📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **総合WEI**: データが示すところでは、2025年7月1日から7月5日に至るWEIスコアは大きな波動を伴っています。特に7月2日と7月3日は不規則な変動が観察され、平均よりも下がり急激に戻すようなパターンが見られます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者ともに似たような動向を示しており、7月3日には頻繁な変動が観察されます。個人WEIの中央値はやや低下傾向にありますが、社会WEIはやや高めの値を維持しつつも不安定です。
– **詳細項目別**: 経済的余裕や自由度の評価は特に不安定であり、急激な変動が複数回確認されます。個々の項目に関しても、注目すべき変動があり、それぞれの値は異なる要因に影響されていると考えられます。
#### 2. 異常値の識別と影響
– 特定の日、特に7月2日と3日に目立つ異常値が観察され、総合WEIは0.66および0.64に急落した後、0.80近くまで上昇しています。このような変動は、データ収集方法のエラーや一時的な環境変動による可能性が考えられます。
– 社会的及び個人的なストレスレベルの急上昇（7月3日）は、心理的安定性に影響を与える外部要因を示唆する異常動向であり、環境要因や政策の変化が背景にあると推測されます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差の分解
– 長期的トレンドは全体としての上昇傾向または安定の度合いが確認されないため、季節性と残差が個々に大きく変動していることが文脈から明示されます。
– 残差成分が多数存在し、それぞれの多くの変動を説明できない要因が含まれていることは、日次もしくはそれ以上の短期的な不安定要素の存在を示しています。
#### 4. 項目間の相関
– 資料の有無や品質に依存するが、仮に相関ヒートマップが提示される場合、個人と社会の多くの項目には中程度以上の正の相関が見込まれるため、個人の幸福感と社会的安定性が相互作用している可能性が考えられます。また、心理的ストレスと自由度等は逆相関する可能性があり、自由度の増加がストレスの緩和につながることを示唆しています。
#### 5. データ分布と異常
– 各スコアの箱ひげ図からは、特に大きな外れ値がいくつか示されており、経済的余裕と自由度が個人データセットにおいて顕著に異常値として現れています。個人間での評価差の大きさも同時に考慮する必要があります。
#### 6. 主な構成要素
– PCA分析結果から、PC1が多くの変動の41%を占めており、主要な変動要因として自由度と経済的余裕が重要視されます。PC2は16%の寄与であり、健康状態や心理的ストレスの相関を反映しています。
– これにより、全体的な幸福や評価の向上には、これらの具体的領域における改善が決定的要因となる可能性が示唆されます。
### まとめ
この分析は、2025年7月初旬における個人・社会の幸福指数の大きな変動を背景とする要因を特定する上で重要であることを
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:
このグラフでは、総合WEIスコアの時系列データが示されており、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績AIデータの初期値は比較的高く、安定していました。しかし、予測開始後、データはほぼ横ばいで推移しています。
– 線形回帰予測では、急激に下降するトレンドが予測されていますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには少数の外れ値が観察されますが、それ以外はほとんど安定しています。これらの外れ値は黒い円で囲まれたプロットとして示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示し、予測の不確かさ範囲が灰色で示されています。
– 赤い「×」は予測AIのデータを表しています。
– 線は異なる予測モデルに基づく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**:
– 実績データは短期間で変動していましたが、予測データはそれに対して一貫したトレンド、特に横ばいまたは下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には、一部の外れ値を除き、それほど大きな乖離は見受けられません。
6. **グラフから得られる直感およびビジネスや社会への影響**:
– 社会やビジネスの観点から、実績データが予測通りであれば、そのままの状態が維持されることが期待されるかもしれません。ただし、線形回帰予測による急激な下降は注意を要します。
– 実績データが外れ値を示した場合、予測モデルはこれをどう扱うかが重要な課題となります。これが予想外の市場変動や経済の不確実性を示している可能性があります。
全体として、このグラフは短期間におけるWEIスコアが安定していることを示していますが、異なる予測方法が異なる将来のシナリオを提示していることから、今後の動向に注意が必要です。
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:
## グラフの洞察
### 1. トレンド
– **実績データ**: 初期の数日間は比較的安定しています。全体として、WEIスコアは横ばいで大きな変動は見られません。
– **予測データ**: 線形回帰と決定木回帰は横ばい。ランダムフォレスト回帰は右下がりです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの初期に一部のデータポイントが異常値として識別されています。多くの実績データポイントが異常値と見なされています。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点**: 実績のデータポイントを示します。
– **赤いバツ**: 予測された値ですが、このグラフには表示されていません。
– **黒い円**: 異常値を示しています。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示し、標準偏差を考慮したものです。
– **色付きの線**: 各回帰モデルの予測を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルのトレンドは異なります。ランダムフォレストは下降トレンドを示し、他のモデルは横ばいです。モデル間の予測の一貫性に乏しい可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布は初期の数日間に集中しており、安定した経済状態を示唆しています。異常値の影響で、実際の数値と予測との相関が低い可能性があります。
