📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
データセットを見てわかるように、WEIスコアを含む各指標には日中での変動が見られます。特に、2025年7月3日には複数の異常値が観測され、総合WEIスコアが0.64から0.80まで劇的に変動しているのが注目されます。また、総合WEIや各平均スコアは7月1日から4日にかけて全体的に下降傾向にあり、これが何らかの出来事に起因するのか、より深い分析が必要です。
### 異常値
観測された異常値の日付の多くが2025年7月3日に集中しており、この日は特異なイベントや外部ショックがあった可能性があります。特に、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均のスコアがこれらの日に大幅な変動を見せていることから、経済や社会の大きな変化がこの日にあったと推測されます。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解がこのデータに対して実施されたとは明記されていませんが、データの1週間程度の観測期間においては、明確な季節性は確認し切れないかもしれません。ただし、異常値が集中していることから、日々の不可解な変動を除外すれば、短期のトレンドを分析する上で役立つ可能性があります。
### 項目間の相関
すべてのWEI項目間での相関を理解するには相関ヒートマップが有効ですが、観測されたデータでは各カテゴリのスコアが同時に変動することが多いです。このことは、経済の変化が健康状態、心理的ストレス、自由度、自立性に対する影響を即座に伝播させている可能性を示しています。特に個人の「経済的余裕」と「自由度と自治」が高い相関を示す可能性があり、個人の経済的な安定がこれらの項目に大きく寄与していることが予想されます。
### データ分布
箱ひげ図を作成するならば、おそらく多くの項目で外れ値が観測されることが予想されます。中央値よりも上下に偏った外れ値が多い場合、それはこの期間における社会的および経済的変動の影響を反映する可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析の結果、第一主成分(PC1)が全体の39%の変動を説明していることがわかります。これは、特定の大きな要因がこの期間におけるWEIスコア全体を支配していることを示唆しています。第二主成分(PC2)が17%の変動を説明しており、PC1と合わせて55%以上の分散を説明しています。これにより、経済的要因が個人と社会のWEIスコアの主な変動要因であると考えられます。
### 総合的な洞察
このデータから、特に2025年7月3日に何らかの重大な経済または社会的出来事があった可能性があります。このような外的要因が各種WEIスコアに影響を与え、特に個人や社会の経済に関連する要素が、全体のWEIに対して強い影響を及ぼしていることが見受けられます。持続可能性や社会基盤に関連する要素も、時に大きな変動を見せており、これは政策変化や経済状況の変動に起因しているかもしれません。
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:
以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには二カ所にデータが集中しています。最初のデータ集中期間（2025年7月）は比較的高いWEIスコアで横ばいです。
– その後、2026年7月付近で再びデータが集中しており、全体的にスコアはやや低くなっているように見えます。この期間内での大きなトレンドは見られず、変化は少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月の期間において、外れ値（異常値）がいくつか観察されます。
– 特にランダムフォレスト回帰による予測値は、急激な変動を示しています。
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、比較的一貫したスコアを保っています。
– 紫の線とピンクの線は予測データですが、特にランダムフォレスト回帰で大きな変動が見られます。
– 緑の点は前年のスコアを示し、現在のデータと比較するための基準となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各モデルによる予測が異なる地点を示し、モデルの精度や予測のばらつきを反映しています。
– 特定の予測手法が他よりも変動しやすいか、外れ値を多く出す傾向があることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の範囲内に比較的収まっていますが、特定の予測手法では予測範囲を大きく外れる場合があります。
– 平均値付近に密集した分布が見られ、安定性を示します。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データが予測範囲内にあることから、経済状況は現状維持傾向で大きなリスクや位置の変動は少ないと考えられます。
– モデルにより多様な予測結果が出ることから、分析に際して複数の手法を併用し、リスク管理を行うことが重要です。
– 外れ値若しくは急激な変動が示されるところでは、特別なイベントや政策変更の影響を考慮する必要があるかもしれません。
このグラフの分析は、主に安定した経済の傾向を示しつつ、モデルの不確実性を考慮することの重要性を示唆しています。
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:
以下にこのグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフの左側に示されている実績データ（青）は、時間の経過とともにわずかに変動しているように見えますが、大きなトレンドは見られません。
– 予測データ（赤い×）が比較的多くの変動を示していますが、全体としては一定の範囲に収まっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されているデータ（黒い円）は、他のデータポイントと大きく異なることが分かります。
– 特に、予測（ランダムフォレスト回帰）は急激な低下を示しています。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤い×は予測データを示しています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、前年と現在の比較が可能です。
