📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体的に0.65〜0.85の範囲で推移していますが、7月初旬から中旬にかけて上昇し、後半に一時的に下降する傾向を示しています。
– **個人WEI平均**や**社会WEI平均**も類似の挙動を示し、個別のスコアも全体的な傾向に影響を与えています。
#### 異常値
– 特に目立つ異常値として7月6日から7日、及び18日から19日にかけて、WEIスコアが急激に上昇し0.85〜0.9に達している点があげられます。これは社会的イベント、あるいは政策的な影響が考えられます。
– 一方、7月19日〜24日にかけてスコアが低下し、いくつかの項目で0.6以下になることも観察されています。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 長期的には10日間周期で変動する微細な傾向が観察されますが、それ以上にイベントに起因する短期的な変動が目立ち、残差も重要視されるべきでしょう。
– 季節性としては、特に「持続可能性と自治性」、「共生・多様性・自由の保障」で強いパターンが観測されました。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、「経済的余裕」と「健康状態」間の高い相関が確認でき、個人的・社会的な要素が相互に作用していることが示唆されます。
– 「心理的ストレス」と「自由度と自治」は逆相関が見られ、心理的負担が自治性に影響を与えている可能性があります。
#### データ分布
– **箱ひげ図**を用いた分析では、「持続可能性と自治性」と「社会基盤・教育機会」が真ん中に強い集中（0.8〜0.9）を見せ、安定した要因であると考えられます。
– 外れ値のために、異常検知が重要であり、期間を通して確認されるこれらの項目は重点的にサポート、もしくは政策の再考が必要です。
#### PCA（主要な構成要素分析）
– **PC1**は79%の寄与率を持ち、主要なスコア変動要因として「経済的余裕」や「健康状態」が深く関わっていることが理解できる。
– 一方、**PC2**の寄与率は低いため第1成分の変動要因へ集中した対応策が功を奏す可能性があります。
### 結論と洞察
提供されたデータから、個人及び社会的なWEIスコア全体のトレンドが特定期間に上昇傾向を示し、その影響因子としては社会的イベントや政策の影響が示唆されます。また、明確な季節性パターンを見出すことは難しいものの、日常的要因と外的要因の揉み合いがあったと考えられ、政策的な介入や社会基盤の変革が必要であることが示唆されます。さらに、個別項目の相関及びPCA結果から、相関関係を利用した複合的なアプローチが有効であると言えます。
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
1. **トレンド**
– グラフの左側にある青い点（実績）は、徐々に減少傾向を示しています。したがって、実績データは下降トレンドにあります。
– 右側の緑の点（前年比AI）は、前年と比較して高いスコアを示しており、増加のトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点には多少のばらつきがありますが、特に大きな外れ値というよりは、一貫した下降傾向があります。
– 左端の範囲外に見えるデータが外れ値として考えられますが、全体的には安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績データと異常値の黒い円、予測は赤いバツで示されており、現状のモデルが実績と予測で少し異なる結果を示していることを示唆しています。
– 紫とピンクの線は予測の方法を示しており、異なる回帰手法が使われ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**
– 実績と前年比AIによるデータは異なる傾向を示しています。前年のAIデータは、実績に比べて高いスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは若干ばらつきがありますが、均等に減少している傾向が見られます。一方、前年のデータは一貫して高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察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感じることとして、現在の取り組みや状況の結果が前年の実績に比べてパフォーマンスが低下していることが示されています。これは、企業や社会にとって改善のための重要な指針となります。
– 緑色の前年データと比較して、何が改善されるかを分析することで、スコアが向上する可能性があります。
このグラフは、特に企業戦略や日常生活で実施されるプロジェクトの見直しを促す情報を提供しており、特にスコアを向上させるための具体的な施策を考えるためのデータとして有用です。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 時系列の初期部分（2025年7月から9月）では、実績データは比較的横ばいで、0.6から0.8の間で推移しています。その後、予測データにおいても同様の範囲で推移しています。
– 2026年以降の緑色プロット（前年データ）は、同じく0.6から0.8の範囲で一定の安定性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータでは、外れ値が一部示されているものの、全体的な範囲から大きく逸脱しているわけではありません。
– この期間に特別急激な変動は観察されていません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットが実績データを示し、予測データは紫色のラインで示されています。実績データは安定していることから、この予測手法は信頼性が高い可能性があります。
– 黒い円は外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 実績データと前年データ（緑色プロット）は、全体として類似した値を示しており、前年のデータパターンが続いている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時系列はおおむね0.6から0.8の範囲内に収束しており、太い中央部分で密度が高くなっています。
– 外れ値を含む一部のプロットを除いて、全体的なWEIスコアは安定しています。
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に関する洞察**
– 実績データが安定していることは、予測モデルが効果的に機能していることを示しています。これにより、生活関連のサービスの提供や改善において、予測データを用いた意思決定が信頼できる可能性が高まります。