### 6. 人間の直感と社会経済的影響
– **直感**: 初期の安定した実績データに対し、異常値が多いため、不確かさが強調されています。
– **ビジネスや社会への影響**: データの不安定さと異常値は、経済状態の不安定さを示唆しており、リスク管理や戦略的意思決定に影響を与える可能性があります。
このグラフは、短期間の経済データがいかに不確実で変動し得るかを示しており、予測における異なるモデルの適用を検討する際に重要な示唆を提供します。
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:
### 分析と洞察:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は期間の初期に集中しており、0.6から0.8の間で安定しています。
– 予測データ（線グラフ）において、線形回帰は減少傾向を示している一方、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一つの外れ値が青の実績データ内に存在し、通常の範囲を逸脱しています。これはデータのばらつきや誤差から生じた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青、外れ値は黒い円で強調されています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示され、予測の信頼性について視覚的に理解が得られます。
– 決定木やランダムフォレスト回帰の予測は非常に近接しており、AIモデル同士の予測の整合性が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが予測範囲内に収まっているため、モデルの予測が実際のデータに対して妥当であることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測手法間での結果の類似性は、使用されているモデル間の結果に一貫性があることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 実績データが予測の不確かさ範囲にほとんど収まっているため、現状は比較的安定していると推測されます。
– 線形回帰による減少傾向がビジネスや経済にネガティブな影響を与える可能性があるため、さらなる分析や対策が必要です。
– 外れ値があることから、突発的なイベントやデータエラーの影響を考慮に入れる必要があるでしょう。
これらの要点を踏まえ、データのさらなる追跡や予測モデルの精度向上のための取り組みが推奨されます。
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:
このグラフを分析するためのポイントと考察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青）は右端の日付まで横ばいを示しています。個人の経済的余裕（WEI）は、観測期間中安定しているようです。
– 線形回帰予測（緑）と決定木回帰予測（青）は、今後もほぼ横ばいを予測しています。
– 一方、ランダムフォレスト回帰予測（紫）では、大きく下降するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内で、1つのデータポイントが異常値（黒枠）として特定されています。これは短期間内の変動要因があることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の観測値。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、変動の可能性を示唆しています。
– 各予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なるモデルによる将来の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる将来のシナリオを描いています。特にランダムフォレストの予測は他のモデルと異なり、大きな変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定していますが、予測の不確かさが示されていることから、将来には変動の可能性が考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 安定したWEIスコアは、短期間では経済的にも安心感をもたらすかもしれません。
– しかし、ランダムフォレストによる下降予測は、潜在的な経済不安を示唆しており、特にランダムな出来事や外部要因に左右されやすい状況かもしれません。
– このため、ビジネスや政策策定者は、潜在的なリスクや予期しない変化に備える必要があるかもしれません。
全体として、このグラフは短期間の経済的な安定性を示しつつも、将来的な不確実性への備えの重要性を示唆しています。
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:
この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（青色プロット）は2025年7月1日から7月5日までに集中しています。この期間での変動は少なく、ほぼ横ばいです。
– 予測データ（赤色バツ印）は、いくつかの方法による予測を表していますが、全体的に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**:
– 青色プロットの中に特定の日付での外れ値がいくつか観測されます。これらはオーバーラップしている異常値として示されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、予測モデル間でのばらつきをカバーしています。
– 異なる色の線（緑、シアン、マゼンタ）は異なる回帰モデル（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の関係性**:
– 現在の実績データの後に続く予測データが示され、3つの異なる予測線が類似した緩やかな下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは限られた期間およびスコア範囲に集中しており、実績データと予測データとの間に特定の相関が見られるとは言えませんが、全体として下向きのトレンドが示唆されています。