– それぞれの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年の比較から、現在のパフォーマンスを過去からの変化として見見ることができます。
– 複数の予測手法に基づく結果の違いから、予測の不確実性や方法論による差異を分析できます。
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直接的な相関は見られませんが、予測の幅が大きいことから不確実性が高いことがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスや経済において、このような変動や予測の不確実性は、戦略的意思決定に影響を与える可能性があります。
– 異常値や予測のばらつきは、リスク管理や計画策定において考慮すべき重要な要素です。
– 予測の多様性は、複数のシナリオを考慮に入れることで柔軟な対応策を用意する必要性を示唆しています。
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:
グラフを分析すると、以下の点について述べることができます。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月から2025年9月）には、実績値（青のプロット）が比較的一定の範囲で維持されています。
– その後、急激な下降傾向が見られます。特に予測値（紫の線）では、ダウンスイングが確認できます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 予測に基づく複数の線形回帰（ピンク）や決定木回帰（紫）には急激な変動があり、実績値とは異なるパターンを示しています。
– 外れ値は異常値と見なされる可能性がある箇所で示されており、一部のデータポイントは他と大きく異なっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、比較的安定した動きをしています。
– 緑のプロットは前年度のAIによる値を示し、2026年6月あたりで密集して表示されています。
– ピンクや紫の線は、異なる予測手法による予測値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異なる複数の予測値が混在しており、それぞれの予測モデルによって異なる動向を示しています。
– 前年度データとの比較が重要で、今年のデータとの類似性や乖離が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の相関は低いと考えられ、使用した予測モデルによって大きく値が振れることが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 経済活動において、予測がかなり変動することで不確定要素が増える可能性が示唆され、ビジネスの意思決定におけるリスクが増加する恐れがあります。
– 前年度と今年度の動きが異なるため、前年のデータをそのまま使用した予測や戦略は効果的でない可能性があります。
– 実績値の安定性が示されていない期間における、不確定な経済環境に対する注意が必要です。
このように、グラフは経済活動の予測と実績の乖離を示し、その解釈と対応には注意が求められます。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 初期には数週間の間、実績値（青）のスコアが比較的高く（0.7以上）、安定しています。
– その後、線形回帰予測（紫）が急激に減少していますが、決定木やランダムフォレスト回帰（緑、一般に見えない）が示す将来のトレンドは、現在からかなり離れた期間に存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（円で示される）が幾つか初期データ点で見られ、予測の不確実性（灰色の範囲）を大きく広げていますが、後期のデータには見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、初期段階でのみ観測されています。
– 赤い×は予測を示し、サンプルが少ないため不確実性が高いです。
– 緑の点は前年の実績を表し、比較的安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期データと前年のデータが安定している一方で、予測は大きな不確実性を抱えていることがわかります。
– 予測モデルごとに期間の分離が見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと前年データには正の相関があるかもしれませんが、その後の予測は高度な変動を伴っています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期には経済的な余裕が高かった可能性があり、その後の不確実性は将来の経済状況への警鐘となり得ます。
– 予測の範囲が広いことから、経済的安定を損なう可能性がある不確定要素や市場の変動が予想されます。
– ビジネスの観点からは、リスク管理や柔軟な戦略が求められます。社会的には、消費者の購買行動や生活の安定に影響を与え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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフは横ばいから始まり、最後にデータがまとまっています。期間の初めに実績値と予測値が集中的に描かれ、その後、一時的に中断した後、再び別の期間で密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに一部の外れ値が確認できます。異常値が識別されており、それが特定の予測手法の範囲外で発生しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）**: これは実際の測定データを示しており、初期のデータに集中しています。
– **予測（赤い×印および線）**: 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）の予測データです。
– **異常値（黒い円）**: 通常の範囲外のデータポイントを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期のデータポイントと後半のデータポイントは色とマーカーで明確に区別されており、異なる手法の予測結果がそれぞれの期間で比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータでは、予測範囲と実績値の間に明確な一致が見られますが、異常値があるため、全体的な相関は確認しにくいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは短期間での健康状態の評価に基づくものであり、データの信頼性や異常値の処理が重要だと示唆しています。これにより、健康関連のビジネスや政策において、より慎重なデータ分析が必要とされることが浮き彫りになっています。予測手法間の比較により、最も信頼できる手法を特定することが可能です。
