📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析から読み取れるWEIスコアの全体的な傾向は、顕著な変動と複数の異常値を伴うものであることが明らかです。以下に、詳細な洞察を示します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコアのトレンド**:
– 総合WEIスコアは全体として0.6から0.9の範囲で変動しており、安定した上昇または下降トレンドは特定できません。スコアの変動は、特に特定の日付での急激な上昇と下降が目立ちます。例えば、2025年7月1日から7月15日までにスコアの範囲は広範囲で上下しています。
### 2. 異常値
– 多くの異常値が報告されており、特に2025年7月6日から15日にかけての期間では、スコアが比較的高く安定していますが、その中でも一部の非常に高いスコア（例：0.9）や、非常に低いスコア（例：0.63）が見られます。これらは、特定のイベントや条件の変化によって引き起こされた可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解結果**:
– 長期的トレンドは日々の変動によりやや把握しにくいですが、中期的には7月7日以降、比較的高いスコアを維持しています。
– 季節性のパターンは特定の周期的景気回復または悪化に対する定期的な応答を含むかもしれませんが、具体的な周期は詳細な解析が必要です。
### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ分析**:
– 個人や社会の平均WEI値の間に強い相関が見られ、特に経済的余裕、健康状態が高スコアである場合、全体のWEIスコアも高い傾向があります。
– 社会基盤・教育機会、共生・多様性は強い相関を示し、高い社会的関与や柔軟性が関連している可能性があります。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図からのばらつき**:
– 各詳細項目にかなりのばらつきが見られ、中央値はおおよそ0.7前後であることが多いですが、異常値が多数検出されることから、特定の日には極端なスコア変動があることが確認できます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **主成分分析（PCA）**:
– PC1（主要な構成要素1）が0.79と大きな寄与率を示しており、これがWEIスコアの総合的な変動の主な原因であることが示唆されます。PC2の寄与率は0.06と小さく、他の要因への影響は少ないことがわかります。
### 結論
この分析では、総合WEIスコアは多数の要因によって揺れ動いており、特定の時期に異常値が多く見られたことが確認されました。例えば、経済的要因、健康状態の変化、社会的公正や基盤の強化がこれらの異常を引き起こした可能性があります。WEIスコアが安定するためには、これらの要因への理解と管理が重要かもしれません。
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:
グラフの解析について以下の点を考慮しました。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、2025年7月から11月にかけて、「実績（実測AI）」が0.6から0.8の範囲に密集しており、特定の上昇や下降の明確なトレンドはないように見えます。
– 右側の「前年（比較AI）」は、やや上昇傾向にあるが、データの密度が高く一貫した上昇を示しているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「実績」データには明らかな外れ値が見当たらず、一貫した範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– グラフ内の青い実績AIと緑の前年データが表現されています。これらは異なる期間、もしくは異なるモデルでのデータを示していると考えられます。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の示す予測値も示しており、予測の幅がやや広いため、予測の精度にはばらつきが考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「前年」データ間で大きな変動は見られず、ある程度の相関関係がありそうです。前年との比較により、大きな変化がなかったことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両者に大きな乖離が見られないため、予測が前年の状況を基にしたものという可能性があります。
6. **直感的に感じることと社会的影響**:
– データが非常に安定しているため、生活に関するカテゴリーでは一定の安定性が保たれていることを示しています。この安定性は、ビジネスや政策決定においてリスクが低いことを示し、安心感を提供する可能性があります。また、異常値が少ないため、システムやプロセスの信頼性が高いと感じることができるでしょう。
このグラフから、生活における特定の指標が季節的あるいは周期的変動がない時期のものである可能性が考えられます。安定した状態が続くことによって、計画的な活動や長期的な視点での決定がしやすくなると考えられます。
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:
グラフの視覚的特徴と洞察について以下に述べます。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの期間に分かれています。2025年のデータは安定しており、0.6から0.8の範囲で横ばいの傾向があります。
– 2026年のデータでも似たような範囲にプロットが密集しており、全体として横ばいの傾向が続いているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータには異常値（黒い輪）が見られますが、大きな変動や極端な外れ値は目立たないようです。
– 予測データは直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれで異なる予測が示されていますが、実績データと大きくは乖離していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績を示し、全体において安定しています。
– 緑色のプロットは前年との比較を示し、前年も似たようなパターンを持っていることを示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、範囲内に多くのデータポイントが含まれているため、予測の精度が高いことが考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時期ごとの比較では、2025年と2026年のデータに大きな変化は見られず、同様の動態が維持されています。
