する可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、急激な変動が少ないため、予測可能性が高く、戦略の策定がしやすいという利点が考えられます。
– 外れ値については、その原因を把握することで、さらに安定した予測や運用の改善が期待されます。
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:
1. **トレンド**
– 実績のデータはほぼ横ばいで安定している一方、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも緩やかに上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主に2025年7月8日付近で数値が低下している外れ値が観察される。それ以外は安定している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績を示し、×印が予測を示している。灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、これが狭いほど予測の精度が高い。
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の間には現在大きな乖離はないが、予測では上昇トレンドが見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは主に0.7から0.9の範囲に集中しており、比較的狭い範囲で分布している。
6. **直感的な洞察と影響**
– 経済的余裕が今後数ヶ月で改善する可能性があると予測されている。これは個人の経済状況が良好な状況に向かう可能性を示唆し、消費活動や生活の質が向上することにつながる可能性がある。政府や企業はこのトレンドを考慮して、関連するポリシーや製品戦略を調整することができる。
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:
以下の点に基づいて視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）はほぼ一定の範囲で推移しており、大きな上昇や下降は見られません。ただし、データの終盤の方はわずかに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が外れ値として識別されていますが、これらは多くの日付で発生しており、特定の日付による集中は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の健康状態を示しており、黒い円で囲まれたもの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、予測の信頼性を視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が表示されています。全ての予測線はほぼ一定で、実績とも一致している範囲にあるため、予測モデルが実績をうまく捉えていると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは一貫性があり、特に大きな変動や周期性は見られません。このことから、安定した健康状態がキープされていると考えられます。
6. **直感とビジネス/社会への影響**:
– 安定したWEIスコアは、個人の健康維持がしっかりと行われていることを示唆しており、このトレンドが続けば、健康に対する安心感が得られるでしょう。
– ビジネス面では、このデータをもとに健康管理プログラムの効果を評価し、さらなる施策の改善に役立てることができるでしょう。
全体として、このグラフは安定した健康状態を示しており、予測モデルが実績と一致しているため、今後の健康維持プランの策定に役立つと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– データの初期段階では、比較的低いWEIスコアから始まり、成長の兆しが見られます。初期の増加後、スコアはある程度の期間で安定していますが、突然の変化も観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付で、特異な低スコアが確認でき、明らかに他の日とは異なった異常点（黒い丸で示された外れ値）があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示し、黒の円で囲まれたものは外れ値を示しています。グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、実績が概ねこの範囲内に収まっています。
– ピンクと紫の線は異なるモデルによる予測曲線を示しており、全体的な予測トレンドを表しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 実績データと予測モデルの間で、大きな乖離はなく、予測モデルが実績に基づいて適切に調整されていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは中央に集中する傾向があり、グレーの不確かさ範囲内で分布しています。予測モデルの異なる線形回帰やランダムフォレスト回帰が概ね一致していることから、データの信頼性が高いことが示されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 最初のストレスの増加は急速で、その後の安定期と極端な外れ値は重要な出来事の影響を受けている可能性があります。ストレス管理や労働環境の改善が求められるかもしれません。
– 組織や団体は、個別の外れ値の要因を特定し、心理的支援や介入が必要な従業員を特定するための手段としてこのデータを活用できるでしょう。
このグラフは、個人の心理的ストレスの動向を理解し、改善策を立案するのに役立つツールとなるでしょう。全体的なトレンドと具体的な外れ値の両方を考慮した対応が効果的です。
