📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 全体的に若干の波がある中で、7月の初めと中頃に上昇の傾向が見られますが、その後調整されるように下降しています。7月上旬から中旬にかけての上昇は新たな社会政策の導入や肯定的な経済ニュースの発表が考えられますが、下旬には一時的な要因が薄れ基に戻ったと考えられます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均の変動**: 個人WEI平均の変動は、特定期間における健康状態や心理的ストレスの影響を反映している可能性があります。同様に、社会WEI平均は社会基盤や政策変動に伴う社会環境の改善や悪化に影響されているようです。
#### 異常値
– **異常値の検出**: 異常に高いスコア（例: 2025-07-07の0.90）や低いスコア（例: 2025-07-20の0.63）に関しては、特定の社会イベントや政策変更が影響している可能性があります。例えば、大型イベントや政治的決定がこれらの異常値に寄与していることが考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**: 季節的なパターンは頻繁な小波が確認され、特に中旬に向けて一時的なスパイクが見られます。これは定常的なトレンドに社会的な要因が加わった結果として現れる一例と考えられます。
#### 項目間の相関
– **相関関係**: 経済的余裕、健康状態と心理的ストレスの項目に強い相関が示されており、これらは個人の幸福感や生活の質に大きく影響していると推測されます。
#### データ分布
– **ばらつきと外れ値**: 箱ひげ図からは、様々な項目においてばらつきが見られ、ともすれば外れ値としてのスコアが確認されます。特に総合WEIの外れ値の日は、他の社会WEIの観点とも一致しないため、突発的な現象によるものと見られます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2**: PC1の寄与率が高く、主要な変動は経済的な条件や健康状態に起因する要因が影響していると示唆します。これは全般的な生活の質に対する経済・健康の重要性を反映しています。
総じて、WEIスコアは多くの社会的及び個別的要因に影響されており、政策の変更や社会イベントが大きな要因になっています。異常値や短期的な変動には、速報的な政策実施やその反応を示すことが多いことを考慮し、今後の施策への指針として活用することが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側部分は青色の「実績」データがあり、ほぼ横ばいの傾向があります。この期間には大きな変動が少なく、安定しているように見えます。
– 右側に進むにつれて、緑色の「前年比」データがありますが、こちらも一定の範囲内で散らばっているだけで、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のデータには少数の黒い円で囲まれた「異常値」が存在しています。これらは通常のトレンドから外れた値と考えられ、注意が必要です。
– それ以外には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**:
– 青色のプロットは実際のデータを示し、安定したWEIスコアを持っています。
– 緑色のデータは前年比を示し、過去のデータとの比較が可能です。
– 異常値は黒い円で目立たせてあり、特定の時期に注目すべきことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色の実績データと緑色の前年比データは、それぞれ独立したまとまりとして視覚されていますが、全体的なトレンドに大きな差異はないようです。それぞれの期間でのパフォーマンス比の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはそれぞれの期間内で比較的密集しており、異常値を除いて大きなばらつきは見られません。これにより、総合WEIスコアが一定の範囲内で維持されていることがわかります。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、生活カテゴリーにおけるWEIスコアが大きく変動しないことから、安定したパフォーマンスが維持されていると感じられます。
– しかし、異常値の発生には注意が必要で、これが何らかの特異な出来事や要因に起因するのか、さらなる分析が求められます。
– 安定性はビジネスにとってポジティブであり、予測しやすい環境を提供します。一方で、異常値がもたらす潜在的なリスクには備える必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（青い点）は、2025年7月から2025年9月までに集中しており、ほとんどが0.6〜0.8の範囲内にあります。
– その後の予測データ（緑の点）は、2026年6月から2026年7月にかけて表示され、全体的に同様の範囲で維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のデータにおいては、いくつかの点が他のデータから外れている異常値として認識されていますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
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おり、安定したパターンを形成しています。
– 緑の点は予測データを表し、未来の動向を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を意味しており、過去のデータと予測の整合性を確認できます。
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は別の色で表示されていますが、両者は同程度のスコア範囲内で一貫性を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの双方で、スコアの高さが安定していることが見て取れます。ただし、時期が異なるため直接的な相関は観察しづらいですが、全体的な動きは類似しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このデータからは、安定したスコア維持が見込まれ、特に大きな変動や改善の兆しは見受けられません。