– 実績値と予測値もほぼ一致しており、予測モデルが適切に動作していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの範囲が0.6から0.8で集中し、数値の分布は全体的に一貫した傾向が見て取れます。
– 異常値が数件存在するにもかかわらず、大きな影響は与えていないようです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 全体として安定したパフォーマンスを示しており、大きな問題を抱えていないと判断されるでしょう。
– 安定した範囲内に多数のデータポイントがあるため、信頼性ある予測が可能であり、これらの成果はビジネスにおいてリスクを低減する要素として活用できる可能性があります。
– 安定したライフスタイルや市場の成熟を示す指標とも解釈でき、将来の計画や戦略立案に役立つでしょう。
このように、データは全体として安定しており、一貫したパフォーマンスを示しています。韜晦的な傾向が少ないため、信頼性ある計画を立てるための有用なインサイトが得ら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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2つの主な時期に分かれています。前半は2025年7月から9月、後半は2026年6月から8月にデータが集中しています。
– 前半の時期はスコアが0.6から0.8付近に集中しており、後半はやや高い0.7から0.9付近に移行しています。この変化は、スコアが上昇傾向にあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半の期間にいくつかの外れ値が存在していますが、それらは大部分がスコアの範囲内に収まっています。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰などの予測手法が示されていますが、全てが明確な予測を提供しているわけではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色で表示され、予測データは紫や赤で示されています。実測値と予測値がどの程度一致しているかが読み取れます。
– 濃い緑のプロットは前年のデータを示し、前年同期に比べて若干の上昇が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測データの間に若干の差がありますが、全体として同じような傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは同じような範囲にありますが、予測精度については多少のばらつきが見られます。特に、ランダムフォレスト回帰の予測は他と異なる挙動を示している可能性があります。
6. **直感的洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフは、生活カテゴリにおける社会的スコアが時間の経過とともに改善していることを示唆します。この傾向が続けば、社会全体の幸福度や生活品質が向上する可能性があります。
– ビジネスでは、改善傾向を踏まえた戦略立案や施策が求められるでしょう。予測データの精度向上が、より効果的な計画策定に寄与する可能性があります。
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:
### グラフの分析
#### 1. トレンド
– **初期のデータ**: 2025年7月から9月までの期間で青いプロットが集中しており、全体的に横ばいの傾向が見られます。
– **後期のデータ**: 2026年6月から7月の期間に緑のプロットが集中しており、この部分も横ばいです。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の青いプロットの中には、特に異常値として円で囲まれた部分があります。これは通常の範囲を超えているデータを示している可能性があります。
– 急激な変動は特に見られませんが、時系列の間に大きなギャップがあることが特徴的です。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**: 実績データを表します。この期間における実際の経済的余裕を示している。
– **緑のプロット**: 前年のデータを示しており、前年との比較ができます。
– **紫色の線**: 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）に基づく予測を示しており、それぞれが将来の傾向を予測しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 青いプロットと緑のプロットで容易に前年との比較が行え、予測データとの関係性も視覚化できています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、特定の期間での分布が密であることがわかります。
– 外れ値があることから、部分的な変動の可能性も示唆されます。
#### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– 初期の実データに比べ、前年データを利用した予測が静的ではなく、いくつかのモデルの予測にもばらつきが見られるため、将来的な経済的余裕の不確実性があると考えられます。
– 経済的な余裕が長期的に不安定な状態にある可能性が示唆されており、個人やビジネスではリスク管理が重要になります。
このグラフから、予測モデルを活用しながら、さらなるデータの関係性やトレンドを把握し、事前にリスクを回避する対策が求められるかもしれません。
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**
– **実績データ（青色）**: 初期は約0.8で比較的安定していますが、その後急激に下降しています。
– **予測のライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）**: どれも下降トレンドを示唆しているが、特に線形回帰とランダムフォレストは比較的緩やかな下降を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値（黒丸）があります。これらは通常のパターンから大きく逸脱しており、異常値と認識されています。
