📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析結果：
### 1. **時系列推移：**
– **総合WEI**は7月初めに急な変動を示し、0.66から0.80までスコアのスパイクが観察されます。この急激な上昇と下降は異常値としてリストされている。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**はいずれも同様の変動を示しています。特に7月3日は複数の異常値（高低両方）が発生しました。
– **各詳細項目**：経済的余裕と社会WEI項目での大きなスコア変動がみられます。例えば、7月3日に社会的持続可能性が一時的に大幅に増加（0.90）していますが、その後すぐに低下しています。
### 2. **異常値：**
– 異常値が検出される頻度が高い項目及び日付は、システム的な問題やデータ記録の際の不整合を示唆します。経済的余裕や健康状態、仕事とストレスに関連するWEIが何度も異常値として記録されています。
– 7月3日は、異常値が特に集中しており、これはデータ収集方法の異常か、実際の社会的変化によるものかを検討する必要があります。
### 3. **季節性・トレンド・残差（STL分解）：**
– 長期的なトレンドを観察すると、段階的な上昇が見られるものの、異常値とデータノイズにより周期的なパターンの識別が難しくなっています。季節性は明確ではなく、突発的な外部要因に影響されている可能性があります。
– 残差成分は、頻繁な異常値を特徴づけており、データの一貫性の欠如を示唆します。
### 4. **項目間の相関：**
– 経済的余裕と社会WEIのサブカテゴリとの間には高い相関があります。個人の自由度と社会的多様性の間にも関連が見られる。
– 一方で、心理的ストレスと他の個人及び社会項目間の相関は比較的低く、これが日々の変動を大きくする要因となっています。
### 5. **データ分布：**
– 箱ひげ図からは、WEIスコアが多くの異常値によって広い範囲にばらついていることがわかります。中央値は比較的安定しているにも関わらず、外れ値は頻繁に発生しています。
– 特に、心理的ストレスと健康状態のデータには多くの外れ値が存在し、結果の解釈を困難にしています。
### 6. **主要な構成要素 (PCA)：**
– PCAの結果、PC1が変動の41%を説明し、PC2は16%を説明しています。これは、WEIデータにおいていくつかの主要因が全体の動向を強く左右していることを示します。
– PC1は、経済的余裕と社会的持続可能性が大きく影響を及ぼしている可能性が高く、一方でPC2は心理的ストレスや社会的多様性が寄与していると考えられます。
### **総括：**
WEIデータには多くの異常値と極端な変動が見られますが、根底にはいくつかの主要な要因が隠れており、これらが時折大きなスパイクを引き起こしています。日々の変動が激しいため、データの精度向上と異常値の検証が必要です。また、全体の変動をより安定させるために、主要な構成要素に注視した政策が求められます。
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**
– グラフには3つの異なる期間のデータプロットがあります。
– 2025年7月から2025年9月にかけて、実績のデータは安定した範囲内で推移しているように見えますが、その後、線形回帰と決定木回帰による予測が示すように値が下降しています。
– 続いて2026年7月頃のデータが大きく右に移行して、異なる時系列の一致が見られます。これはデータ収集期間が異なる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に外れ値として考えられるデータは見当たりませんが、一番左側の期間における急激な変動がランダムフォレスト回帰で予測されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青いプロット）**: 実際に観測されたデータ。
– **予測（赤いバツ）**: 将来の予測として考慮されるデータ。
– **異常値（黒丸）**: 通常のデータ範囲から外れたデータポイント。
– **前年（緑色）**: 前年同期の比較データ。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測の信頼区間を示す。
– 異なる予測手法が異なる色の線で示されており、特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績データは比較的一貫しているが、予測手法により異なる未来の値が提案されています。
– ランダムフォレスト回帰が他の手法に比べて異なる傾向を示している点が興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年のデータや他の予測値と比較して、2026年のデータが密集しているのは、何らかの経済的イベントによる可能性も考えられます。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**
– 初期の期間では安定しているが、その後大きな変動が予測されるため、予測による経済の不安定さや混乱が予見できます。
– ビジネスにおいては、急激な変化に対して事前に準備を行う必要があるでしょう。特に異なる予測モデルの比較を通して、リスク対策や戦略の見直しが求められます。
全体として、このグラフからは異なる予測手法が示す多様な未来のシナリオに対して、柔軟に対応する意思決定の必要性が伺えます。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 時系列データは大きく二つの期間に分かれています。2025年7月から2025年9月までの地点では、スコアは約0.5からゆっくりと減少しています。
– その後、2026年7月頃に再びデータが現れ、その値は約0.7から0.8の間にあり、やや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年9月の終わりから2026年6月の間にはデータが存在せず、その間に何らかの要因でデータ収集が行われていない可能性があります。
– 期間の最後に表示されるデータポイントが急増しているため、これは重要な出来事や変化があったことを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績値を示しており、2025年7月から9月にかけてのみ存在しています。