全体として、データの密集度や異常値の影響を考慮に入れることで、より正確な健康状態の評価が求められています。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時系列での大きなトレンドは確認できません。データのほとんどが特定の期間内に集約されており、長期的な上昇や下降の傾向は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には外れ値（異常値）が強調されています。これが心理的ストレスの異常な変動を示している可能性があります。
– 急激な変動自体はあまり見受けられませんが、初期のデータが集中しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績を示し、これが実際の心理的ストレスのデータです。
– 緑の点は前年からの比較データを示しており、心理的ストレスの前年の状態と現況を比較できる情報を提供します。
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は予測の違いを視覚的に表現しています。
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の比較から、異なる予測モデルがどの程度実績と一致しているかが評価できます。
– 異常値が予測とどのように乖離しているかも理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関を示す要素は少ないように見えますが、異常値が実績と予測の乖離を際立たせています。
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**:
– 異常値が多く観測されることで、特定期間におけるストレスの高まりを直感的に把握できます。
– 経済活動における心理的ストレスの変動が可視化されるため、これが労働生産性や消費行動に影響を与える可能性があります。
– 年間を通じて予測と実績の差異を分析することで、予測モデルの改善や対策の必要性を示唆することができます。
このグラフは、個人の心理的ストレスを時間軸で把握するための重要な視覚ツールであり、データから得られる洞察を活用することで、経済や社会的状況の理解を深めることが期待されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 現在のところ、2025年7月から2026年7月にかけての期間で、明確なトレンドは確認できません。データは初期に集中しており、その後、データポイントが離れているため、長期的なトレンド分析が難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月に数値の急激な変動が見られ、それに伴い外れ値が検出されています。この時期に一時的な変動要因があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の実績データが初期に集中し、その後は予測データ（赤の交差点、ピンクや紫の線）のみが描かれています。
– 緑の点は前年の比較として利用でき、長期的な変化を分析するための手がかりとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑のデータポイントが比較のために利用されており、他の予測データとどのように差異があるかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データは非常に密集しており、後半の予測データが幅広い範囲に分布しています。これは予測の不確実性やモデル間の違いを示唆しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**:
– 初期に観測された急激な変化は、政策変更や外的経済要因の影響を思わせ、短期的な不確実性を暗示します。
– 予測の幅広さは、将来の自由度と自治の不確実性を反映しており、政策立案や経済計画にリスク管理の必要性を感じさせます。
このグラフは、個人の自由度と自治に関する潜在的な変化を扱う上で重要な意思決定に役立ち、経済的な自立性を高める施策を考える際の指針となるでしょう。
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:
## グラフ分析結果
### 1. トレンド
– **上昇・下降トレンド**: 過去の実績データ（青）は高く、予想（赤）との比較では、2025年夏頃から急速に下降しています。ラッパ状の広がり方は予測モデルによるばらつきを示しています。
– **周期性の欠如**: 短期間でのデータのため、明確な周期性は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 2025年の初夏に一部の異常値（黒枠の丸）が観測されています。これがトレンドの急激な変動に寄与している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青丸）**: 初期値は比較的高いスコア。
– **予測（赤×、線）**: 予測のばらつきおよび各モデルの予測を示しています。ランダムフォレストの回帰は最も極端な下降を示しています。
– **前年比較（緑）**: 年末に予測されたスコアは前年に比べて低いです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 実績は短期間で急降下し、予測はこれを反映しているが異なるモデルにより異なるばらつきを示す。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 実績と予測は全般に乖離していますが、初期段階では比較的一致しており、それ以降は乖離が大きくなります。
– **分布の特徴**: ばらつきは時間とともに増大しており、初期の状態から非常に異なる予測がなされている。
### 6. 直感的所感と影響
– **人間の直感的感覚**: スコアの急激な下降は、特定イベントや政策変更による影響を受けている可能性があります。