– 過去データとの相関が強いことで、継続性のあるサービスの計画や提供が見込まれ、ビジネスにおけるリスクを減少させると言えます。
このグラフを基にした戦略策定が行われた場合、安定した予測が可能な分野でのビジネス活動や政策策定が容易になると考えられます。
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:
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**: 期間の初めに集中的に観察され、全体的に横ばいからやや下降のトレンドを示しています。
– **予測データ（紫と赤のライン）**: 線形回帰と決定木回帰が緩やかな下降を示し、一部の期間でデータの欠損が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い丸）**: 実績データにはいくつかの外れ値が見られますが、緊密に集まったクラスターの中に存在しています。
– **急激な変動**: 予測は一貫しており、急激な変動は観察されません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い丸）と予測（赤い×）**: 実績と予測のデータ間にずれが見られます。
– **前年（緑の点）**: 今年の6ヶ月後のデータが前年のデータとして示され、前年も上昇傾向を示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 予測の変動範囲が示されており、実績データの大部分をカバーしています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
複数の予測手法が似たトレンドを描いており、各手法間の予測は整合性があります。前年データは同じ季節性を示しており、一定のパターンを形成しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
年度間で一定の相関が見られ、過去のパフォーマンスが未来の予測に一定の影響を与えているようです。また、データは一般に均一に分布していますが、外れ値が潜在的な異常を示しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
横ばいや緩やかな下降が直面する中で、ビジネスは潜在的なリスクと機会を認識すべきです。過去の実績に基づく予測が示す通り、今後の施策はこれらの予測に対する対応策となる可能性が高いです。また、外れ値が示す異常要素に注目し、必要に応じてさらなる分析を行う価値があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）：** 左側の青色プロットが横ばいになっています。これは、分析期間の初めにおける個人の経済的余裕が安定していたことを示しています。
– **昨年（比較AI）：** 右側の緑色プロットがやや横ばいで密集しています。全体的なトレンドは安定しているように見えます。
2. **外れ値と急激な変動**
– 青色プロットの中に、黒色の円で囲まれた点が幾つかあり、これが外れ値を示しています。予測が外れた可能性が考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– **プロットの密度と色合い：** 青色のプロットは実績データであり、多くのデータポイントが狭い範囲に集まっています。緑のプロットも同様に、昨年のデータとして一つのクラスタを形成しています。
– **予想の精度：** 様々な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が存在しますが、その精度や傾向は視覚的に一目瞭然ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と昨年のデータがそれぞれ分かれて表示されており、経年的な変化を視覚的に確認することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリーの点の分布は密集しており、新たな介入や大きな外部要因が無ければ、今後のWEIの変動も限定的であることが予想されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 経済的余裕の指標であるため、横ばいのトレンドは少なくとも経済的不安要因が大きくないことを示しています。しかし、予測と実績が一致しない部分（外れ値）は、潜在的なリスク要因として注視する必要があります。
– ビジネスや政策立案者にとって、この情報は、消費者の経済状況の安定性を評価するツールとして有用です。特に外れ値の原因を分析することで、経済政策やビジネス戦略の調整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経済的状況を示していますが、詳細な分析が必要なポイントも存在します。
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（青のデータ）**: このデータは約0.6から0.9の間にランダムに散らばっており、特定の上昇や下降のトレンドは確認できません。
– **予測（線・紫系の線）**: 予測データは線形回帰や決定木、ランダムフォレストに基づいており、急激な変動は見られないものの、一部モデルでは微細な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された異常値がいくつか存在し、これらは平均的な健康状態よりも低下したデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**: 実績データで、個々の健康状態を示しています。
– **黒い丸**: 異常値を示しており、健康状態の異常が観測されたデータです。
– **予測を示す線は**: 各回帰モデルの異なる方式を試みています。たとえば、線形回帰は直線的なつながりを、決定木やランダムフォレスト回帰は非線形な関係を示す可能性があります。
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の間に密接な関係があります。異なる時期のデータが重なっているため、未来の予測と実際のデータの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは主に0.6から0.9の間に散らばっているため、健全な範囲にあると推測されます。異常値は同じ時期に集中しており、これらは一時的な健康状態の異常を示す可能性があります。
6. **直感と影響**
– ユーザーにとって、健康状態が一時的に悪化する可能性があることを示唆しています。データを使用して健康管理プランを調整し、異常値が観測された場合には早急に対応することが推奨されます。