– 緑色のプロットは前年比を示しており、2026年7月に集中しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測ですが、急激に下降しています。この時期の変化を捉えようとしている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルが異なるスコア推移を示していますが、特に線形回帰が他のモデルと異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前述したように、時系列上で異なる期間が明らかに分かれており、完全な連続性はありません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– データのギャップおよび最後の急増は、大きなイベントや政策の変更、経済環境の変化などに関連する可能性があります。
– ビジネスにおいては、この不連続性が計画立案や予測に影響を及ぼす可能性があるため、データ取得や分析がさらに重要になるでしょう。
この分析をもとに、さらなるデータ収集やモデルの精緻化が求められます。
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:
以下のグラフについての分析を行います:
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、青い実績データが集中しているエリアがありますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。いくつかのデータは異常値として円で囲まれています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のデータは、年の始めに急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中に、いくつか異常値があります。これらは他のデータポイントから大きく外れているものです。
– 紫色の決定木回帰とピンク色のランダムフォレスト回帰の線が急激に下降しており、予測が対照的な傾向を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、実績AIによるデータがどのようにトレンドしているかを表現しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、過去のデータとの比較を提供しています。
– 予測データは異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によるもので、それぞれのモデルが異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルの予測が異なり、特にランダムフォレストと決定木回帰の予測は劇的な下降を示していますが、線形回帰は安定しています。
– 実績データと前年データのエリアは重なっており、直感的には前年の一部のトレンドが続いている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集しており、全体として安定した分布を示しています。
– 予測データの急落は、予測の不確実性や外部要因の影響を示唆している可能性があります。
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**:
– 実績データが安定している一方で、予測の変動が大きくなる局面では、将来の不確実性やリスクの存在を意識するでしょう。
– 急激な下降を示す予測は、経済的な悪化や新たな市場の変化を示唆しているかもしれず、ビジネス戦略の見直しが必要になるでしょう。
– 社会WEI平均スコアの変動は、特に経済や社会政策の影響を評価する指標として重要であり、政策の見直しや新たな方針策定の必要性を示唆します。
このグラフからは、安定した過去のデータに対する異なる未来予測が示されており、特に急激な変動が予測された際の対応策が求められることが考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **下降傾向**: グラフは期間の初めに「実績（実績AI）」としての経済的余裕スコアが比較的高く、期間が進むにつれて下降しています。
– **横ばい**: 中盤以降はデータがなく、最初の下降傾向以外に目立つ周期性や大きな変動は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータに「異常値」として円で示されるデータポイントがあります。これは一般の傾向から外れたスコアを示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青）」と「予測（赤）」**: 実績は青色で示され、過去の経済状況を示しています。予測は赤色の「X」で示され、将来のスコアの推定位置を示しています。
– **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が黄色、紫、ピンクの線で示されています。これらは将来の動向を予測するために使われていますが、グラフの大半で重複しており、異なる角度や精度での予測は示されていないようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測の幅**: 予測値のばらつきが見られ、実際のデータに対して複数の予測が大きく異なっています。特に予測の不確かさ範囲が表示され、予測精度に対する自信が低いことが示唆されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 一見すると、実績に対する予測の精度が低いことから、モデル間の相関や実績との整合性が極めて低い可能性があります。
### 6. 直感的な洞察および社会への影響
– **経済不安定感**: 初期段階での急激な下降は、個人の経済的な余裕に対する不安やリスクを示しています。
– **モデルの信頼性**: モデル間の相違や不確かさの幅を見ると、予測に対する信頼性が低く、意思決定に対する慎重さが求められる状況です。
– **ビジネスへの影響**: 経済的余裕の低下は、消費者の購買力に影響を与え、企業の売上や景気全体に影響を与える可能性があります。
このように、提示されたデータからは個人の経済的余裕が不安定であることが示唆され、政策立案者やビジネスリーダーはデータの不確実性を考慮しつつ、慎重な戦略を立てる必要があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、データは期間の初めと終わりに集中的にプロットされています。中央の大部分にデータが欠けています。