– **ビジネスや社会的影響**: 社会的公平性の急落は社会不安や不均衡を招く潜在的リスクを示しており、それを是正するための政策提言が必要になるかもしれません。意思決定者は、予測のばらつきと実績の違いを踏まえた戦略を考慮する必要があります。
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**
– 一部の予測（特にランダムフォレスト回帰）は高いスコアを示し、パフォーマンスの向上（予測の信頼の上昇）を示唆しています。
– 散布図の左側（過去）にある青い実績データは比較的低いスコアで始まりますが、右側に進むにつれて予測スコアの幅が広がり、高い値を指しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された異常値が、実績データの中に数点観測されます。これらはデータ収集や実行段階での変則的な出来事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**
– 青い点は実績、赤い×は予測データを表しています。
– 緑の薄い丸は 前年のデータですが、散布の密度が低いことから、変動の大きさが低いことが示唆されます。
– 予測には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰、その他の手法が含まれ、各モデルは異なる予測範囲を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– それぞれの予測モデルは異なる手法を使っていますが、総じて同様のトレンドを持っているようです。データの信頼性を補強するために異なるモデルを使用していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測モデル間での分布の広がりは、予測の不確実性とモデル間の相関度の違いを示しています。特に、ランダムフォレスト回帰による予測は他よりも高いスコアである傾向があります。
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、人々は持続可能性と自治性が将来的に改善されると直感でき、特に高い予測スコアはその可能性を示唆しています。
– 経済、特に持続可能性に関する政策や施策が評価される際の参考データとして役立ちます。また、異常値は改善点のヒントになる可能性があります。
このグラフは、持続可能性や自治性への関心を喚起し、政策決定者に具体的な行動の指針を提供する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の段階では、青いプロット（実績AI）が高いWEIスコアを示しており、その後の線形回帰予測（予測（線形回帰））は比較的安定しています。ただし、ランダムフォレスト回帰の予測は急激に低下しています。
– 現在（2026年6月頃）の緑のプロット（前年AI）は、前年に比べて若干低下しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階における黒丸は異常値として示されており、それに続くランダムフォレスト回帰の急激なスコア低下は顕著な変動といえます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青丸の実績AIは、実際のデータに基づくスコアを示しています。
– 緑のプロットは前年のAIデータであり、比較対象として使われます。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は急激な低下を示し、モデルによって異なる結果が出ることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰の予測はやや安定していますが、ランダムフォレスト回帰の予測は大きく下振れしています。
– 前年のデータと比較すると、現在のデータはわずかに下降しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータポイントは密集しており、その後の変動でいくつかの予測手段が異なった結果を示しています。
– 特に異常値として認識されるデータポイントが、分布全体の理解に重要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、数値の急激な変動や予測手段による差異の大きさです。このデータはモデルの選択が結果に大きな影響を与えることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、教育機会や社会基盤のスコアが予測手法により大きく異なるため、どの手法を採用するかで方針や投資が変わる可能性があります。正確なモデルの選択が重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **上昇・下降**: 初期の予測（紫色のライン）は急な下降を示していますが、評価日が進むにつれて予測の範囲（灰色のバー）が広がっています。
– **横ばい・周期性**: 実績データ（青色）と前年データ（緑色）は、後半部分で高い値で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間においていくつかの異常値（黒い円）が認識されていますが、その後、異常な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、比較的安定しています。
– 黒い円は異常値を示し、主に初期に集中しています。
– 緑色の点は前年のデータを示し、高いスコアを安定して維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前半の予測（紫色）が実績（青色）に対して過小評価しているように見えます。一方、年度後半の前年データ（緑色）が高いスコアを継続的に示しており、予測モデルがそれを追いかける形です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– イニシャルの不安定な予測を除くと、実績データと前年データは非常に強い正の相関を持っているように見えます。
– 建築的なアプローチを採用している予測モデル（紫色、線形回帰）が、実績の追従に苦労しています。
6. **人間が感じる直感と社会・ビジネスへの影響**:
– 初期予測の不安定さに対して、後半の安定した実績と前年比較を見ると、人々は制度や政策が成功していると感じるかもしれません。
– WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアの安定は、社会全体の安定や調和が保たれていると解釈でき、政策立案者やビジネスリーダーにとっては良好な指標となり得ます。