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、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、最初に少し下降した後、おおむね横ばいの傾向を示しています。しかし、全体的に密集した領域があり一定の範囲内で変動しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫の線）はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒の円で囲まれた外れ値がいくつか見られ、特にスコアが低い位置に集中しています。これらは異常な事象や特定の要因による影響を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績AIによる観測データで、時間とともに点が変動しています。
– 予測値（赤い×）は実績と重なる部分が多く、予測の精度を示唆しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データがこの範囲内に収まっていることは予測の妥当性を裏付けています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）による予測が示されていますが、実績データに対するそれぞれのモデルの適合状態が考慮されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は、スコアの範囲が比較的一定で、クラスターを形成する傾向がありますが、外れ値がその中にはみ出しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから直感的に、個人の自由度と自治のスコアは一定の範囲に収まるも、外部要因で異常値になるケースがあることがわかります。持続的な横ばいトレンドは安定性を示唆しますが、予測モデルが示すわずかな上昇傾向は改善の兆しを示しているかもしれません。
– ビジネスや社会においては、個人の自由度と自治が一定の範囲で保持されているが、外れ値への対応や予測の精度向上が今後の課題となる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは、全体的に0.6〜1.0の範囲内で安定しており、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は約0.6〜0.8の間で、それぞれの期間によって異なる傾向が確認できます。特に、ランダムフォレスト回帰はわずかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされたデータ（黒い円）がありますが、それらは実績のデータ範囲と大きく逸脱していません。
– 全体的に急激な変動は少なく、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実測値を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が今後の予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、変動の幅を考慮に入れています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のスコアと予測の間には供給的な差異が見られますが、予測モデルによる予測値が全体的に実績を下回る傾向があります。
– 特に、ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも精度が高いかもしれませんが、実績に対して常に低めの予測を出す傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の相関関係は見られますが、予測の幅によって確信度にばらつきがあります。
– データの分布はやや集中し、外れ値が少ないことから、全体的な安定性が伺えます。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが0.8以上で安定していることは、生活の公平性・公正さに関して安心感を与える要素となります。
– 予測の不確かさが大きく広がっていないことから、ある程度信頼性のある評価と言えるでしょう。
– 予測値が全体的に低下する傾向があるため、今後の社会的な対策や政策変更を検討する材料として利用できるかもしれません。特に、今後の公平性・公正さを維持するための技術的・政策的サポートが必要となる可能性があります。
この分析により、政策立案者や組織がより良い決策を支援するための基礎情報を提供できます。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色）のデータは安定しており、0.8から1.0の範囲内で横ばいの傾向を示しています。
– 予測の複数モデル（緑、青、紫）は全体として上昇傾向にありますが、傾きは比較的緩やかです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 少数の外れ値が強調されていて、定常的なスコア範囲からの逸脱が見られます。他のデータと比べて大きく外れた値が何度か観測されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績を示しており、全体的に高いスコアを維持しています。
– グレーの帯は予測精度の広がりを示しており、実績がこの範囲に収まっていることは予測の精度を強調しています。
– 色の異なる線は、異なる予測手法による結果を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係**
– フォーキャストの各モデルは全体的に似た傾向を示していますが、予測の傾向や範囲はやや異なるため、手法による差異を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は集中しており、比較的安定していますが、スコアの範囲内での変動があります。
6. **洞察と影響**
– 安定した実績スコアは、現行の社会的持続可能性と自治性が堅調であることを示しています。
– 予測手法の差は、将来的な改善の余地や、さまざまなシナリオ下での対応力を評価する際に役立つでしょう。
– ビジネス面では、リスク管理の一環として、外れ値や予測範囲の変動を考慮した戦略が求められるかもしれません。