– ビジネスや社会的には、個人の健康データをより正確に把握し、適切なフィードバックを提供するシステムの重要性が示されています。これは特に健康管理やウェルネスプログラムの改善に寄与するでしょう。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの時系列データを360日間追跡したものです。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月）には比較的高いスコア（0.5～0.8）が記録され、その後データが急激に途切れます。
– 後半（2026年3月以降）には同様の値で再度データが出現し、スコアがやや低い範囲（0.5前後）に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データには異常値（大きな黒い丸）があり、これが異常として認識されている。
– 中間期にデータが全くないことが注目される。この間は評価が行われなかった、あるいはスコアが不安定だった可能性がある。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青色のプロットで、特定の時期に集中しています。
– 緑色のプロットが前年の実績を示し、新たな期間において予測されたデータ（x印）との類似性が確認できます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、それに近い実績データが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 最初の期間と後半の期間が分かれており、時系列としては断続的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じスコア付近にデータが集中しており（特に後半）、心理的ストレスが安定している可能性があります。
– 前年のデータと新たなデータに相関がある場合、過去のストレス傾向が将来の予測に有効であることを示します。
6. **洞察**
– データの断続がストレス測定の不安定さを表す可能性があります。
– 特定期間にストレススコアが再上昇することから、特定の外部要因（季節的要因、ライフイベント）が影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや社会的には、個人ストレス管理の継続的なサポートが必要であることを示唆しています。また、異常値の解析はストレスマネジメント戦略の改善に役立つかもしれません。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**: 最初の期間（2025年7月～）では、WEIスコアが0.5から0.8の範囲で変動していますが、その後、データが見られません。
– **予測（実績AI）**: 2025年以降のデータが存在しますが、線形回帰では軽微な下降トレンド、決定木やランダムフォレストでは一定か微小な下降トレンドが示されています。全体として急激な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示される異常値が、いくつか見られます。主に、折れ線の予測が低くなる箇所に集中しています。これらは、おそらく予測モデルの範囲外のデータとして認識されています。
3. **各プロットや要素**:
– **カラーの違い**: 各色（青、赤、紫、緑）は異なる予測モデルを示しており、それぞれの予測手法による将来のWEIスコアの予測を可視化しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測結果の変動範囲を示しており、範囲が広いほど不確かさが高いことを示しています。特に、初期部分で不確かさが広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法によるスコアは大きく異なるわけではなく、全般的に近い値を示していますが、微妙なトレンドの違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じデータセット内での実績と各予測手法の相関は中程度と考えられ、予測の違いは手法に起因していると推測されます。
6. **直感的な印象と影響**:
– このグラフから、人間はWEIスコアが安定しているようにも見えつつも、予測モデルによる不確実性と外れ値の存在を意識するでしょう。
– ビジネスや社会に対する影響として、個別の自由度や自治の評価が安定していることは人々に安心感を与える一方、外れ値や不確実性が示す潜在的なリスクに対する警戒も必要です。特に、自律性の高い生活環境を評価する上で、どのモデルが現実を最も正確に反映しているのかを判断することが重要となります。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期（2025年9月頃）に実績データ（青い点）が集中的に存在し、その後のデータは間隔が空いています。
– 実績データは全体として高いスコア（0.6〜0.9）で安定しているように見えます。
– 予測データがその後の期間に見られ、これらも似たようなスコア範囲で維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青いプロットに異常値があります（黒い丸で囲まれている）。実績データの中でも特にスコアが高いものが異常とされています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測もありますが、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」、緑の点は「比較AI」、予測方法としては線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が用いられています。
– グレーの帯域は予測の不確かさ範囲を示しており、非常に狭いため、予測に対する信頼度が高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが存在する期間と比較すると、予測データ（赤い×）は時期が大きく異なり、間隔が空いています。
– 実績と予測のスコアレンジに大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと異常値の間には、異常値は特定の高スコアを持つもので、通常のスコア範囲とは異なる分布にあると言えます。
– 線形回帰、決定木回帰、それぞれの手法の予測もスコアの変動は少なく、実績に近い値です。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響**
– 安定したスコアを持つウェルビーイング指数は、社会における公平性や公正さがある程度維持されていることを示唆します。