– 異常値が初期に集中していることは、もしかすると初期政策や予測モデルに調整が必要であったことを示唆している可能性があります。
全体として、データは時間とともに改善しており、特に前年の実績に近づいているという点で、ポジティブな社会的影響を示しています。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– ヒートマップは、全体として周期性は示していません。
– 横方向に渡って様々な色が現れており、時間経過による明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が急激に見える箇所があるため、いくつかの時間帯で急激な変動を示唆しています。
– 特に2025年7月1日と3日に明るい黄色が目立つ部分があり、他の部分よりも高いスコアを示しています。
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、色が明るいほどスコアが高いことを意味します。
– 中央から下部にかけて、変動が大きく見える時間帯が多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる日付間で色のパターンに違いがあり、微妙な違いがデイリーの変動として現れています。
– 時間帯別に似た色合いが繰り返されており、同時間帯で一定の相関が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ日付内で、特定の時間帯だけ突出していることから、特定の時間帯に集中的な活動があった可能性が示唆されます。
– 重要なイベントや経済指標の発表がこれらの変動に影響を与えているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 経済活動や社会的な出来事が日中と夜間で異なり、特定の時間帯に集中的に発生していることを高スコアが示唆しています。
– ビジネスにおいては、特定の日や時間帯に注目して戦略を立てることが有益かもしれません。
– 明るい色の部分は特別なイベントや予想外の出来事を示している可能性が高いため、その原因を追求することで戦略的なインサイトが得られるでしょう。
このヒートマップは、時間と日付によって経済活動にどのような変化があるのかを視覚的に理解するのに役立ちます。
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:
以下に、グラフ分析の観点からこのヒートマップに関する洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間帯と日付ごとのWEIスコアの変動を示しています。毎日の同じ時間でも変化が見られることから、周期的なパターンやトレンドを識別するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-03の19時に非常に高いスコア（黄色）が現れています。これは平日や他の時間とは異なる動きを示唆します。この時間帯に何か特別なことが起こった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの大小を反映しています。より明るい色（黄色）は高スコア、暗い色（紫）は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯の日次変動が一続きに可視化されているため、特定の時間帯の傾向やパターンを比較できます。例えば、夜間（19時）は午後（16時）に比べて活動やスコアが大きく変化している様子が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点のデータのみでは明確な相関関係を示すのは難しいですが、特定の日や時間に関連する経済活動がある可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– ヒートマップ全体を見て、人々が1日の特定の時間帯によりアクティブになる傾向が認識できます。この情報はマーケティング活動の最適化やサービス提供時間の調整に利用される可能性があります。また、特定の時間帯での高スコアは、消費者行動が集中する時間を示すため、ビジネス戦略の設計に重要です。
全体として、このヒートマップは個人のウェルビーイング指数（WEI）の変動を視覚的に表しており、それによって特定の時間帯の動向や異常を探る手がかりを提供します。
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**:
– トレンドとしては、日付による時間軸の変化はあるが、具体的な上昇や下降の全体的傾向はヒートマップのみでは視覚的に捉えにくい。
– しかし、時刻軸（縦軸）に沿った周期性が観測される可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯で非常に高いスコアを示す黄色のセグメントが目立つ。これは他の時間帯と比較して異常に高い可能性があり、外れ値として注目すべき点。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化が具体的なスコアの変動を示している。明るい黄色は高いスコア、暗い紫は低いスコアを意味している。
– スコアの変動は時間帯と日付に応じて異なる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同日内での時間帯によるスコアの変動が見られる。異なる縦列の色合いから、日中の特定の時間帯で同様の変化パターンが存在する可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかに昼間の一部時間帯で高スコアが集中し、夕方以降で変動が低下する傾向がある。これは、社会活動が昼間に集中していることを示唆している可能性がある。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのヒートマップから、一日の中で特定の時間帯に社会WEIスコアがピークに達することを直感的に理解するであろう。具体的には、昼間から夕方初期にかけて社会活動が最も活発であることを示唆している。
– ビジネスへの影響としては、これらのピーク時間帯を狙って活動（例えば広告やプロモーションの実施）を集中させることで効果を高める可能性がある。