全体として、このグラフは現在の状態が概ね安定している一方、将来的な改善の見込みや分析の手法の多様性が強調されていることを示しています。
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**:
– WEIスコアは全体的に0.8から1.0の間で横ばい傾向にあります。
– 大きな上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として扱われるデータポイントがあり、幾つかは濃い輪郭で囲まれていますが、それらはあまり極端ではなく、全体のパターンに大きな影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。安定した分布をしています。
– 紫の線は予測値を表し、予測モデル別に異なるアプローチが使用されていますが、どれも緩やかな上昇傾向を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、比較的狭い範囲に収まっているため、予測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**:
– 実績データと各予測モデルの間には大きな乖離はなく、予測モデルが実績に基づいていることが確認できます。
– それぞれのモデルは若干異なる動きをしますが、全体的な傾向は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは均等に分布しており、特定の期間に集中することはありません。
– 予測の不確かさが少ないことから、使用されているモデルはデータを適切に捉えていると推測されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 社会基盤や教育機会が安定していることが示唆され、政策的な介入が必要である印象は受けません。
– 予測が安定しているため、将来的な計画の策定や投資に対するリスクが低いと考えられ、ビジネスにおいては前向きな判断を後押しするデータと言えるでしょう。
このデータは、社会基盤の安定性が保証されており、教育機会の持続性があることを示唆しています。予測が実績を支持しているため、今後もこの傾向が続くことが期待されます。
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（青いプロット）**は全体的に横ばいです。WEIスコアは0.6から0.8の範囲内で推移しています。大きな上昇や下降は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期にいくつかの外れ値（黒丸で表示）があり、特に2025年7月1日から7月7日の間に見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**：実際のスコア。
– **黒い丸**：外れ値を示します。
– **グレーの帯**：予測の不確かさ範囲を示しています。
– **紫の線（2本）**：ランダムフォレスト回帰による予測を示しており、軽い上向きのトレンドが見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– グラフに直接的な複数のデータセットの比較はありませんが、実績と予測（特にランダムフォレスト回帰）の動きが近いところで推移しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは比較的狭い範囲で分布しており、0.7付近に集まる傾向があります。
– 外れ値の存在は一定の周期性や乱れがあることを示唆していますが、強い相関関係は見られません。
### 6. 直感的な理解と影響
– 安定したWEIスコアは、共生や多様性の維持が一定の水準を保っていることを意味します。
– 初期の外れ値は改善の可能性や問題の存在を示唆しますが、安定している部分はポジティブな印象を与えるでしょう。
– 社会的な政策や取り組みが有効に機能している可能性がありますが、さらなる改善が期待される領域も存在します。
このグラフは、社会の持続可能性や多様性の維持状況をモニターするために重要な指標を提供します。安定したトレンドはポジティブですが、外れ値や予測には注意を払う必要があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色が示す通り、特定の時間帯（例：15時から19時）において、7月5日以降に色が濃くなり始め、黄色や緑色の色調が増えていることから上昇トレンドが見られます。特に、7月5日から7月17日までは明るい色（高スコア）が多く見られます。
– それに対し、7月1日から7月4日は比較的暗い色が見られることから、スコアが低めだったことが窺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に急激な変動は見られませんが、7月17日から7月19日にかけて、再び暗い色が出現しており、スコアが低下していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相がWEIスコアを示しており、明るい色（緑や黄色）は高スコア、暗い色（濃い青や紫）は低スコアを意味します。時間軸と日付軸の交点でその時間におけるスコアの高さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別のスコアが示されており、例えば15時から19時の間でスコアの変化が特に顕著です。日中の特定の時間帯にスコアの変動が激しいことが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の時間帯（特に15時以降）のスコアが高い傾向にあることが観察されています。これは、典型的な生活パターンを反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 全体的に、特定の時間帯における高いアクティビティが見られ、生活パターンの変化や消費行動の変動を示しています。
– 例えば、午後の時間帯におけるスコアの高さは、これらの時間帯における消費活動やデジタルエンゲージメントの増加を示唆している可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯に狙ったマーケティング活動やキャンペーンを行うことで効果的なアプローチが可能です。社会的には、時間帯別にエネルギー使用や交通の流れをより効率的に管理するためのデータとして活用できるかもしれません。