– 急激な下降が見られる時点があり、健康状態に大きな変化があったと解釈できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色）**: 実際の健康状態スコアを示しています。
– **異常値（黒丸）**: スコア内で特異な動きを示すデータポイントです。
– **予測値と比較（灰色領域と緑色点）**: 過去のデータを基にした予測範囲と、昨年の実績とを比較するためのプロットです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測は全て実績データに基づいて行われており、モデルの違いによる予測の偏差が見られます。特に、線形回帰は平均的な変動を捉える一方で、ランダムフォレストは変動を滑らかにします。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータ領域では高いスコアが安定していましたが、急激な下降により変動の幅が広がっています。
– 異常値が分布の下限に集中していることが分かります。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見た際、健康状態の急激な悪化には注意が必要と感じるでしょう。特に、下降興拡による健康状態の不安定さが見受けられます。
– ビジネスや社会への影響として、これらのデータを基にした健康管理や予防策の計画を立てることが重要となります。予測モデルに基づく健康介入が可能であれば、個人の健康を維持するための効果的なサポートが可能となるでしょう。
このグラフは、個々人の健康状態をリアルタイムで監視し、どのような変動が特徴的であるかを直感的に理解するのに役立ちます。予測モデルを活用することで、健康状態が大きく揺れる前に対策を講じることが期待されます。
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**
– 最初のデータ（おそらく2025年後半）は、比較的一定のスコア範囲に集中しているが、その後、スコアが徐々に減少しているようです。
– 2026年に入ると、新しいデータセット（表示されている別の色）は、比較的高い値でパターンが横ばいになっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータセットには、いくつかの外れ値（異常値）が表示されていますが、これらは明確な例外ではなく範囲の中に留まっています。
– 予測データでの変動は、それほど大きくはないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータで、2025年中のスコアを示しています。
– 緑の点は前年データを示していて、かなり高い値で安定しています。
– 丸の中に黒い輪郭で示された点は、異常値を指し示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフは、異なる年のデータセット（2025年中は青色、前年は緑色）を示していますが、前年のデータは比較的変動が少なくスコアが高いのに対し、2025年中のスコアは全体的に下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年と比較して、2025年のスコアは低く、明らかな下降トレンドがあります。しかし、前年のデータセットが新しいスコアにどのように影響を与えるかは、視覚的に明確ではありません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 見直しが必要なタイミング：2025年中に心理的ストレスが増加している、または他の要因によるスコア減少が見られます。このトレンドが続く場合、心理的健康に対するサポートが必要です。また、前年と比較して、環境や状況が変化したことが示唆されます。
– 改善の見込み：2026年にはスコアが高く安定しているため、改善努力の効果が反映されている可能性があります。この状況を維持するためには、成功の要因を分析して継続的な支援を提供することが重要です。
このデータから、人々や組織は急激な変化や長期的なトレンドに対して迅速に行動する必要があることを理解するでしょう。
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、提供されたグラフの詳細な分析です。
1. **トレンド**
– 初期には、青い実績データにおいて若干の下降傾向が見られます。これが進むと、データは一時的に安定しています。
– その後、緑色の前年比較データにおいて明確な上昇傾向が始まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いデータポイントの中には、数値が他と比べて外れている点がいくつか見られますが、ほとんどは予測値の範囲内に収まっています。
– AI予測（決定木回帰）の通り道がグラフ上に示されていますが、特定の外れ値との関係は不明です。
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おり、過去のスコアの動向を表しています。
– 緑色の点は前年のデータで、右側で急激に密度が増していることがわかります。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データと緑色の前年データには、初期の段階では特に明確な関連性は見られませんが、後者に対して大きな上昇が見られます。
– この動きは、前年からの改善や変化が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの早期には、スコアは比較的一貫していますが、後半の分布は広がりを見せつつ上昇しています。
– 緑色のデータは、全体的に均一な分布を持つように見えます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 初期の安定期から見られる不安定な期間を経て、前年データは改善傾向にあります。これにより、生活の自由度と自治が向上していると感じられるかもしれません。
– このデータをビジネスに応用するならば、自治や自由度に関する施策の再評価や改善が重要であることを示唆します。
このグラフからは、初期の課題を乗り越え、明確な改善が見られることから、戦略的な取り組みの成果が上がっている可能性があります。今後もこのトレンドを維持するためには、継続的なモニタリングとフィードバックが重要です。
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**:
– データは一般的に二つの時系列に分かれているように見えます。それぞれ異なる期間に集中しており、一方は2025年の中頃、もう一方は2026年の中頃です。