– 社会的には、公共機関やサービス業がこれらのピーク時間に対して適切に準備をしている必要性を示唆する。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– このヒートマップは特定の期間における各WEI項目の相関関係を示しています。トレンドというよりは、項目間の関係性が理解の中心になります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップに外れ値や急激な変動を特定することは難しいですが、相関の強さが色の濃淡で示されているため、極端に高いまたは低い相関は視覚的に捉えられます。例えば、赤に近いほど正の強い相関を示し、青に近いほど負の強い相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さで、項目同士の相関の強弱を表しています。1に近い赤色は強い正の相関を示し、-1に近い青色は強い負の相関を示します。白や灰色に近い色は相関がほとんどないことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人WEIと社会WEIの項目がそれぞれどのように相互作用しているかが重要です。特に、「個人WEI平均」や「社会WEI平均」と他の項目の相関関係が、全体の健康や社会の公正性にどう影響しているかが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」、「社会WEI平均」と「共有・多様性：自由の保障」は高い正の相関を示しています。
– 一方で、「社会WEI (公平性・公正さ)」と「社会WEI (持続可能性と自治性)」の間には負の相関が見られ、これらの項目が同時に高い値を取ることが難しい可能性を示唆しています。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、個々の幸福と社会的要素の相乗効果やトレードオフを示しています。例えば、心理的ストレスの軽減が社会の公平性にどう影響を与えるかについて洞察を与えます。
– ビジネスにおいては、特定のWEI項目を改善することが、他の項目に対してどのような影響を及ぼすかの理解が、戦略的な意思決定に役立つ可能性があります。
– 社会的には、政策立案者が特定の社会課題に焦点を当てたとき、その施策が他の社会要因にどのように影響するのかを予測するのに役立ちます。
このヒートマップは、様々な要因がどのように相互に関連しているのかを視覚的に示し、多層的なアプローチで理解するための強力なツールです。
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:
### グラフ分析の詳細
1. **トレンド**
– WEIのスコアは、タイプごとに一定の範囲内で推移しているが、特定のタイプで明らかな上昇または下降トレンドは見られない。
– 茶色系に近いWEIタイプのスコアの中央値が比較的高めである。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」、「個人WEI（心理的ストレス）」などでいくつかの外れ値が見受けられる。
– 外れ値はデータのバラつきを示しており、これらのWEIタイプはスコアが安定していない可能性がある。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図はスコアの分布を示し、箱の中はスコアの50%が含まれている。ヒゲは最小・最大範囲を示している。
– 色の違いは視覚的な区別を助け、スコアの中央値が異なることを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプ間の関係性は視覚的に明確ではないが、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」のスコアの分布は不安定であることが共通している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のWEIタイプでは分布の狭さが目立ち、特定のスコア範囲に集中していることが分かる。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」のように広範な分布を持つタイプもある。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、各WEIタイプが異なる生活や経済の側面をどのように扱っているかの概観が得られる。
– ビジネスへの影響として、特定のWEIタイプのスコアのばらつきが大きい場合、その領域においては多様な対策や戦略が必要かもしれない。
– 社会的には、高い中央値を持つタイプに関心が集まりやすく、その要因の分析が重要となる。
全体的に、この分布は経済や社会の全体像を把握するための貴重な情報を提供し、特定領域へのフォーカスを促すものである。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、トレンドというよりはデータの分布と構造を捉えています。第1主成分と第2主成分のそれぞれの軸に沿って広がったデータが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上と左下に位置する点は他のデータポイントから孤立しており、外れ値として注目される可能性があります。これらは特異な経済イベントや要素が影響しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは360日間の各日の経済データを主成分に変換した値を示しています。第1主成分の寄与率が0.39、第2主成分が0.17であることから、第1主成分の方がより多くの分散を説明し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**
– 複数のデータポイントがクラスターを形成している場合、似たような経済的背景や状況にあることが示唆されます。例えば、右側に集中しているデータは第1主成分の影響を大きく受けた似たような経済状態を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 点の分布はやや広がりを持ち、第1主成分の方向に沿っているようです。これは第1主成分が要因としてより強く影響している可能性を示しています。
6. **直感的な理解と影響**
– 視覚的な分布から、経済データが複数の要因に基づいて分解され、特異な状況や共通のパターンを識別するのに役立つことがわかります。外れ値は異常事態や特異な経済イベントを示している可能性があり、これらを分析することはリスク管理や機会の特定に役立つでしょう。
– ビジネスや社会的には、主成分の解析結果を用いて、データの多次元性を簡素化し、効果的な意思決定や戦略策定に活用できます。たとえば、投資戦略の最適化や政策の立案に応用できるでしょう。
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。