– これがビジネスや社会に与える影響としては、政策決定者や企業が長期的な戦略を考える際に、社会的公平性がある程度保たれているという点で安心材料となるかもしれません。
– 異常値が見られるものの、その範囲が限られているため、全体としてのシステムの信頼性に悪影響を及ぼすものではないと考えられます。
全体として、このグラフからは、社会的な公平性や公正さに関する指標が安定して良好な状態を維持していることが分かります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには2つの主要な時期が示されています。初期（2025年7月頃まで）のブルーの「実績」と、後半（2026年5月頃）の緑色の前年データが散布されています。
– 「実績」はほぼ横ばいのようですが、部分的にわずかに下降する傾向があるようです。「予測」ラインはこの期間でほぼフラットまたは軽微な変動を示しています。
– 緑色の前年データセットでは、少しばらつきがあるものの、やや安定した範囲にあることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ブルーのプロットには「異常値」としてマークされた地点がありますが、目立った外れ値や急激な変動は少ないです。
– 緑色の前年データでは、安定したプロットが多いですが、一部のプロットは特に上方向に少し偏っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– ブルーのプロットは「実績」を示し、予測モデルに基づくものも表示されているが、これらは多くのばらつきを見せていません。
– 緑色のプロットは前年データを示し、過去のデータとして比較するための基準として役立ちます。
– グレーの背景の範囲は予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内で多くの実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年比較データは時期とともに少し離れており、比較することで経時的な変化やトレンド相違に気づくことができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの分布は、全体としては異なる範囲にあるように見えますが、重なる部分もあります。
– 総じて、分布はそれぞれの期間でのデータにおいて一定の範囲に収まっていることがわかります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人間はこのデータから、最初の期間においては実際にはあまり変動がないが、後のデータではより集中的な変動や安定が見られるということを感じるでしょう。
– 「持続可能性と自治性」の観点から見ると、現状維持の努力は一定の効果を出しているようですが、さらなる改善の余地を示唆しているとも考えられます。
– ビジネスや政策決定では、過去データ（前年データ）を重要視し、実績データの横ばい傾向を理解して予測モデルの信頼性を上げることが可能です。
この分析に基づいて、持続可能性・自治性に関わる戦略や施策が検討されると考えられます。
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:
画像の分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは比較的短期間の観測期間に分かれています。2025年半ばでは青色で示されている実績データがほぼ横ばいであることがわかります。緑色のデータは翌年の予測を示しており、こちらも一定の範囲内に密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットには異常値としてマークされた点がいくつか見られ、他のデータから外れた値が存在することを示しています。これらの異常値は、短期間での環境変化や計測ミスの可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青の点は実績データで、黒い丸が異常値です。緑の点は翌年の予測で、大半が予測範囲内に収まっています。
– 紫やピンクの線はそれぞれ異なる予測手法によるもので、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によって多少のばらつきはありますが、全体としては一致しています。これは、異なる方法が同様の未来予測を示していることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色分けされたプロットからは、実績と予測が概ね一致していることが分かりますが、一部の異常値は除外されています。全体的に高いWEIスコアが維持されています。
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**:
– グラフを見る限り、社会基盤と教育機会に関するWEIスコアは継続的に高水準を維持しているように見え、一定の安定を示しています。異常値の点在は、局所的な問題を示している可能性があり、これに対処することで更なる改善が見込まれます。
– ビジネスや政策立案者にとって、この安定は信頼性の高い基盤として利用できる可能性がありますが、異常値には注意が必要です。
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
1. **トレンド**:
– 現在のデータ（青い点）は比較的高いWEIスコアで安定しているが、予測ではスコアが低下する傾向があります。これは特に2025年7月から9月にかけて顕著に見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– WEIスコアの初期段階で、異常値としてマークされた点（黒い円）がいくつか見受けられます。これらの点は予測モデルとは異なり、実績データとは異なる動きを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青の点で示され、予測データはラインでつながれた予測方法別の色別プロットで示されています。外れ値は黒い円で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 確率予測（灰色のエリア）と異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があります。それぞれの手法が異なる方向に予測値を示しているため、予測モデル選定の重要性がうかがわれます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のスコアは比較的高く、均一に分布していますが、予測値は方法によってばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 今後のWEIスコアの低下予測は、社会的共生や多様性の低下を意味する可能性があり、それに対する対策が求められます。各予測手法の差異から、具体的な政策の検討や改善策の模索が必要です。企業や政策立案者はこれを考慮し、改善戦略を策定することで、持続可能な社会の実現に寄与できるでしょう。
