📊 データ分析（GPT-4.1による）
総合的な分析を行った結果、以下の傾向と分析が得られました。
### 時系列推移
– 総合WEIスコアは、得点の平均としては比較的良好な範囲（0.68～0.90）で変動しており全体としての大きな上昇傾向または下降傾向は認められず、日々の変動による短期的な上昇と下降のパターンが確認できます。
– 特に7月初旬（特に1〜4日）と7月中旬から後半にかけて顕著なスコアの変動が見られます。7月7日や8日、9日といった中旬では高スコア（0.90近く）が観測され、その後緩やかな降下があります。
### 異常値
– 日付の選択された異常値として、7月1日（0.66）、7月6日（0.85）、7月25日（0.75）などが挙げられます。WEIスコアの動きがこれほど変わる背景には、季節的な要因、例えば休日や大規模なイベントなどが考えられます。
– 総じて、経済状態の変動とストレスレベルの変化が、WEIの上下変動に一貫して関わっている可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 季節性とは、自然または社会的な要因によって定期的に繰り返される変動を指しますが、提供された期間が1ヶ月という短期間であるため、明確な季節的パターンを深く分析するのは挑戦的です。
– トレンド分析によって、全体的な上昇または下降の長期的傾向を示すのではなく、短期的な波の浮き沈みを多く示しています。特に高得点の日付に注目が行く一方で、周期性の背景要因はあまり顕著ではありません。
– 残差構成の分析は、不可解な一時的な上下変動を含むため、データの不完全性または偶発的な変化を示唆します。
### 項目間の相関（ヒートマップから）
– 各項目間の相関は、特に個人の心理的ストレス->健康状態、および社会の持続可能性->社会の公平性において強く、その結果、これらの項目が相互に影響を及ぼすことが示唆されています。
– 経済的余裕と個人の全般的自治は、強くWEIスコア全体に影響を与えている可能性があります。
### データ分布（箱ひげ図から）
– 各項目のばらつきと中央値についての具体的なデータがなく、詳細な見解を述べることは難しいですが、おおむね中間程度の点数が多く観測されている。
– 各指標での極端な外れ値は個別に詳細な分析が必要ですが、規範から著しく外れたスコアは観察されません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析から、PC1（0.79）の寄与が大半であり、これは人々の幸福感や満足度に最も強く関与している主要要素を指し、これは多要素の結果である可能性が高いです。一方、PC2は(0.06)であり、表面上の説明力としては少ないが、補助的な影響を見るには有効な追加情報といえます。
この分析から、短期スパンでのWEIのパフォーマンスは多くの要因が作用し、それが複合的に跳ね返ってきている印象です。全体的には、問題点を特定し改善するための、もっと特定的な出来事や政策変化の洞察が必要です。
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:
## グラフ解析と洞察:
### 1. トレンド
– **全体の傾向**:
– 最初の15日間でスコアは上昇と下降を繰り返し、安定した動きを見せています。
– その後、スコアは急激に低下し、その後も下がったまま一定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**:
– グラフにはいくつかの外れ値があり、特に時系列の中頃で確認できます。
– **急激な変動**:
– 7月後半から8月初めにかけて、急激なスコアの低下が観察されます。
### 3. プロットや要素の意味
– **実績（青の点）**:
– 実際に観測されたデータを示しており、観測値の分布や変動を把握できます。
– **予測（赤の×）**:
– 未来の予測値を示しており、異なる回帰分析手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で予測されています。
– **不確かさの範囲（灰色背景）**:
– 予測値の変動範囲を示しており、予測の信頼性を理解するのに役立ちます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– スコアの実績値と各種予測値は総じて一致しながら、その後の予測で分岐する可能性が示されています。
– 予測の幅が広いため、特に未来の不確実性が高いことが示唆されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データに基づき、予測の幅が広がっており、未来の変動が不確実であることを示します。
– スコアの変動は一定のパターンがなく、何かのイベントが影響を及ぼした可能性があります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的理解**:
– グラフからは最近の急激なスコアの変動に注目が集まり、その変動の要因を追求する必要性が示されています。
– **影響および対策**:
– スコアの低下が生活におけるネガティブな影響を示唆する場合、改善のための具体的な施策が求められます。
– 将来の予測が不確実であるため、柔軟な戦略と多様なシナリオプランニングが重要です。
このような分析は、生活関連の評価において重要な情報を提供し、改善策の検討や将来の戦略策定に寄与するでしょう。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分では、WEIスコアが0.7から始まり、徐々に増加し、その後一時的に減少し、0.8付近で横ばいになります。
– その後、スコアは再び減少し、0.6台で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のデータポイントが異常値として強調されていますが、これらは全体のトレンドに大きな影響を与えていないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、赤い×は予測値です。
– 楕円は異常値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色のゾーンで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれ異なる未来の値を示していますが、すべて徐々に減少傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが全体として予測の中心付近に配置されていることから、予測モデルの妥当性がある程度確認できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、WEIスコアは初期は良好ですが、減少しているため、今後の生活や健康に対するさらなる分析や対策が必要かもしれません。