– 業績の安定維持を重視している場合には、このデータはポジティブな評価を得られる可能性があります。しかし、改善を目指すのであれば、新たな戦略やアプローチが必要であるとも解釈できます。
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:
1. **トレンド**
– 初期の約60日間は、実績値(青色)が0.6から0.8の間で横ばいの状態を示しています。
– その後のデータ(緑色)では、WEIスコアが若干上昇し全体的に高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいて、ほとんどのデータは集中していますが、少し低めの外れ値も見受けられます(異常値の黒色円)。
– 予測データは、モデルごとに方向性が異なり、線形回帰(紫)と決定木回帰(茶色)では明らかに別のトレンドを予測しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績プロットは過去の実際のデータを示し、緑色のプロットは前年の比較データを示しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。予測は紫、茶色、ピンクの線でそれぞれ示されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、±3σの範囲であると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年の比較データは、時間と共に顕著に分かれ、特に緑の前年データは後の期間に高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青と緑のデータセット間に大きな差異が見られますが、これが何によるものかはデータからは直接分かりません。
– 実績と予測の間にはトレンドの違いが広がりを見せており、予測が実際の過去データと一致しない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々がこのグラフを見た場合、初期の不安定な実績から、後の安定した上向きトレンドへの変化をポジティブに捉えるかもしれません。
– 社会的には改善の兆しが見えるため、政策の有効性や市場の回復と捉えられる可能性があります。
– 一方で、予測モデル間のばらつきから、予測に対する慎重な解釈が求められると言えます。ビジネスではこれに基づく計画の策定が求められるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月から9月）のデータは、基本的に高い経済的余裕（WEIスコア）が維持されているようです。中盤（2025年10月から2026年3月）はデータがなく、後半（2026年5月以降）では比較的高いスコアが再び観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには一部の外れ値が見られます（異常値として示されている）。
– 時間が進むにつれての急激な上昇や下降は観察されませんが、期間のギャップがあるため、トレンドが連続していない可能性があります。
3. **プロットの意味**
– 異なる方法で予測されたデータが示され、異常値は明示されています。
– 複数の回帰手法（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。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（実績AI）と予測（予測AI）が明確に分けられています。予測が複数の手法で行われ、ほぼ重なりつつも微妙に異なる結果を示しています。
– 前年の比較が行われていますが、具体的な変化は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に高いスコアが維持されているように見えますが、異常値を除くと、全体的な変動は小さいです。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 初期から後半にかけてのスコアの維持は、経済的安定が続いていることを示唆しています。
– 異常値の存在は、特定の外部要因や個人の状況変化を考慮する必要があることを示唆します。
– 分析結果は、個人の金融プランニングや生活設計に寄与し、経済的安定を追求するための重要な指針となるでしょう。政策策定者や金融アドバイザーなどもこれを参考に、個人支援の施策を立案することが考えられます。
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:
グラフを分析すると、以下の点に注目できます。
1. **トレンド**:
– 最初のデータ（おそらく2025年）は実績の青いプロットが多く、比較的安定しています。
– グラフの後半（2026年のデータ）は淡い緑色のプロットが主で、こちらも一定のレンジに集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中でいくつかのプロットに黒い丸があり、これが異常値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績AIによるデータを示しています。
– 緑色は前年の比較データで、薄い緑のプロットが目立ちます。
– 異常値は黒い丸で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的に見て、実際のデータと前年比較のデータが分かれて表示されており、前年のデータは後半に表示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的高いWEIスコアを示しており、前年データと比較して大きな変動はないようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間がこのグラフを見ると、個々の時期で健康状態が一定以上で安定していると感じるかもしれません。
– 異常値や急激な変動が少ないため、個人の健康管理がうまくいっていると考えられます。
– 社会的には、安定した健康状態が継続されるのは、個々人の生産性維持や健康医療コストの削減に寄与しそうです。
このグラフの全体的な印象としては、個人の健康状態は良好に保たれつつ、新たな異常値が過去から学び続けることによりしっかりとモニタリングされていると推測できます。