– 2025年初頭のデータは、比較的高いWEIスコアを示しているのに対し、2025年以降少し低下し、再び上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が顕著で、特に2025年の初めから中頃にかけて見られます。これは外れ値として認識されており、特別な出来事やデータエラーの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データ、緑の点が前年のデータ、そして紫/赤の線が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の範囲を示し、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**:
– 実績データと前年のデータが分かれて配置されています。両者の間に強い相関は見られないが、それぞれ独立した改善や変化があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの間で明確な相関関係は認められませんが、高密度のプロットが一部の期間に集中しており、一部の期間でのデータが他と一貫している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– このグラフからは、社会の公平性や公正さが時期によってばらつきがあることが一目で分かります。変動が大きいことは、特定の外部要因（政策変更や社会的イベント）に起因している可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとっては、長期間の改善傾向を維持するため、外れ値を生む要因を特定し、適切に対処することが求められます。
全体として、グラフは特定の期間における社会公平性の変動を示しており、特別な注意を要する時期とその分析のための基礎を提供しています。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– グラフには大きく二つの時期があります。2025年7月から始まる前半はスコアが高いが、後半は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**
– 前半において、若干の外れ値が見られます（青色の円で囲まれたデータポイント）。これらは他のデータポイントと比べた際の異常スコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示し、緑色の点は昨年のスコア。予測はピンク、紫、緑で示されています。いくつかのモデル予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が視覚化されています。
– 薄灰色の範囲は予測の不確かさを示し、これはモデルの信頼区間を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測値の間で目立つ差異が見られないため、実際のスコアがモデル予測に割とよく一致していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは期間中に大きな変動がなく、一貫して高いスコアを保っていることが確認されます。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 目立った変動が少なく、特定のモデルによってはスコアの安定が示唆されています。これは、現在の持続可能性と自治性の取り組みが効果的である可能性を示唆しており、同様の活動の継続が推奨されるかもしれません。
– ビジネスや社会における持続可能性の取り組みが成功していると直感的に感じられ、安心感を得られる可能性があります。
このグラフは、取り組みが効果的であることを示し、さらなる改善や適応のための信頼できる基礎データを提供しているようです。
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:
このグラフは、「社会基盤・教育機会」のWEIスコアを360日間にわたって時系列で示しています。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる時期に分かれています。初期の時期には少し低下あるいは横ばい傾向の実績スコアが見られ、その後の時期には、昨年のデータを示すプロットが高スコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時期には、異常値がいくつか観測されています（黒い円）。外れ値はシステムエラーやデータ収集の問題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**:
– 青いプロットは実績データを示し、緑のプロットは昨年のデータを示しています。赤い×は予測値で、異なる色の線はさまざまな予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるものを表しています。
– 初期のスコア予測が現在の実績と一致しない部分が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期のデータと昨年のデータの間には、全体的なスコアの変動が見られます。予測と実際の数値の差異も、モデルの精度やデータの一貫性を評価する手掛かりとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階の実績と昨年のデータとの分布に関する相関を分析することは、社会基盤や教育機会のある種の進捗を示唆します。
6. **直感的な感覚と社会的影響**:
– 初期には一部に不安定さが見られるものの、昨年のデータが高スコアで一貫していることから、改善があったと解釈できます。
– これは、教育機会の公平性向上や社会基盤の強化を示しており、政策効果の反映として理解される可能性があります。
このグラフを見た人は、初期の変動に驚きつつも、その後の安定性に希望を感じるかもしれません。これは、社会政策の評価や方向性に有益な情報を提供するものです。
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**
– グラフには異なる期間のデータが示されています。開始時点（左側）のデータは、全体として横ばいで、安定しています。終了時点（右側）は、新たなデータ群としてグループ化されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータセットには、いくつかの異常値（異常値プロット）が見られますが、大きな異変はありません。
3. **プロットの特徴**
– 青の実績データが初期の期間を示し、この部分は実際の履歴データです。異常値もこの時期に見られます。
– 緑のプロットは、主に将来の予測を示しています。