– 社会的には、個人の生活幸福度が時間とともに変化することを示しており、適切な介入やサポートの必要性を示唆しています。
これらの特徴と洞察は、さらなる分析や行動の指針として活用できます。
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:
グラフの分析について以下に述べます。
1. **トレンド**:
– 初期はやや上昇または横ばいですが、全体的には一定の範囲で上下しています。終盤に向けて、予測によるとWEIスコアは緩やかに下降する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期と中盤にかけて数個の異常値が見られますが、全体的には大きな変動はありません。プロットが灰色の範囲内に集中していることから、異常値を考慮した場合にも安定していると言えそうです。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績を示しており、安定したパフォーマンスを維持しているように見えます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内で実績と予測が一致しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測モデルが異なる将来の傾向を示しており、予測が評価日が進むにつれて分散しています。
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によって異なるパターンを示しており、複数のモデルが提示された予測結果によって将来のスコアの見通しを提供しています。これにより、異なるモデルが異なる洞察を提供できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは一定の範囲内に密集しており、全体的な傾向には大きな偏りは見られません。予測は複数のモデルにより比較的狭い範囲で行われていますが、長期的な予測においては開きが生じています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– 設定社会WEIスコアがある程度安定していることから、現在の社会の生活状態は安定していると感じられるかもしれません。ただし、予測の中には下降傾向を示すものもあるため、将来的に何らかの要因で状態が悪化する可能性があります。これにより政策や対策が必要になる可能性も考えられます。
このグラフは、現在の生活状況に関するデータを理解し、将来に向けた課題や戦略を立てるための基礎情報として役立ちます。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいのトレンドを示しています。ただし、軽微な上昇傾向が見られる可能性があります。
– 予測線（紫色の線）は、未来に向けてわずかに上昇するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部、下部に外れ値が観察されます（黒い円）。これらは他のデータ点から離れており、何らかの特異な要因が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**:
– 青い点は実績データを示しており、日々のWEIスコアの変動を表現しています。
– 黒い円で囲まれた部分は異常値を示し、通常の範囲を逸脱しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、予測がどの程度正確であるかの目安となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一の実績データセットに対して、複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測を行っていますが、どれも明確に異なるパターンを示しているわけではありません。
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で分布しており、大きな変動は観察されません。
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**:
– WEIスコアが概ね安定していることは、個人の経済的安定を示唆しています。しかし、一部の異常値は注意が必要で、個別の要因を理解することが重要です。
– ビジネスにおいては、安定した経済的余裕が顧客基盤の強固さを示す一方、異常値の原因分析によって、潜在的なリスクを軽減する戦略が求められます。社会的には、この安定性が持続することで消費者信頼感の向上に寄与するでしょう。
全体として、経済的余裕の安定性を維持することの重要性が示唆され、人々の生活の質や安心感に直結する可能性があります。
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:
グラフを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは、はじめは概ね横ばいですが、期間の終わりに向かってスコアがわずかに下降しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値が円で囲まれて示されています。特に期間中盤から終盤にかけて、スコアの急激な低下が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績データです。
– 赤いバツ印は予測データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を表し、xAI/3σで示されています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータは予測範囲内に収まっており、予測モデルがそれなりに正確であることがわかります。ただし、実績が予測を下回る傾向に注意が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列に沿ってデータがやや下降傾向にあるので、時間が経過するにつれて健康状態がわずかに悪化していることを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアの下降は、生活習慣や健康管理において改善が必要であることを示唆しています。人々は健康維持に対するモチベーションを高めるために、新しいアプローチを検討するかもしれません。ビジネスや社会全体においては、健康管理に特化したサービスやプロダクトの需要が増加する可能性があります。