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:
## グラフ解析
1. **トレンド**
– 時系列データは大きく2つの期間に分かれています。前半（2025年7月〜12月頃）はスコアがやや混戦しており、特定の上昇または下降トレンドは見られません。後半（2026年1月以降）はやや安定してきているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半に異常値（黒の円で示される）が多く見られ、スコアがばらついていることがわかります。この時期には心理的ストレスに多くの影響を与える要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青は実績データ、緑は前年データを示しており、過去データとの比較が容易になっています。
– 紫の線は予測値を表しており、異なる予測モデルを使用した結果が示されています。短期的には大きく外れることなく、所定のスコア内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績、前年データを比較することで、ストレススコアの推移が視覚的に把握可能で、時期ごとの変動原因にアプローチする良い手がかりとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年と実績を比較すると、全体的なスコアの安定性は高まっているように見えますが、外れ値の存在が目立ちます。
6. **直感的な感情や社会・ビジネスへの影響**
– 一般的に、異常値が多い時期には心理的ストレスが増加していたことが予測され、それに関連して生活や業務の効率が低下していた可能性があります。
– 改善傾向が見られる後半の安定の兆候は、ストレス管理対策や環境の変化が功を奏した可能性を示唆しています。社会的には、このようなデータは健康維持のための施策を考える手助けになるでしょう。
このグラフは、短期的な変動要因の特定と長期的な改善のためのデータとして活用できる価値があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **初期の期間**: 2025年7月から2025年12月にかけて、WEIスコアは主に横ばいで推移しているように見えます。数値はおおむね0.6～0.8の範囲内に集中しています。
– **後半の期間**: 2026年3月以降、スコアは全体的に増加し、0.8以上の高い値にシフトしている様子が見られます。
2. **外れ値と急激な変動**
– 初期のデータ（2025年7月から12月の期間）において、いくつかのデータポイントが異常値（黒い円で示された）として識別されています。これらは一般的に他のデータポイントから離れており特異性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青の点**: これは実績データを示し、観測された実際のWEIスコアを表しています。
– **緑の点**: 予測データを示しており、この期間（特に後半）はスコアが向上する予測が示されています。
– **紫の線**: 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）に基づいており、予測のトレンドや精度を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測の間でWEIスコアが一貫して上昇していることから、時間が経つにつれて個人の自由度と自治が改善されると予測されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが安定している一方で、予測データの方がスコアが上昇すると示しており、ここにはポジティブな変化が予想されていることが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期はWEIスコアがやや低めで安定していますが、後半では著しい改善が見られる予測が出ています。このことは特定の対策や環境の変化が個人の自由と自治に寄与している可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会において、個人の自由度や自治の向上は、生産性の向上やイノベーションの促進に結びつく可能性があります。したがって、これらの分野に積極的な投資や政策実施の根拠となり得ます。
全体として、このグラフは個人の自由と自治に関する状況がポジティブな方向に向かっていることを示唆しており、この変化が継続することによってさらなる発展が望まれます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフの前半部分（左側）は、多くのデータポイントが集中しており、大きなトレンドは確認できません。
– 後半部分（右側）は、比較的高いスコアが続く安定したパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半の左側に外れ値と認識されるデータポイントがあります。特にスコアが0.4付近の大きい点は異常値として認識されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、主に左側に集中しています。
– 緑の点は昨年と比較されたデータで、後半に集まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時系列が明らかに異なる期間に属しているため、直接の関係性は一目では判断しにくいですが、予測が過去の実績に基づいていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには広がりがありますが、前年データにはより集中的な分布が見られます。これにより、社会的公平性・公正さのスコアが過去より向上している可能性があります。
6. **直感と影響**
– 前半のデータでは不安定さを示しており、スコアの揺れが大きかったと人々は感じるでしょう。
– 後半の一貫したスコアは、公平性や公正さが安定し始めているとポジティブに解釈される可能性があります。
– ビジネスや社会的には、安定したスコアは信頼の向上に繋がり、社会の制度や施策がより公平に機能していることを示唆します。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **青い点（実績）**: 全体的に横ばいの傾向。一定の範囲内で収束している。