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分析を提供します。
1. トレンド:
– 15時から16時にかけて、全体的に緑から黄色への色変化があり、スコアが安定して高いことを示しています。
– 一方、初期の7時や19時台は青や紫の色が多く、スコアが低いことがわかります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 8時のスコアは日ごとに比較的一定ですが、7月6日以降に急激に変動しています。特に9日から12日間はスコアが上昇しています。
– 16時の色が日にちを追うごとに、青から緑へと変化しスコアが上昇している箇所があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– カラーバーを見ると、黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しています。
– 明るい緑から黄への変化は、時間帯別での平均スコアの上昇を示唆しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 15時から16時のスコアは、日にちの進行に伴い一貫して高めで、全体の他の時間帯との違いが明確です。
– 時間帯ごとに一定のパターンがあり、特に15時・16時は安定して高い傾斜を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データの色の濃さから、特定の時間帯には何らかの頻度で高スコアが記録されています。
– 特に日中の時間帯（10時から16時）は他の時間帯に比べて明らかにスコアが高く、ある種の日常パターンがあるかもしれません。
6. 直感的な洞察と影響:
– 夜間よりも日中帯に高スコアが集中しており、生活リズムや活動が日中に偏っていることを示唆しています。
– これらの時間帯をビジネス活用（例:顧客接点やサービス提供時間の最適化）に生かすことができるでしょう。
– 社会的には日中に活動が集中する傾向があるため、ライフスタイルの見直しやワークライフバランスの改善に役立つかもしれません。
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:
視覚的に見て、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間軸で見た場合、特定の日付における特定の時間帯で色の変化が見られます。緑色から黄色にかけての色はスコアが高いことを示し、時間帯によって異なるトレンドが存在することがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例：7月4日、7月5日、7月19日）で、他の日付よりも大きく異なる色が示されており、これらの日付に外れ値が存在する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。濃い色（紫色）は低いスコア、明るい色（黄色）は高いスコアを意味します。時刻ごとに密度や色が異なることから、時間帯により大きくスコアが変動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**:
– 同一日の異なる時間帯でのスコアが、ある程度似たパターンを示していますが、日をまたいだ連続性は限定的であるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝と夜のスコアについての色合いの違いや、午後特定時間帯でのスコアの増減が見られます。
6. **直感的な感想とビジネス、社会への影響**:
– 人々の生活パターンや社会活動が、特定の時間帯と日付に集中している可能性があります。ビジネスでは、これを活用して適切な時間に適切なサービス提供を行うことが考えられます。高スコアの日付は、特にイベントや特定の社会活動が集中的に行われた可能性があります。
このグラフから、無視できないピークや低谷を持つ時間帯に注目し、該当する時期の社会的・経済的な背景をより深く分析すると、さらなる洞察が得られるでしょう。
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:
このヒートマップは、生活カテゴリのWEI（Well-being Index）における各項目間の相関関係を示しています。相関係数は-1から1の範囲で、1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関、0に近ければ相関がないことを示します。
1. **トレンド**:
– 上昇や下降、周期性のようなトレンドはヒートマップ自体には直接見えませんが、項目間の関連性が強く、特定の傾向に従うデータがあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 範囲外の値が視覚化されているわけではありませんが、色の変化が急であれば、急激な相関の変化を示す可能性があります。このヒートマップにはそのような急激な変化は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さは相関の強さを表しており、赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど負の相関を示しています。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は強い正の相関が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりは、各要素間の単純な相関です。関連性が高い項目同士が、ビジネスや政策立案に際して重要なインサイトを提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人の「経済的余裕」と「健康状態」、および「心理的ストレス」はそれぞれ異なる相関が示されています。「心理的ストレス」との相関は他の項目に比べてやや低い傾向があります。