このグラフは健康状態を注意深くモニターし、適切な介入を考えるための重要な資産になり得るでしょう。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– WEI（心理的ストレス）スコアは全体として0.5から0.8の範囲で変動しています。
– 期間の初めは比較的安定しているが、中盤以降にやや不安定になり、スコアが低くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコア0.5またはより低い値で特に異常値として扱われるデータが複数存在しています。
– 特定の日に急激にスコアが下降していることが観察されます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、黒の輪郭付きの点が外れ値として認識されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測の精度にも注目できます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による異なる予測が示されていますが、特にランダムフォレスト回帰はスコアが減少する傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと各予測モデルの間に差異があり、予測が実績を正確に捉えられていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は0.6から0.8に集中しており、周期的な変動は特に見られません。
6. **直感的な洞察および影響**
– 人々はデータの初期の安定性に安心感を覚えるかもしれませんが、中盤からはストレスが増加している状況に懸念を感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレス管理の重要性が明らかになります。特に中盤以降の不安定さから、サポートの必要性が増す可能性があります。
この分析に基づいて、ストレス管理のための適切な介入やサポートを検討することが有用です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 最初の期間はスコアが高めの範囲に集中していますが、徐々に変動が見られます。全体としては明確な上昇や下降トレンドはなく、横ばいから微減の印象を受けます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか存在し、特に中盤と後半に異常値があります。これらは図中で黒い円で囲まれています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データを示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示し、比較的広い範囲となっています。
– ピンクの線は予測結果（ランダムフォレスト回帰）で、将来的に減少傾向を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測範囲の中に収まっていますが、予測の結果（ピンク線）が実績データと異なる動きを示しており、将来の予測には慎重な解釈が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは高い範囲に多く集中しており、通常の生活における「自由度と自治」が高いことを示唆しています。
6. **直感的な感覚および社会への影響**:
– 生活の「自由度と自治」が一般的に高いように見えるが、予測では減少傾向が示されています。これは将来的に自由度と自治に制限が生じる可能性を示唆しており、社会的な不安材料となる可能性があります。ビジネスや政策の見直しが必要となるかもしれません。
このグラフからは、適切な予測モデルの選定と外れ値の原因分析が重要であることが示唆されています。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを30日間の時系列で示しています。以下に主要な分析ポイントと洞察を記載します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは0.8から1.0の間でほとんどの期間で維持されているようですが、一部の期間では0.6以下に低下しています。
– 長期的には大きな上昇や下降のトレンドは観察されず、横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコアが0.6以下になる地点が数カ所存在し、これらは外れ値として認識されている可能性があります。
– 外れ値は黒い円で示され、一定のパターンは見えませんが、これらが特定のイベントや条件によって影響を受け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のスコアを表し、一貫性のあるパターンを示しています。
– ピンクと紫の線は、異なる予測方法（ランダムフォレスト回帰、線形回帰）による未来のスコアのトレンドの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間にはある程度の相関があるようですが、完全に一致しているわけではありません。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測が異なる方向を示していることから、予測モデルにより不確実性が生じている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は全体的に高めで安定していますが、稀に極端な低下をみせる日があります。
– 分布の密度が高い領域が特定の日付に集中しているようで、これは特定の要因がこれらの日に影響を与えている可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一般の人には、WEIスコアが高く保たれていることがポジティブに受け止められるでしょう。ただし、一部の低下が示す不安要素も考慮する必要があります。
– WEIスコアが不安定な期間は、社会的不平等や不公平感が広がる可能性を示しており、これらを改善するためのさらなる政策介入が求められるかもしれません。
– 予測の不確実性があるため、継続的なモニタリングと柔軟な対応が重要とされます。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 7月初めから中旬にかけては比較的安定しています。しかし、中旬から下旬にかけて一時的にスコアが低下しています。その後、再び安定傾向に戻るように見えます。