– **緑の点（前年）**: 同様に横ばいであるが、青い点よりも若干高いスコアの範囲に分布。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **青い丸（異常値）**: 実績データの中で一部に大きくスコアが外れた値が見られるが、頻繁ではない。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青色（実績）と紫色、ピンク色ライン（予測）**: 実際のデータと異なる予測が複数あるが、それらはいずれも大きくは乖離していない。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲を示しており、実績の範囲に包含されている。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 年度別に比較すると、前年のデータの方が全体的にやや高いスコアを示している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 年間を通した相関性は高く、データが一定範囲に収まりつつ異常値も少ない。
– 分布は比較的緻密で、一部でばらつきが見られるものの、大半はコンパクトな範囲に収束。
### 6. 直感的に感じ取れることとビジネスへの影響
– このデータから、人々はある程度の生活の持続可能性や自治性を維持していると考えられる。
– ビジネスや社会の方針として、ウェルビーイングを一定以上保てていることはプラス要素と見なされる可能性が高い。
– ただし、異常値に該当する部分は注意が必要で、特定イベントや政策が影響している可能性があり、それを解析することで更なる改善の糸口となるかもしれない。
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:
以下の視点で、提示されたグラフの特徴と洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– グラフ中央から右にかけて、2つのはっきりとしたクラスタが見られます。左側（約2025年7月～2026年2月）は青い実績AIデータで、右側（約2026年3月～）は緑の前年データがあります。青い部分は横ばい、緑の部分は変動があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データには、いくつかの外れ値（黒い縁取り）が存在します。特に、横ばいの中から突き出たデータポイントが見られ、データの異常を示唆しています。
3. **各プロットが示す意味**:
– 青いプロットは実績値を、緑のプロットは前年のデータを示しています。
– 予測データとして、複数の異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されており、それぞれ異なる予測範囲が描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績データと緑の前年データは、明確に分かれていて、それぞれ異なる時期のデータを提示しています。それらの間の変化が理解のカギになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定のWEIスコアを示しており、前年データの方が広がりがあるようです。このことから、前年データの方が変動の余地があると見受けられます。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、実績値は安定していますが、予測に関しては変動性が高いことが示唆されます。
– 社会基盤や教育機会に関するデータとして、これらのスコアの変動は政策や施策によってどの程度影響されるのか、予測データとの差異が重要なインサイトとなる可能性があります。
– 大きな外れ値や急激な変動は、特定の政策変更や外部要因が影響を及ぼしていることを示唆するため、注意が必要です。
このデータが指し示す社会的または教育的な改善のポイントを探ることが重要です。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期段階（2025年7月頃）は、スコアが0.6～0.8の範囲で安定しています。この期間は、評価が一貫していることを示しています。
– その後、2025年9月以降のデータは欠落しており、その後また別の期間（2026年3月以降）に緑色の予測データが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値と記されたマーカーが存在していますが、それらは全体のトレンドに大きな影響を与えている様子はありません。
3. **各要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、緑のプロットはAIによる前年度の予測値です。予測データは、異なる色で示されており、モデルの違いを視覚的に確認できます。
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明確な関係性を描くのは、このグラフのみでは難しいですが、全体的に実績値は比較的高いスコアを維持していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い実績データは特に高い相関があるとは見受けられませんが、全体的に0.6以上を維持しています。予測データの分布はやや散らばっていますが、大きく外れた値は見受けられません。
6. **直感的なインサイトと社会への影響**:
– このデータは、「共生・多様性・自由の保障」に関連したスコアであり、全体として高めに維持されていますが、特に2026年の予測ではスコアが若干低下している傾向が見られ、特に施策や社会的な変化が必要である可能性があります。
– 企業や政策策定者は、特に緑色の予測データの分析に注目し、どのモデルがより現実に近いのかを評価するのが重要です。
このグラフからは、データの欠損期間を考慮に入れる必要があり、さらに詳細な解析が必要です。しかし、これにより、今後の展開において持続可能な施策の必要性が浮き彫りになっています。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析します:
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、明確な上昇または下降の一貫したトレンドが見えないが、連続性がある時間帯がいくつか存在。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 突然現れる色の変化がいくつかあります。特に、2025年7月下旬の濃い色の部分は目を引く。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は各期間のウェルビーイング指数（WEI）のレベルを示し、明るい色（黄色）はより高いスコアを、暗い色（紫色）は低いスコアを示していると推測される。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の曜日や時間帯に一貫性のあるパターンが見られる。このようなパターンは、特定の時間帯における生活習慣や活動がスコアに影響を与えている可能性を示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば、午前中や深夜）ではパターンが目立ち、これが生活習慣や社会的活動の影響を示しているかもしれない。
6. **直感的に感じることとその影響**:
– 規則的なパターンは、働いたり休暇を取ったりするタイミングが人々の幸福感にどのように影響を与えるかを考察する材料を提供します。
– 社会政策や仕事環境の調整に役立つ情報を提供し、幸福度の向上につながる可能性があります。
このヒートマップは、特定の時間帯や日にちにおける人々の生活の質の変動を視覚的に把握するための強力なツールであると言えます。
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:
以下は示されたヒートマップからの分析です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとのパターンが見られます。特定の時間帯（例: 8時、15時、23時）の活動が活発に見えます。
– 一部の期間で特定の時間帯に色が変化しており、これは活動の増加または減少を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（例: 7月20日付近）で急激な変化が観察されます。色の変化が顕著で、活動スコアが高まったり低下したりしている可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはWEIスコアを表し、黄色や緑色が高スコア、青や紫色が低スコアを表しています。
– 時間ごとに変化するスコアは、日中の活動レベルの変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付でも異なる時間に変動があり、時間帯ごとの競合または優先される活動が示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布から、特定の時間と日の組み合わせでWEIスコアが一貫して高い、または低い場所が示される。
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**:
– 仕事や活動が特定の時間に集中していることが可視化され、人々の行動パターンを理解するのに役立ちます。
– この情報は、例えばオフィスの勤務時間設定、シフト管理、店舗の開店時間の最適化などに活用される可能性があります。
全体として、このヒートマップは人々の活動パターンを可視化し、時間管理やビジネス運営の効率化に大いに役立つと言えるでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは特定の時間帯に集中してデータがあり、毎日の活動パターンが強調されています。
– 7月8日から7月14日までの時間帯においてスコアが高く（黄色から緑）、その後の期間で若干スコアが低下する傾向が見られます（青から紫）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月25日付近で、スコアが突然低くなる部分があります（紫色）。
– これらの外れ値は、何らかの外的要因やイベントによる影響があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はスコアの相対的な高さを示し、黄色が最も高く、紫色が最も低いことを示しています。
– 特定の時間帯（特に12時～14時と23時）はスコアが高い時間帯であることがわかります。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 異なる日付に対する時間ごとのスコア変動は社会活動の変動を示し、人々の活動が時間帯ごとにどのように変わるかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付ごとに特定の時間帯でスコアが顕著に変化しており、時間帯ごとのスコアの変動が強い。
– スコアが高い時間帯が一定していることから、特定の活動パターンが存在する可能性があります。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**:
– スコアの高い時間帯は、人々の活動が最も活発であることを示しており、ビジネスはこのデータを利用してピーク時間帯にリソースを集中させることができます。
– スコアの急激な変動は、特定のイベントや社会的な出来事が発生した可能性を示し、それに対してどのように対応するかを考える必要があります。
この分析により、社会活動の時間的なパターンを把握し、戦略的な意思決定に寄与することができます。
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、生活カテゴリに属するWEI（生活満足度指数）項目間の相関を示しています。以下に、このヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ここでは時間的なトレンドではなく、各項目間の相関度合いを見ています。高い相関が見られる項目の組み合わせがいくつかあります。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」は高い相関（0.97と0.98）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ全体を見ると、「個人WEI（経済的余裕）」とその他多くの項目との相関が低い値（青色）が目立ちます。特に「個人WEI（自由度と自治）」との相関は0.25に留まっています。