– ピンクや紫の線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）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係**
– 実績データと予測データが明確に分離されており、将来の傾向が異なるモデルで示されています。これは、異なるモデルを用いることで、予測の信頼性や多様性を評価していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは、比較的一様に分布しており、多様性や自由の保障が一定の範囲で安定している可能性を示唆しています。
– 予測データは、モデルごとに提示されていますが、全体的に一定範囲内にあります。
6. **社会やビジネスへの影響**
– 社会WEIスコアが安定していることは、社会の共生、多様性、自由の保障が現時点では安定していることを示しています。
– 予測モデルによる将来のトレンドは、ポジティブであり、自由の保障が維持される可能性を示唆しています。ただし、一部のモデルでのばらつきは注意が必要です。
– 政策立案者や社会活動家にとって、これらのモデルを用いて今後の変化を予測し、対応策を練ることが重要です。
このグラフは、社会的な安心感と持続可能な共生の保障を反映しているといえます。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に周期的なパターンが見られ、特定の時間帯に高い値を示しています。
– 日付ごとに特定の時間帯で活発な活動がありそうです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の期間において、色の急激な変化があり、これは急激な変動を示している可能性があります。
– 特に17日から22日までには、密集している濃い紫の部分があり、異常な活動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの強度を示しており、黄色から緑が高い活動を示し、紫が低い活動を示しているようです。
– 横方向に続く緑や黄色のプロットは、特定の時間帯に一貫した高い活動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯での活動のピークが明らかで、昼や夕方の活発な活動と見受けられます。
– 同じ時間帯で日々のスコアが変動しており、特定のトレンドがないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが一様に分布しておらず、特定の日と時間に集中している傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は明確な活動パターンを認識し、生活リズムや習慣の分析に役立てることができそうです。
– ビジネスにおいては、ピーク時間帯に合わせたサービス提供などの調整が考えられますようです。
– 特定の期間、例えばイベントや特別な日に合わせて変動があることから、マーケティング戦略に役立つ可能性があります。
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:
このヒートマップは、個人の生活における「WEI平均スコア」を時間帯ごとに示したものです。視覚的な分析と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯で周期的なパターンが見られる可能性があります。特に8時と16時から19時の間で一貫してスコアが高い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19日から23日頃にかけて、スコアが急激に変動している点があります。特に夜間（23時）に高いスコアが観察されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しています。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ています。
– 横のバーが時間軸を、縦のバーが時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中の特定の時間帯（16時-19時と8時）に高いスコアの集中が見られ、それ以外の時間帯ではスコアが低いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯だけでなく、特定の日付におけるスコア上昇が全体のスコアのパターンと一致しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 個人の生活リズムや活動の集中時間が明確に見て取れます。これにより、最適な活動時間を決定するのに役立つでしょう。
– ビジネスでは、人々が最も活動的な時間帯を基にマーケティング戦略を調整することが可能です。
このデータは、生活の質改善やタイムマネジメント、さらには社会的行動の分析に役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体に明確な時間的トレンドは見られませんが、一部の時間帯（特に16時から19時、23時など）に定期的な活動があります。このことは、特定の時間に活動が集中していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日（7月6日、7月19日など）に突如として高い値（黄色）を示す部分があります。これらは外れ値として取り上げられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは社会WEI平均スコアの高さを示しています。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です。したがって、黄色がかった時間帯はより高いスコアの活動が行われたことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯における活動が独立しているように見えます。特定の時間帯（16時から19時および23時）には、連続して活動が行われていることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯におけるスコアが顕著なピークを持つことから、特定のイベントまたは活動が通常特定の時間に行われている可能性が高いです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 多くの活動が16時から19時、23時に集中している様子が見られるため、これらは人々の自由時間に関連しているかもしれません。この情報は、例えばマーケティング活動などを行う際に効果的な時間帯を決定するために使用される可能性があります。さらに、外れ値を示す日には特別なイベントがあった可能性があり、その情報はイベントプランニングなどに役立つでしょう。