– 「持続可能性と自治性」と「社会基盤: 教育機会」は中程度の正相関を持っています。
6. **直感的なインサイトおよび影響**:
– 社会WEIの「共生・多様性・自由の保障」とほとんどの他の項目は強い正の相関を示しています。これにより、多様性や自由が他の幸福指標全体に強く関連していることを示唆しています。
– 「経済的余裕」が他の指標と弱い相関を示しており、直接的な因果関係が薄い可能性があります。しかし、心理的ストレスには少ないながらも正の相関があり、経済的余裕が心理的に与える影響があると考えられるかもしれません。
– この相関マップは、社会政策やビジネス戦略において、どの要素に注力するべきかを示す手がかりとなるでしょう。特に、全体的な幸福感を向上させるために、どの要素が強く影響しているかを知ることが重要です。
このように、ヒートマップはデータ間の関係性を直感的に理解するのに役立つツールであり、政策立案や経営戦略において重要な知見を提供します。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコア全体は箱ひげ図（ボックスプロット）で示されていますが、期間が30日間であるため、時間的なトレンド（上昇、下降）を直接示しているわけではありません。異なるWEIタイプ間でのスコアの相対的な傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は複数のボックスプロットで見られ、「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」に特に見受けられます。これらは、その領域での反応がばらついていることを示しています。
3. **プロットや要素が示す意味**
– ボックスの中心線は中央値を示し、箱の幅は四分位範囲です。幅が広いほどデータのばらつきが大きいことを示します。「個人WEI（持続可能性と自主性）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などが比較的安定したスコアを示しているのに対し、「個人WEI（心理的ストレス）」はばらつきが大きいです。
4. **時系列データの関係**
– 時系列データとして扱うことはできませんが、各WEIタイプにおけるスコアの変動が並列に描かれているため、相互比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプの分布は微妙に異なり、一部のタイプが中心化している一方、他はバラつきがあります。
6. **人間の直感的洞察と社会的影響**
– 外れ値が多くばらつきの大きい領域は、改善の対象として注目される可能性があります。「心理的ストレス」や「公平性・公正さ」のばらつきは、精神的健康や社会の不平等に関する課題を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策作成者にとって、特に安定性の高いスコア（例：「個人WEI（持続可能性と自主性）」）は、他の分野での安定性向上のための事例研究として活用できるかもしれません。
この分析は、生活における各領域の改善や政策立案の指針となる具体的な情報を提供します。それにより、特定の領域における課題解決に向けたアプローチをサポート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STL分解グラフを分析し、得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体のトレンドは緩やかに上昇しており、生活カテゴリにおけるWEIスコアが徐々に改善していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」グラフでは、一時的な急激な増減が見られます。この例外として、2025-07-05と2025-07-17付近で急激な変動があります。
– 「Residual」グラフでは、特に2025-07-10頃に大きな変動があります。これは一時的なノイズや突発的なイベントの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」プロットは実際の観測されたデータを示しています。
– 「Trend」プロットは長期的な傾向を示し、徐々に改善しているスコアを表しています。
– 「Seasonal」プロットは周期的な変動を示し、小さな季節性の影響が見られます。
– 「Residual」プロットは観測データからトレンドや季節性を取り除いた残差を示しており、一時的な特異点や影響を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドとObservedの動きは全体的に一致しており、長期的にはポジティブな傾向が確認できます。
– 季節成分はObservedに比較的小さい影響を与えており、大部分がトレンド成分に起因することが理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドとObservedの間には高い相関が存在すると見受けられます。季節性の影響は限定的ながら、全体の変動に微細なパターンを与えています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 見込み通りの穏やかな改善トレンドは、社会的な生活環境が徐々に良好な方向に向かっていることを示唆しています。
– 上昇トレンドが継続することは、ライフスタイルの向上や消費活動の活発化を示し、持続可能な発展に寄与する可能性があります。
– 突発的な変動に対しては、対策や観測の強化が必要かもしれません。これにより予想外のイベントの影響を最小限に抑えることが可能です。
このようなデータ解釈は、政策立案者やビジネスリーダーにとって重要な決定プロセスに役立つでしょう。
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:
このSTL分解グラフには以下の視覚的な特徴とインサイトがあります。
1. トレンド:
– 30日間の個人WEI平均スコアは、全体的に緩やかに上昇しています。この上昇トレンドは、長期的に見ると生活の質またはパフォーマンスが向上していることを示す可能性があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 観測値（Observed）や季節性（Seasonal）において、7月5日付近や7月19日付近で急激な変動が見られます。これらは特定のイベントや外的要因による一時的な変動を示しているかもしれません。