6. **直感的な知見とビジネスや社会への影響**:
– 健康状態を示す指標が徐々に低下する予測は、個人や組織にとって健康リスクに注意を喚起する指標となり得ます。
– 予測モデル間で類似した傾向が見られることから、今後の健康状態管理計画において現状把握と早期介入の重要性が示されています。
このデータをもとに、継続的な監視と精密な健康管理が推奨される事が考えられます。
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
– **実績データ**: 初期の数日間、WEIスコアは0.6から0.8の範囲で変動していますが、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– **予測データ**:
– 線形回帰: 下降トレンドを示し、今後のスコア低下を予測しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰: 両者ともに横ばいを予測しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データにおいて、いくつかのデータポイントが「異常値」として識別されています（黒い円で囲まれている）。これらはモデルの予測範囲を超えたデータです。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青色の点**: 実績データであり、過去の心理的ストレスの実測値を示しています。
– **さまざまな線**: 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測した未来のWEIスコアです。
– **灰色の範囲**: 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
– 各回帰モデルの予測は異なる結果を示していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は類似した予測を行っており、線形回帰のみが明確な下降を予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の実績データは比較的高いレベルでの変動を示し、異常値もいくつか存在します。これに対し、予測モデルはより平坦な傾向を示しています。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響
– **人間的な洞察**: 実績データは変動が大きく、これが心理的ストレスの不安定性を示しているかもしれません。予測される下降トレンドは注意を要する可能性があります。特に線形回帰の予測は、ストレスの管理や介入の必要性を示唆しているかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: ストレス管理プロセスやメンタルヘルスケアの重要性が高まっている可能性があります。企業はこれを受けて、従業員サポートプログラムの強化を検討するべきです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は7月初めの短期間に集中しています。この範囲では大きな変動はなく、小幅な変動が観察されます。
– 予測（予測AI）では、種類によって異なる傾向があります。線形回帰（ピンク）と決定木回帰（水色）はほぼ横ばいで推移する一方、ランダムフォレスト回帰（紫）は急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値には異常値（黒丸で囲まれた青い点）が数ヶ所見られますが、極端な外れ値は存在しないようです。
– 予測の中で、ランダムフォレスト回帰の急激な下降は非常に注目に値します。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値で、7月初旬に集中しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なる線で示されています。
– 灰色のエリアは、予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの動向は英語に認識されており、特にランダムフォレスト回帰の動向が他と大きく異なるため、他のモデルと比較することで異常を確認することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的一定の範囲に収まっており、予測の際には安定性が見出されると言えます。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 現在のデータのみを元に考えると、個人の自由度や自治に関して小幅な変動がある中で、ランダムフォレストの予測が急激に下がることは懸念となります。
– これは不安定な要因を示唆する可能性があり、政策立案者やビジネスリーダーはこの異常性に注意し、予防的な措置を考える必要があるかもしれません。
全体として、ランダムフォレストの予測が他と大きく異なるため、そこに何かしらのモデルの誤差や外部要因がある可能性が高まります。更に調査を行い、対応策を考えていくことが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色プロット）は、7月1日から7月6日までに多く集まり、比較的安定した範囲にあります。
– 予測データの3種類は異なる挙動を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰（シアンとマゼンタ色）は横ばいを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）は下降し、その後低いスコアで横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、1つの外れ値（黒色円）が観測されており、この点は予測の不確かさ範囲（灰色エリア）からも外れています。
– ランダムフォレストの予測データが急激に減少しているのは注目すべき点です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色プロット（実績）**: 過去の実績のスコア。
– **赤色の×印（予測）**: 予測された値。
– **黒色の円（異常値）**: 通常の範囲から外れた実績データ。
– **灰色エリア**: 予測の不確かさ範囲。
– 線の色（シアン、マゼンタ、紫）はそれぞれ異なる予測モデルを示しています。