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、さまざまなWEI（生活指標）の間の相関関係を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
### 1. トレンド
ヒートマップ自体は時系列データではないため、直接的なトレンドを見ることはできません。ただし、高相関が示されている要素間の関係性が、時系列データとして考慮される場合には、共通のトレンドを示す可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップでは、数値が赤（高相関）から青（低相関）までを示しているため、外れ値としては特に青色の領域が目立ちます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの指標と比較して低い相関を示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 赤色: 高い相関を示し、一つの指標の変動が他の指標にも影響を与える可能性が高い。
– 青色: 低い相関を示し、独立性が高いと考えられる。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
特に、「総合WEI」と「社会WEI平均」や「個人WEI平均」との間には非常に高い相関が見られます（0.98）。これらは時系列的にも一緒に動くことが予測されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間の相関は非常に低く（0.23）、これらの指標は独立している可能性があります。
– 一方で、「社会WEI（公平性・公正さ）」は多くの指標と高い相関を持ち、社会的な公正性が他の生活指標に強く影響を与えていると示唆されます。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響
高い相関を持つ指標同士は、政策や施策の関連性を検討する際に考慮すべきです。例えば、公平性・公正さが他の分野に影響を与えることから、これらを改善する政策は全体的な生活の質向上に寄与する可能性があります。また、経済的余裕と他の指標との相関が低いことは、個別にアプローチが必要な課題であることを示しています。
このような洞察は、政策決定者や社会プランナーが生活の質を向上させるための戦略を立案する際に有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIタイプごとにスコアに大きな変動が見られます。一般的に、右に行くほど箱の位置はわずかに上昇傾向にありますが、特定のトレンドというよりはカテゴリに応じた分布の違いが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのカテゴリで外れ値が確認でき、データのばらつきがあることが分かります。例えば、「個人WEI (経済状態)」や「社会WEI (共生、多様性、自由の保障)」が挙げられます。
3. **各プロットや要素**:
– 個々の箱ひげ図は、各カテゴリのWEIスコアの分布を示しており、中央値、四分位範囲、および外れ値を表現しています。例えば、「個人WEI (自由度と自治)」は中央値が高く、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がある場合、それらの関係性**:
– 時系列ではありませんが、複数のカテゴリ間でスコアの変動を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間で相関関係を直接見出すことは難しいですが、スコアのばらつきから特定のカテゴリが他よりも一貫性に欠ける可能性を示しています。
6. **直感的な感じと影響**:
– このグラフを見た際に感じることは、生活の様々な側面によって人々の福祉または幸福度（WEIスコア）が異なるということです。ビジネスや社会においても、特定の要素（例えば経済状態や心理的ストレス）が優先され、改善することが全体の幸福度向上に繋がるかもしれません。
この分析は、生活カテゴリーの管理や政策策定において、どの領域に注力すべきかを示す手助けになるでしょう。特に、スコアのばらつきが大きい項目について深掘りすることで、社会の全体的な幸福感の向上に寄与する可能性があります。
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構成要素を主成分分析（PCA）によって視覚化したものです。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは見られません。主成分のスコアが四方に広がっており、特定の方向への傾向は示されていません。
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、いくつかの点が他の点よりも散布範囲から離れているように見えます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 点の位置は、各データポイントの第1および第2主成分スコアを示しています。
– 第1主成分は全体の分散の79%を説明し、第2主成分が6%を説明しており、データの多くの情報は第1主成分に集約されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– PCAにより次元削減が行われていますが、特に強いクラスターは観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは比較的均一に広がっており、特定のパターンや相関は明確には表れていません。
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**:
– 直感的には、多様なデータがばらついていることから、生活における様々な要因が多様に影響していることが理解されます。
– ビジネスや社会への影響としては、多様な要因が絡み合っていることから、単一の要因ではなく、複数の要因を考慮する必要があることが示唆されます。生活における要素を改善する際には、全体像を把握しながら、具体的な部分に焦点を当てると良いかもしれません。
このグラフを通じて、多次元データが多くの変数により複雑に構成されていることが可視化されています。分析や意思決定においては、この多様性を考慮したアプローチが重要となります。
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。