– 予測ライン（特にランダムフォレスト回帰）は、今後のスコアの安定を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか存在し、それは線で囲まれたエリアに含まれない点として示されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、一部の点は黒い円で外れ値として強調されています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰の予測）は将来的なスコアの変動を示しています。
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が一緒に表示されており、実績データに基づく予測が今後のトレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.8から1.0の間で比較的狭い範囲で変動し、頻繁に揺れ動いていたため、外れ値も発生しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 人間の直感として、特に外れ値の増加は持続可能性や自治性の一時的な問題を示唆しているかもしれません。これが政策策定やコミュニティの注意を引く可能性があります。
– ビジネスや政策立案においては、外れ値の原因を探り、安定した持続可能な状態を保てるよう対策を講じることが重要です。また、予測データを基に行動を計画することで、リスク管理の一助となるでしょう。
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:
こちらがグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは全体的に横ばい。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測に関しては、線形回帰と決定木回帰が横ばいの予測を示しているのに対し、ランダムフォレスト回帰はわずかな下降を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として数個のデータポイントがありますが、全体の傾向に大きな影響を与えているわけではありません。これらの外れ値は、特定の要因やイベントが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は、過去30日間の実際のWEIスコアを示しています。
– 異常値（黒の丸）は、通常の範囲を外れたデータポイントを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）は、予測モデルからの予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデルの結果を比較すると、実績は比較的安定している中で、各モデルの予測が多少異なるトレンドや不確かさを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8〜1.0の間に密集しており、この範囲が通常の変動範囲であると考えられます。
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**:
– 社会WEIスコアが安定していることから、30日間にわたって社会基盤や教育機会は安定していると解釈できます。
– ビジネスや社会への影響としては、この安定性が続く限り、急激な政策変更や投資判断を見直す必要は少ないかもしれません。ただし、外れ値が示唆する潜在的な問題には注意する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、全体として0.6から0.9の範囲に分布しています。
– 日付が進むにつれ、実績データは若干の下降傾向が見られますが、比較的横ばいの状態を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされたデータ（黒い円）は、特定の日付に集中していますが、そこまで大きく外れた値はなく、通常の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績点は、実際に観測したデータを表しています。
– 背景に予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が表示されており、0.5から1.0の間です。
– 予測は複数の手法で行われており、線形回帰（ライトブルー）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）が示されています。予測のトレンドはモデルにより異なるプロットをしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測データと明確な乖離は見られませんが、予測の方法によって未来のトレンドに関する見解が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的均一で、特定の時期にのみ大きな変動は見られません。
– 予測モデルの精度やその信頼性は、見た目上は予測の不確かさ範囲内に収まっています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– このグラフから直感的に受ける印象は、安定した状況が続いている可能性が高いが、一部の予測では将来のリスクを示唆するものもあるということです。
– 社会としての共生・多様性・自由の保障が一定の範囲内で維持されている状況であり、急激な悪化や改善の兆候は現在のところ目立たないことが読み取れます。
– ビジネスや政策の決定においては、この安定したトレンドを維持しつつも、予測モデルが提示する潜在的な変化も考慮することが重要です。特に、ランダムフォレストの予測では下降トレンドが示唆されているため、その部分に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:
このヒートマップには、時間（日付と時刻）に対応するWEIスコアが色で示されています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 明確な周期性は見られませんが、特定の時間帯にスコアが集中しています。特に17時から23時にかけて、日によっては高スコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 見られる色の大きな変化は、特定の日付や時間帯でのスコアの急激な上下を示唆します。特に明るい黄色の部分は、他と比べ非常に高いスコアを意味している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは、WEIスコアの強度を示しています。濃い色（紫から青）は低スコア、明るい色（緑から黄色）は高スコアを示しているようです。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯や日付間でのスコアの分布から、特定の時間に集中する傾向が見られます。これは多くの日が同じパターンを持っていることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは特に17時以降で分布していることから、この時間に関連したイベントや行動が生活に影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 高スコアの時間帯が集中していることで、むしろその時間帯に高い活動量や消費行動があるかもしれません。これに基づき、マーケティング戦略を立てることが考えられます。また、低スコアの時間帯に対しては、改善の機会として考えられるかもしれません。
このグラフを基にした分析は、日常の生活パターンの把握や、特定の時間に関連する行動促進策の策定に役立ちます。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 7月初旬には、緑から黄色の色合いが見え、比較的高いスコアを示しています。
– 中旬には、逆にスコアがやや低下し、青系の色が多く見られます。
– 7月下旬には再びスコアが上昇している兆しが見られ、一部で緑色が戻ってきています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月6日、19日、23日、24日は他の日と比べて急激な変動が見られ、これが外れ値として認識されます。例えば、19日と23日は明るい緑から青色への急激な変化があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色のグラデーションは、その日の特定の時間帯におけるWEIスコアの高低を示しています。黄色や緑色は比較的高いスコア、青色や紫色は低いスコアを示しています。
– 特に午前と午後の時間帯での色の変化が、時間帯によるスコアの変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯と日付ごとのスコアの関連性を示しており、日々のリズムや時間帯ごとのパフォーマンスの変動が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前中と午後では色の変化にパターンがあるように見受けられ、各時間帯の行動や活動の影響を表している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフからは、特定の曜日や時間帯における安定性やパフォーマンスの傾向が直感的に把握できます。これにより、業務の効率化や生活リズムの見直しに役立てることができるでしょう。
– ビジネスでは、効率的な作業時間やリソースの最適配置を検討する際に、この種のデータが活用されることが考えられます。また、ウェルビーイング指標として、スコアの高低を生活改善の指標として利用することも考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– 色の変化が時系列に沿って分布しているため、全体として一定の周期性は見られません。
– 特定の時間帯（特に8時、16時、23時）は全体を通じて頻繁に使用されていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月23日、16時の一部が濃い紫色を示しており、これはこの期間で目立つ外れ値を示しています。
– 時間帯によって色が急に変わる場合、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:**
– 色の明るさはWEIスコアの強度を表しており、黄色が高く、紫が低いことを示しています。
– 16時と23時は頻繁に異なる色の密度が見られ、多様な活動があることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数のタイルの色分布を通じて、特定の時間帯に活動が集中している様子が読み取れます。
– 同日の異なる時間帯で同色が繰り返されていることもあり、一日の活動パターンが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 高い値のクラスターが不規則に現れるため、特定の一日が他の日と相対的な関連性を持つとは断言できません。
– おおまかな分布として、青から緑の範囲で終了する日が多いと言えます。
6. **直感的洞察と社会への影響:**
– 人々の日々の活動が時間によって異なる生活パターンを形成している可能性があります。
– ビジネスとしては、このデータを活用してマーケティング戦略や適切なサービス時間の設定の参考にすることが考えられます。
– 社会的には、時間帯によって異なるニーズがあることから、公共サービスの提供タイミングを最適化するのに役立つかもしれません。
グラフは30日間にわたるデータを示し、日常の活動の変動を視覚化するための有効な手段です。このパターン化されたインサイトを用いて、実際の行動を予測する際の重要な指標となるかもしれません。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関を視覚化したものであり、全体的に赤い色が多く、全体的に正の相関が強いことが示されています。ただし、「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比較的低い相関を持っているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの色の変化が緩やかなので、外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各要素の色は相関係数を示しています。赤に近い色は正の強い相関を、青に近い色は負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの変動を示してはいませんが、各WEI項目にわたる相関関係が重要です。「個人WEI（健康状態）」は多くの要素と高い相関を持ち、特に「個人WEI（心的ストレス）」と強く関連しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トータルの「総合WEI」は他の多くの個人及び社会的要素と強く正の相関があります。特に、自律性や持続可能性に関連する項目で強い関連が見られます。