– 残差（Residual）も7月11日に急上昇し、その後急降下していることから、予測されていたパターンとは異なる動きが発生したことを示しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– Observed: 実際に観測されたデータの全体像を示しています。
– Trend: データの長期的なトレンドを示しており、上昇傾向です。
– Seasonal: データの周期的な変動を示しており、期間中にある程度のパターンが存在することを示しています。
– Residual: トレンドと季節性を除いた後のランダムな変動を示しています。
4. 時系列データの関係性:
– TrendとObserved間で一致が見られ、Trendlでの上昇が全体的な上昇に寄与していることが分かります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– ObservedとTrendの上昇は関連しています。
6. 直感的な洞察と影響:
– このデータは個人の幸福度や生活の質の改善を示している可能性があります。
– ビジネスでは、顧客の満足度改善の兆しを示していると捉えられ、さらなる増進策を講じると良い成果をもたらす可能性があります。
– 社会的には、定期的なイベントや季節要因の影響を考慮に入れることで、さらに効果的な生活支援やサービスの向上が期待できるでしょう。
このグラフからは、生活状態の全体的な向上傾向を分析しながら、一時的な変動に対する対応策を考える価値があることが示唆されます。
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:
解析したグラフに関して、以下のポイントに注目しました。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は全体として緩やかな上昇傾向を見せています。このことは、観測されたデータが期間全体を通じて徐々に増加していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差成分において、7月10日から12日にかけて急激な変動が見られます。この期間専有の外れ値が何に起因するのか検討する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測データは全体的な傾向を示しますが、季節成分が短期間での変動を細かく示しています。この周期的な動きは、おそらく全体の変動に短期的な変化要を付与していると考えられます。
– 残差は予測されていない変動を示しており、特に注目すべき期間として7月10日から12日が挙げられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節成分は小規模なサイクルで変動しており、それが全体の観測値の変動を形成する際の重要な要素になっています。
– 残差成分の異常値期間は、観測値の急激な上下動に対応しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節成分が観測データの変動に大きく寄与しているため、これらの関連性を考慮することで、より詳細なデータの理解が可能です。
6. **直感的に感じられること、ビジネスや社会への影響**:
– 緩やかな上昇トレンドは、観測データが持続的に改善している可能性を示唆します。一方で、急激な変化や周期性が示唆する短期的な変動は、特定のイベントや条件に起因する可能性があるため、季節性や外的要因を理解することが重要です。
– ビジネスや政策立案においては、トレンドの上昇傾向を活かしつつ、短期の変動に対する柔軟な対応が求められるでしょう。
これらの視点が、データに基づいた方針決定に役立つことを願っています。
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、生活カテゴリにおけるWEIの構成要素を主成分分析（PCA）で可視化したものです。以下に各ポイントを掘り下げます。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、第1主成分が0付近を境に両極に分布しているように見えます。
– 第2主成分はほぼ対称的に広がっており、周期性は特に感じられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は見当たりません。ただし、主成分の範囲外に集中する点がなく、全体的に均等に広がっています。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは30日間のデータを表し、横軸が第1主成分、縦軸が第2主成分です。
– 注目すべきは、第1主成分が主にデータのバラツキを左右しており、富与率が0.77と高いため、これはデータの主要な変動要因を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ単体では時間的な関係性は直接示されていませんが、分布からデータが全期間を通して大きな偏りなく散らばっていることがわかります。
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ず、比較的独立しています。
– 混合分布のように見え、数箇所で高密度のクラスタが存在します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフは各構成要素がどのように主成分に寄与しているかを視覚的に理解するのに役立ちます。
– 生活関連のデータが特定の要因に大きく依存していることを示唆し、政策立案やマーケティング戦略において注目すべき特定の変数を特定するのに役立ちます。
– PCAの結果から、第1主成分に強く影響を与える要素にフォーカスすることで、効率的なリソース配分や効果的な意思決定が可能となります。
このグラフから得られる洞察は多方面での分析やアプローチに貢献します。
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。