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には一部一致が見られますが、特にランダムフォレスト回帰は大きな違いがあり、時系列データ間で大きな差異が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲に分布しています。各予測モデルによる相関は異なり、その違いは予測手法の特性に依存しています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 実績データと予測との乖離があり、不確実性が高いことが示唆されます。特にランダムフォレストの異常な下降は、モデルの誤差やデータの外れ値の影響を示している可能性があります。
– これにより、社会的公平性や公正さの評価においてモデルの精度が問われ、改善が必要なことが示唆されます。
### ビジネスへの影響
– モデルの改善が必要であり、予測精度の向上が求められます。特に政策や社会プランニングにおいては、信頼性の高いデータが必要です。
– 異常値を考慮した異常検知メカニズムの導入が有効かもしれません。
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**
– 実績データ（青い点）は、最初の数日において0.8付近を中心に小さな変動を示しています。
– 予測（紫、シアン、マゼンタのライン）は、時間とともに概ね安定していますが、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）では軽微な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中には、一部のデータポイントが他よりも明らかに異なる（外れ値）としてプロットされています。
– これらは、特定の条件下で持続可能性と自治性が異常に変動したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）は過去のデータで、実際の観測値を示しています。
– 予測は、異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づき、将来の傾向を示します。
– 灰色のシャーディングは予測の不確かさを示し、これによって予測の信頼度が視覚的に表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測は比較的安定しているように見え、予測モデルによるバラツキや手法の違いは時間経過とともに小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8付近に密集しており、全体的には安定した状態を示しています。
– 外れ値が一部存在することで、特定のケースでの予期せぬ変動の可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データが安定していることは、持続可能性と自治性が一定のレベルで維持されていることを示しており、これはビジネスにおいて予測しやすい環境を提供します。
– 予測が安定していることから、将来においても大きなリスクが少ないことが期待されます。
– 外れ値は例外的なイベントや政策の変化による影響を示す可能性があり、これに対する原因分析と対応策が求められる場合があります。
全体として、このグラフは持続可能性と自治性が比較的安定していることを示し、ビジネスや政策において安心感を提供する反面、外れ値が示唆する特異な事象には注意が必要です。
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:
このグラフに基づく分析と洞察を以下に示します。
1. トレンド:
– 実績AIのデータポイントは約0.6～0.9の範囲で推移しており、比較的安定しています。
– 予測（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は0.8付近でほぼ横ばいです。
– 一方で、決定木回帰の予測は急激に減少しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 実績AIでは、いくつかの黒い円で囲まれたデータポイントが外れ値として示されています。これらは通常の範囲から外れた値です。
– 不確かさの範囲（灰色）は、実績の分布を包括していますが、外れ値も含むため、変動の幅が見られます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 実績（青い点）は現在のデータ。
– 予測（赤いバツと線）は今後の予測を示しています。それぞれの回帰モデルによる予測がカラーで表現されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と異なる三つの予測モデルが提示されているため、予測手法により結果が大きく異なることが分かります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは主に上部に集中していますが、外れ値の存在が示しています。
6. 人間が直感的に感じることと影響:
– 教育機会の指標が安定していることを示し、既存の教育基盤が堅固である可能性があります。
– 決定木回帰による急激な減少予測は、潜在的なリスクや基盤の劣化の可能性を示唆するものとして、警戒が必要です。
– ビジネスや社会活動においては、教育インフラの持続可能性に関する不確実性を示しており、慎重な分析と対策が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は期間中ほぼ一定で、0.6から0.8の間で変動しています。全体として横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の異常値（黒い円）が0.6付近に存在していますが、それらは重大な変動を示しているわけではありません。また、急激な変動は見られません。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内に多数のデータが収まっています。
– ライン（細い線）には、予測として線形回帰（青）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）が示されています。それぞれの手法により異なった予測がされていますが、特にランダムフォレストの予測は下降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**:
– 実績データ（青い点）と様々な予測モデルの関係を見ると、ランダムフォレスト回帰の予測が実績データの範囲外に大きく逸れています。これに対して、線形回帰と決定木回帰は比較的実績に近い予測となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは集中した範囲内に均等に分布しており、重大な偏りや異常な相関は見受けられません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフを直感的に見ると、WEIスコアが短期間で急激に変動するリスクが低いと感じられます。ただし、特定の予測手法（特にランダムフォレスト回帰）の示す下降トレンドには注意が必要です。社会的およびビジネスの観点からは、WEIスコアを高く保つためには、日の出を示す実績データ範囲を維持し、予測精度を上げるための対策を講じる必要があるかもしれません。これは、多様性や自由の保障に関連する施策の見直しや、新たな取り組みを模索する上での指標となるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 短期間のヒートマップなので、はっきりしたトレンド（上昇や下降）は見受けられません。しかし、日ごとに異なる時間帯での変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月3日における19時から23時の時間帯にかけて、黄色で示される高い数値が見られ、他の時間帯に比べて明らかに高い値となっています。この時間帯が外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化は指数の高さを示しており、黄色に近づくほど高い数値を示しています。青から紫にかけての色は低い数値を示し、各セルは特定の日付・時間帯の数値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの変動が顕著であり、特に夜の時間帯に高い数値が観察される傾向が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性やパターンは示されていないが、特定の時間帯に集中する高い数値は、特定のイベントや活動に関連している可能性があります。
6. **直感的な感想と影響**
– 経済活動が活発になる時間帯がわかり、人間が直感的に感じるのはこの時間帯に何らかの重要な活動が行われていることです。ビジネスへの影響としては、特定の時間帯にリソースを集中的に配分することが有効かもしれません。
このヒートマップは、特定の時間帯に焦点を当てた戦略を検討するための手がかりを提供します。
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:
この時系列ヒートマップに基づいて、以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 全体として、個人WEI平均スコアは時間帯により異なる傾向が見られます。
– 色の変化から、特に特定の日や時間帯に顕著なスコアの上昇や下降が観察されることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03の23時付近で明るい黄色が見られ、これは他と比較して非常に高いスコアを示しています。この場合、注意を払う必要がある急激な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の度合いがスコアの高さを示しており、濃い紫は低いスコア、明るい黄色は高いスコアを示しています。スコアの変化を視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯での色のまとまりは、一日の中でのスコアの一貫性や変動を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、夕方から夜にかけてのスコアは他の時間帯よりも高い傾向がありますが、周期性の明確なパターンは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このようなヒートマップから、人々は特定の時間帯や日にスコアが上がる可能性を考慮するでしょう。例えば、夜間の時間帯でのスコアの上昇は、消費者行動や経済活動の活発化を示しているかもしれません。
– ビジネスの観点では、この時間帯にターゲットを絞ったマーケティング戦略やプロモーションが効果的である可能性を示唆しています。
全体として、このグラフは時間帯ごとのスコアの変動を理解し、特定の傾向に基づいてアクションを取るための有用な情報を提供しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色合いは、時間帯と日にちごとの変動を示しています。特定の日付において、午前中は高いスコア (明るい色) が、午後や夜に低いスコア(暗い色)に変わるなど、時間帯による周期性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つのは、夜間時間帯（例えば19時以降）に非常に高いスコアが記録された (黄色) 日付があることです。このような急激な変動は、特別なイベントや社会現象が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションはスコアの変動を示しており、緑から黄色の明るい色は高いスコア、青から紫の暗い色は低いスコアを示しています。ヒートマップにより、日付と時間帯の組み合わせによる傾向が一目でわかる設計になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日付間でのスコアの変動やパターンを比較することができるため、特定の時間帯に集中しているスコアの高低を確認することで、日間の関係性を分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一貫した高スコアの時間帯がある一方で、複数の日付で午後から夜にかけて低スコアになる傾向が示されています。これにより、スコアへの影響を与える因子が時間帯によって異なる可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– ヒートマップを見ると、直感的にいつが「活発」な時間帯であるかが分かります。これに基づいて、経済活動や社会イベントの計画が可能です。高スコアの時間帯を狙ってマーケティング活動を集中させることも戦略的なアプローチとして考えられます。
このグラフは、時点毎の詳細な変動や傾向を視覚的に把握するのに有用であり、経済活動の最適化に貢献する貴重なデータを提供しています。
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:
### 分析と洞察
#### 1. トレンド
– ヒートマップは相関を示すものであり、トレンドというよりは関係性を分析するのに適しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 負の相関を示す青いタイルは「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間、また「個人WEI（自由度と自治）」に関するものです。
– 他の要素に比べ、相関が少し異なるため、注意が必要です。
#### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 各タイルの色は相関係数を表し、赤色が濃いほど顕著な正の相関を示します。
– 例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」、「個人WEI（心理的ストレス）」の相関が高いことがわかります。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– このヒートマップからは具体的な時系列データの変動は見えませんが、複数項目間の相関性が見て取れます。
– 特に心理的ストレスと他の個人WEI項目との間で高い相関が見られます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」は他の多くの項目と高い正の相関があります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と非常に強い相関を持っています。
#### 6. 人間が直感的に感じること
– 経済項目全体として、心理的ストレスと生活の質に直結する要素（健康状態、自由度と自治性）が密接に関連していることは、日常における全体的な幸福感の重要性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、特に心理的ストレス管理の重要性が強調されており、これが様々な経済要因へ影響を及ぼす可能性があります。
### 結論
– ヒートマップは経済的な幸福感と心理的健康、自由度の関係が密接であることを示しています。特に組織や政策立案者は、これらの要素を考慮した施策を行うことが、持続的な経済発展に寄与する可能性があります。
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:
このWEIスコア分布比較の箱ひげ図について、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは特定のトレンドを示すものではありませんが、異なるWEIタイプ間の分布を比較しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に「個人WEI (経済的余裕)」や「個人WEI (心理的ストレス)」に複数の外れ値があります。これらは、これらのカテゴリにおけるスコアのばらつきが他よりも大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプのスコア分布を示します。箱の幅がスコアの範囲を示し、中央の線が中央値を表しています。
– 色の違いは各データセットの識別に役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列データの関係を示すものではなく、異なるカテゴリー間の比較に焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI (心理的ストレス)」は、中央値が低く、広い四分位範囲を持ち、分布が他のカテゴリと明らかに異なります。
– 一方で、「社会WEI (社会整合・対話機会)」は中央値が高く、外れ値も少なく、スコアが比較的一様に分布し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**
– 経済的な要因よりも心理的な要因が個人のスコアに大きな影響を与えている可能性があります。このため、心理的ストレスの軽減策が社会全体のWEI向上に寄与するかもしれません。
– ビジネスや政策立案者は、特に外れ値が多いカテゴリに注目し、特定の群における課題に対応する必要があります。心理的ストレスの緩和や経済的余裕を向上させる政策が求められます。
この分析から、WEIスコアを様々な観点から捉え、それに対する具体的な取り組みを模索することが重要であると言えます。
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PCA（主成分分析）のグラフを基に、以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは見られませんが、データは主に横ばいに広がっています。
– データポイントは分散しており、特定の方向性を示すような傾向はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に顕著な外れ値は見当たりません。各ポイントは比較的均一に分布しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各ポイントは一つの観測データを表しており、第1及び第2主成分を基にプロットされています。
– x軸（第1主成分）は寄与率が0.41、y軸（第2主成分）は0.16であり、第1主成分の方がより多くのバリアンスを説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは30日間のデータを集約して主成分分析を行ったものであり、日ごとの変動はこのグラフには直接表現されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ポイントは全体的にばらつきがあり、特に強い相関関係は示されていません。
– 第1主成分軸に沿ってやや広がりを見せていますが、中央付近に多くのポイントが集まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– データ全体が特定の方向性やパターンを持たないことから、この期間の経済活動における多様な要因が均等に影響を与えている可能性があります。
– 特定の要素が支配的でないため、個々の要因が全体の動きに影響を及ぼしているかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、特定の戦略よりも広範なアプローチが必要かもしれません。
このグラフからは、幅広い変数が含まれている可能性があり、その結果、均一に分散したデータが得られたと解釈できます。外れたアクションを取るのではなく、全体的な安定を重視する戦略が有効かもしれません。
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。