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**
– このヒートマップでは、個々の生活の質における要素が相互に関連していることが、視覚的に理解されます。「経済的余裕」が他の多くの要素と低い相関を持っていることは、経済的安定が他の健康や心理的な状態と直接的に結びついていないことを示しているかもしれません。
– ビジネスや政策の側面からは、経済的支援だけでなく、心の健康や自律の向上も重要な要素であると考えられるでしょう。社会全体がより包括的な施策を使用することで、生活の質の向上が期待できます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 箱ひげ図は時系列ではないため、期間によるトレンド自体は示していません。しかし、各WEIタイプの分布は異なります。全体的なスコアの中央値は比較的一様です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで外れ値が見受けられます。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（社会整備・教育機会）」で外れ値があり、特定の要因がスコアに大きく影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– ボックスの高さ（四分位範囲）は分布の広がりを示しています。「社会WEI（共生、多様性、自由の擁護）」では、分布が狭く安定していることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIタイプ間で直接的な時系列の関係性は見えませんが、全体の分布パターンの類似性や相違点から、異なるWEI要素の相互関係を考慮することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ほとんどのWEIスコアの中央値は高めに位置していますが、四分位範囲と外れ値に違いがあります。「社会WEI（公平性・公正さ）」は特に分布が広く、多様な結果が発生していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから直感的に、人々や社会によって異なる側面が重視され、影響を受けていることが感じられます。例えば、心理的ストレスや公平性のスコアが不安定な場合、これらの分野での改善が必要であると感じられるかもしれません。
– 経済、社会整備、教育などの分野でスコアが高く安定していることは、これらの分野での政策がうまく機能している可能性を示唆します。
### ビジネスや社会への影響
– **政策決定者**: 特定のWEI要素でのばらつきや外れ値がある場合、改善すべき課題が明確です。例えば、ストレス管理や教育機会の不均一性が示された場合、対策が必要かもしれません。
– **企業**: 社会的責任やポジティブな影響を求める企業に対し、どの分野に注力すべきかが明確になります。
このグラフは、様々な生活カテゴリーにおける人々の幸福感や生活の質を多面的に捉えるツールとして活用できるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
#### 1. トレンド特性
– **Observed（観測値）**:
– 始めに緩やかな上昇があり、その後、ピークを迎えてから下降傾向にあります。
– **Trend（トレンド）**:
– 初期には上昇しており、途中でピークを迎えた後、緩やかに下降しています。
– **Seasonal（季節成分）**:
– 複数のサイクルが観察され、一定の周期性があります。周期は約1週間ごとに見られます。
– **Residual（残差）**:
– 一定の範囲内で変動していますが、2025-07-17あたりに大きな変動があります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **観測値の急激な変動**:
– 中旬以降に急激な変化が見られ、下降しています。
– **残差の外れ値**:
– 2025-07-17付近で大幅な変動があります。
#### 3. 各プロットが示す意味
– **Observed**:
– 全体の流れや日々の詳細な変動を示します。
– **Trend**:
– 大きな流れを把握するための要素で、長期的な増減を示します。
– **Seasonal**:
– 短期的な周期の変動を示し、同じパターンが周期的に出現しています。
– **Residual**:
– トレンドと季節成分で説明できない部分で、不規則な変動を示します。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– トレンド上昇局面では季節成分は比較的一定ですが、下降局面では季節成分の変動が大きいです。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドと季節成分は概ね独立しているように見えます。季節成分の変動が激しい時期に残差の変動も増える傾向があります。
#### 6. 直感的な洞察およびビジネス/社会への影響
– **直感的な洞察**:
– トレンドの上昇と下降が観察され、市場や生活の重要な変動が暗示されています。季節成分が周期的に変動していることから、一過性のイベントや季節の影響が考えられます。
– **ビジネス/社会への影響**:
– トレンドが頂点に達してから下降しているため、需要のピークが過ぎて低迷期に入る可能性があります。マーケティングや商品供給の計画変更が必要でしょう。
– 季節的な変動が明確であれば、予測を活用して効率的なリソース配置を行うことが可能です。
この分析から、STL分解の各要素の理解と活用により、効果的な意思決定が可能であることが示唆されます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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以下にそれぞれ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**
– トレンド線を見ると、最初は上昇しており、中盤から終盤にかけて下降しています。一般的に、全体的なトレンドが一時的に改善した後、再び悪化したことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– オブザーバブルのグラフでは、7月半ばに急激なピークが見られます。この期間内に何か特異なイベントがあった可能性があります。