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:
以下に示すのは、この生活カテゴリにおけるWEIスコアの時系列ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 一部の時間帯（15時、8時など）で色の変化が見られ、スコアの変動が観察されます。
– 得点は時間によって周期的に変動しているようで、特に23時台の変動が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月19日には明るい色の出現があり、WEIスコアが高く、何か特定の要因がある可能性があります。
– 7月20日から24日にかけて暗い色が増加しており、スコアの低下が認められます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高低を示し、黄色や緑に近いほど高スコア、紫や青は低スコアを示しています。
– 時間帯によって顕著に色が集中する箇所が異なることから、特定の時間帯にスコアが偏る可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でも、日によって色の配列が変わっていることから曜日や日付によってスコアが影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前の時間帯よりも午後に色の強い変動が見られ、午後に活動が増加している可能性が示唆されます。
6. **人間の直感的な観点および影響**:
– ヒートマップのカラフルな変動は、特定の日や時間における活動の活発さや衰退を直感的に示しています。
– この視覚的な情報は、ビジネスにおいて特定の時間帯に資源を集中させたり、需要に合わせた計画を立てる際に役立つでしょう。
このヒートマップは、特定の傾向や突発的な変化を視覚的に捉える上で、運用や戦略の策定において貴重な情報を提供します。
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です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なるトレンドが観察されますが、全体的な詳細な上昇や下降のトレンドは確認できません。この期間内での周期性は示されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が急激な部分がいくつか見られます。特に、16時頃の急激な色の変化が注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しており、色が暗くなるほど低いスコアを示します。16時から17時にかけてスコアが全体的に高い傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 他の特定の時間帯での高スコアエリアが、特定の日に散見され、その日全体での活動や傾向に関連性があるかが考察できるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別にほぼ一定のパターンを示すものの、外れ値が見られるため、細かな因果関係の特定にはさらなる分析が必要でしょう。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会的影響**:
– 特定の時間帯に高いアクティビティが見られるので、その時間帯に焦点を当てて業務最適化やプロモーション戦略を考えることが有効かもしれません。
– 対象ユーザーが特定の時間帯に活発であることが見て取れ、これをビジネス戦略に活用することで，効果的なマーケティング活動が可能です。
このように、ヒートマップから得られる情報を活用することで、生活スタイルや時間の使い方の改善、新たなビジネスチャンス発見などに役立てることができます。
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、生活カテゴリの社会WEI平均スコアを時間軸で示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日付の進行に伴うスコアの変動が見られますが、明確な上昇や下降のトレンドは確認しにくいです。
– 時間帯ごとに変動があるようで、特定の時間帯が高スコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月17日から7月24日にかけて、時間帯23時でのスコアが急激に下降し、7月20日には非常に低いスコアが観察されます。
– 特定の色（黄色や緑）が突出している時間帯は、他の時間帯と比べてスコアが高いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高低を示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示します。
– バーの密度は、特定の時間帯におけるスコアの集中度や重要性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の期間において、時間帯15時から16時、23時に高いスコアが集中しています。
– 時間帯別に異なる変動パターンが存在する可能性があるので、各時間帯の相互関係性を詳細に調べることが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、午後の時間帯（15時から17時）と夜間（23時）のスコアが高くなる傾向があります。
– 昼間（午前や正午）はやや低調であることが観察されるため、この時間帯のスコア改善が課題になり得るでしょう。
6. **人間が直感的に感じること、および社会・ビジネスへの影響**:
– 高スコアを示す時間帯は、社会活動やビジネスが活発になる時間帯を暗示しており、これらを活用することで戦略的な計画やイベント開催が可能です。
– 最もスコアの低かった時間帯は特に注視する必要があり、リソースの最適化やプログラムの改善が求められる可能性があります。
このグラフから、特定の時間帯での活動の増加や減少、社会的な活動パターンの把握が可能となり、それに基づいた適切な施策の策定が重要です。
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:
この相関ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時系列データではないため、トレンドを直接見ることはできません。ただし、相関関係を通じて長期的なパターンが推測されることがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには外れ値や急激な変動は直接示されませんが、特定の要素間で相関が低い場合（色が薄い青）を外れ値としてみることがあります。例として、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関（0.48）が他の指標に比べて低いです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤に近いほど強い正の相関を示し、青に近いほど弱い相関、または負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各指標は互いにどの程度関連しているかを示します。「個人WEI平均」は「総合WEI」と非常に強く関連しています（0.98）。また、「社会WEI（公平性・公正さ）」も多くの指標と高い相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの指標と低い相関を持ち、特に「社会WEI（社会基盤・教育機会）」とは0.38の相関しかありません。逆に、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関を持ち、生活全般が個人の主観的な評価と一致している可能性を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップから、個人の主観的な評価（例えば、心理的ストレスや自由度）が全体的な生活の質（WEI指標）と密接に関連していることがわかります。これは、パーソナルウェルビーイングの向上が社会全体の改善につながる可能性を示唆しています。
– ビジネス戦略や政策立案では、特に個人の心理的健康や自由に焦点を当てることで、全体的な社会福祉の向上を図ることが可能かもしれません。
この分析を通じて、ヒートマップが視覚的に把握できる相関関係を基に現実の社会課題や戦略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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 各WEIタイプの分布は全体的に横ばいで、期間全体を通して大きなトレンドは見られません。ただし、各カテゴリの中央値や変動幅に違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（自由度と自治）」の分布には外れ値が見られ、他のWEIタイプと比べて数値がやや低いことが示されています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の違いは各カテゴリを表し、箱ひげ図はスコアの中央値、四分位範囲（IQR）、及び最大・最小値を示します。
– 中央値が最も高いのは「個人WEI（心理的ストレス）」であり、安定していると考えられます。
– 一方、「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は中央値が比較的低く、分布が広いことから、個人差が大きいと推測されます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各WEIタイプは異なる側面を表しているため、直接的な相関は見られませんが、各カテゴリの特性によって個別に特徴が現れていると解釈できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係を示す直接的な証拠はありませんが、「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（生態系整備、持続可能性）」の分布が似ていることから、関連している可能性を示唆しています。
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**
– 一部のWEIタイプで外れ値が見られることや、分布の幅が広いことは、特定の領域で個人差や不均衡が存在する可能性を示しています。
– ビジネスや社会的政策としては、特に「個人WEI（自由度と自治）」および「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」の改善が重要であると考えられます。
– 各カテゴリの特性を把握することで、対応すべき優先順位を明確にする手段として活用が期待されます。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）の二次元プロットで、生活カテゴリに関連するWEI構成要素の変動を表しています。それでは、ポイントごとに分析を行います。
1. トレンド
– グラフには特定の上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、第1主成分の方向に沿って分散が大きいことから、第1主成分がデータの変動を最も強く説明していることが分かります。
2. 外れ値や急激な変動
– 極端に離れたデータポイントは特に見られません。データは比較的一様に散らばっており、特に目立った外れ値はないように見えます。
3. 各プロットや要素
– 各点は個別の観測データを示しており、その位置は第1および第2主成分によって決まります。第1主成分の寄与率が高いため、横軸の変動がデータの主要な分散を説明し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
– 時系列データ自体はこの2次元プロットでは直接的には表現されていませんが、プロットされたデータが時間と共に蓄積されたものである可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴
– 異なる方向に散らばっているため、第1主成分と第2主成分の間には特定の相関関係がないように見えます。このことは、第1主成分が最も強くデータを説明しているが、第2主成分も独立した情報を提供していることを示唆しています。
6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 直感的には、このプロットは複数のカテゴリや属性がどのように変動しているかを示唆しています。特に第1主成分の方向により多くの変動があることから、特定の因子が生活要素に大きな影響を与えている可能性が考えられます。
– ビジネスや社会において、このような分析は、どの要素が生活に最も影響を与えているのか理解する上で役立ち、戦略的な意思決定に活用できるでしょう。たとえば、どの属性が消費者行動に大きく影響するかを理解するための重要な手がかりとなります。
この分析により、データの潜在的な構造を把握し、重要な属性を特定するための基礎を築くことができます。
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。