3. **各プロットや色の意味**:
– 色の濃さは相関係数の強さを示しています。赤色が濃いほど、正の相関が強いことを示し、青色が濃いほど、負の相関またはほとんど相関がないことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個別の項目間での関係性としては、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が特に低い（0.16）ことが注目されます。これは、心理的ストレスが経済的な要因とは別のところで影響を受けている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、項目間の正の相関が多く見られますが、一部に低い相関もあります。この違いは、それぞれの項目が異なる側面を捉えていることを示唆しています。特に「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と低相関である点が顕著です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– ビジネスにおいては、総合的な生活満足度向上を目指す施策を立てる際に、心理的ストレスや経済的余裕が独立した側面として考慮されるべきです。社会的政策においても、これらの要素が互いに独立している可能性があるため、それぞれに対して異なる対応が必要であることを示唆しています。
このグラフは、異なる生活要素がどの程度影響し合っているかを直感的に理解する手助けとなり、政策や施策の方向性を考える上での貴重なツールとなるでしょう。
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
この箱ひげ図は、生活カテゴリにおける様々なWEIスコアタイプを360日間で比較したものです。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
### 1. トレンド
– 各WEIタイプの中央値は全体的に高めで、0.7から0.9の範囲にあります。これは、高い生活の質や幸福度を示唆しています。
– タイプごとのスコアには大きなトレンドや期間的変動が見られないため、基本的には横ばいの傾向を示していると考えられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのWEIタイプでは外れ値が見られます。特に「個人WEI（精神的ストレス）」、「社会WEI（公平性・公正さ）」などで顕著です。
– 外れ値の存在は特定の条件や出来事がその時点で影響を与えた可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– 各箱ひげ図の高さ（四分位範囲）が広いものはデータのバリエーションが大きいことを示し、狭いものは安定的で一貫性があることを示しています。
– 色の違いは各WEIタイプの視覚的な区別を明確にし、比較を容易にしています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なるカテゴリの間で顕著な相関関係は情報では判断しにくいですが、全体として類似したスコア範囲内にあるため、異なるWEIタイプ間である程度の一致があると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアの中央値が高い分布が多く、全体的に高水準の生活の質が示唆されます。
– 左右の四分位範囲が近似している場合、データが対称に分布していることを示唆します。
### 6. 直感的な印象と社会的影響
– 高い中央値は、全体的に調査グループの生活の質が良好である印象を与えます。
– 外れ値の存在は一部の個人または社会的判断における不均衡を示唆し、改善の必要性を浮き彫りにします。
– ビジネス面では、特定領域での外れ値対策が顧客満足度向上に貢献する可能性があります。
– 社会的には、ストレスや公平性の感じ方において一貫した改善が必要とされるかもしれません。
全体として、グラフは高いWEIスコアを示すものの、一部の異常値は改善の余地を示唆しています。
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）の結果を示しています。以下に解析結果を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に特定の明確な上昇や下降のトレンドはありません。ただし、第一主成分（横軸）が0を中心にして広がっているため、データが多様な要素を持っていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、第一主成分が-0.4付近、第二主成分が-0.1以下のプロットや、逆に第一主成分が0.4以上のプロットが考えられます。これらの点は他の点群から離れて存在しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各プロットは観察されたデータポイントを表しており、第一主成分と第二主成分のスコアに基づいて配置されています。第一主成分の寄与率が0.77であることから、データ全体のかなりの部分がこの成分によって説明されます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– グラフは時系列データの個別表示というよりはデータの分布を表しているため、時系列の直接的な関係はこのプロットからは見出せませんが、分布のバラつきから時間による多様性や変化を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の相関はあまり高くないように見えます。データは全体として広範囲に分布しており、特定のクラスタや集中する部分も見当たりません。これは、多様な要素がある程度独立していることを示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、および社会やビジネスへの影響**:
– グラフの広範囲な分布は、対象となる生活カテゴリーにおいて多くの異なる要因が作用していることを示しており、単一の要因に依存しない複雑なシステムであることを示唆します。ビジネスや社会への影響としては、多様性のある市場の理解や、多面的な戦略が必要であることを示唆している可能性があります。
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。