– レジデュアルのセクションでも、7月10日から20日にかけて最も大きな変動が見られ、特に後半に急激な低下が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– オブザーバブル: 実際に観測されたデータを示しています。変動が大きく、頻繁に値が上下しています。
– トレンド: データの基調を示します。長期的な変化を表しています。
– シーズナル: 季節要因を取り除いた変動を示しています。波のようなパターンがあり、周期的な変動が存在することを示唆しています。
– レジデュアル: 上記の三つの要素を外した残差データ。ノイズや予測可能でない異常を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドとシーズナルが共に変動することで、オブザーバブルのデータが形成されていることが分かります。レジデュアルはその歪みや不確定な要素を表しているため、シーズナルとの相関はあまりありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– オブザーバブルとトレンドにおいては明らかに上向きから下向きへの相関が見られます。シーズナル変動とレジデュアルの影響でデータがさらに複雑に動いています。
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**
– グラフを見ると、最初は改善している印象ですが、その後の下降が明確で、長期的に見ると不安定です。このようなパターンは、生活の質や個人の幸福度に関する指標が一時的には良くなったものの、持続的ではないことを示唆しています。
– ビジネスにおいては、短期的なキャンペーンやイベントが成功例を生んだかもしれませんが、長期的な効果を見込むにはさらなる改善が必要なことを示唆しています。
– 社会的には、例えば、政策の一時的な効果が見られたが持続しなかった、という洞察が得られるかもしれません。
グラフの変動やトレンドを詳細に理解し、これに基づいたアクションプラン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**
– **Observed（観測値）:** 全体として緩やかな上下動が見られますが、おおよそ横ばいに近い動きをしています。
– **Trend（トレンド）:** はじめは上昇しており、中旬以降に下降しています。
– **Seasonal（季節要因）:** 規則的な周期性が見られます。およそ数日周期で繰り返し変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測値には特に大きな外れ値はなく、比較的一貫した変動があります。
– トレンドが急激に下降するタイミングが注目ポイントです。
3. **プロットの意味**
– **Observed:** 実際に観測されたデータを示しています。
– **Trend:** 時間を通じた長期的な動きを示しています。
– **Seasonal:** 短期的な周期性を表しており、一定のリズムがあります。
– **Residual:** トレンドと季節要因を取り除いた後のランダムな誤差やノイズを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節要因が観測値に寄与しています。特に季節要因のパターンは、観測値の変化に繰り返し現れる特定のパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節要因が観測値の変動に強く影響していることがわかります。トレンドが下降するとき、観測値にも緩やかに影響が現れています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このデータは、社会的な指数を表す可能性があります。初めの上昇は、例えば社会的な関心や活動が高まるイベントかもしれません。一方、中盤以降の下降は、興味の減少や重大な出来事の減少と関連付けられるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、トレンドの下降は市場の需要低下や関心の減少を示している可能性があり、戦略の見直しが必要になるかもしれません。
全体的に、このグラフは30日間にわたる社会的指標の具体的な動向を示しており、経済活動や社会の動向を把握する上で有益です。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、生活カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、特定の明確な上昇または下降トレンドは見られません。データは広くばらけています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありませんが、第1成分が-0.4付近、第2成分が-0.15付近のプロットが、やや分布から外れた位置にあります。
3. **各プロットや要素**:
– 点が均等に散らばっており、第1主成分が0付近から広くマイナス方向とプラス方向に、また第2主成分も同様に0付近から上下に散らばっています。
– 主成分分析の寄与率から、第1主成分が全体の変動の79%を説明し、主成分の影響が大きいことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確なクラスターや周期的なパターンは認識できませんが、第1主成分に沿って、ある程度の正規分布の傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分間には明確な相関関係は見られません。データはランダムに分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このPCAグラフから、生活に関連する異なる要素が複数関わっており、それぞれが個別に多様な影響を与えていることが考えられます。
– ビジネスや社会において、集団的な特定のトレンドよりも、個々の要素ごとに異なる対応が求められる可能性があります。政策立案やマーケット戦略においては、このデータのばらつきを考慮し、多様なアプローチを取ることが有効であると考えられます。
このように、PCAを用いることで、多次元データを視覚的に理解することができます。このグラフは、データの多様性やその影響を深く分析するための出発点として利用できるでしょう。
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。