– グラフ初期のデータは高いWEIスコアを示していますが、途中からスコアが下がり、終盤に再び上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの異常値が見受けられます。これらは他のデータポイントと大きく異なる位置にプロットされています。
– また、予測モデル（決定木回帰、線形回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる傾向を示しており、回帰の種類によって異なる未来予測がなされている点が興味深いです。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青）は、開始時と終了時に密集しています。
– 異常値は大きなサークルで表示されており、注意が必要です。
– 前年のデータと予測の不確かさ範囲も示されていますが、効果的な可視化が不足しているように思われます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年データとの比較が可能ですが、同時に表示されている予測と実績が交錯して理解が難しい側面があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除けば、初期と終了時でのスコアが比較的一貫していることから、ある程度の周期性を持っている可能性があります。
6. **直感的な理解とビジネスへの影響**
– 人々は途中での急なスコアの低下に懸念を抱くでしょう。これは健康状態の変化を示している可能性があり、その原因を分析することが重要です。
– 商業面では、このような健康状態の変動は、関連サービスの需要変動や提供計画に直に影響を及ぼす可能性があります。健康関連産業に従事する企業は、これらのトレンドを監視し、それに基づいて迅速に戦略を適応させる必要があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには明確な長期トレンドがありません。特に初期の評価日から急激な下降を示していますが、その後のデータはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のプロットにはいくつかの外れ値が存在するように見えますが、その後のデータとの比較ができません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色）**: 実際に観測されたデータ。
– **予測（赤色の×）**: 予測値であり、実績値と比較するポイントです。
– **異常値（黒の縁取り）**: 通常の範囲を超えるデータポイントで、異常が発生していることを示しています。
– **前年（緑色）**: 以前の年度のデータと比較するためのポイントです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の相関が重要ですが、予測値が限定的であり分析が難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは高い値を示しながら、その後急激に減少しています。データポイント間での整合性が重要です。
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**
– 急な変動や異常値は、心理的ストレスの急激な変化を示唆し、個人や社会に対する影響が懸念されます。
– 初期の高いストレスレベルは、その後の低下が社会的介入や政策の成果を示しているのかもしれません。
### 総合的な結論
このグラフは、初期の急激な変動と限定的な予測範囲を含んでおり、心理的ストレスが大きく変動する潜在的な要因を分析する必要があります。長期的なデータの収集と分析が進むことで、社会への影響をより明確に理解できるでしょう。
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:
このグラフは、360日間にわたる個人の自由度と自治を示すWEI（個人WEI）スコアの推移を表しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフは、評価日が2025年7月から始まり、2026年7月まで続きます。最初の段階では急激な変動が見られますが、しばらくの間、データがありません。次に、2026年5月以降にプロットが再び現れ、一定の範囲で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数ヶ月で、WEIスコアが急激に変動しています。特に、紫色のライン（決定木回帰予測）が急下降していることが注目されます。
– 異常値は最初の期間に集中して観察され、その後は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データで、最初の期間に集中しています。
– 緑色の点は前年のデータを示し、後半部分に集中しています。これは、前年と今年のデータが比較されていないことを示唆しています。
– プロットの密度が期間の初めと終わりで異なることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データ（XAI/3σ、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、実績データとの明確な一致は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが期間の初めと終わりで明確に分かれているため、相関や一貫した分布が確認できません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、評価の初期段階での急激な変動から、個人の自由度と自治に不安定要因があったことを感じ取るでしょう。この不安定さは、当初の予測の信頼性に対する懸念を引き起こす可能性があります。
– データの後半部分で安定した分布が見られることから、市場や社会の安定化が進んでいるという安心感を与えるかもしれません。この安定期は、ポジティブなビジネス機会や投資の時期として認識される可能性もあります。
全体として、このグラフは、個人の自由度と自治が期間を通じてどのように変動・安定したかを示し、社会やビジネスに対する影響を予測するためのヒントを提供しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は7月ごろまでは高いスコアを維持していますが、その後はデータがなくなります。
– 予測データ（ピンク色のライン）は、急激に下降していますが詳細なトレンドは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒の縁取りが示されたプロットがありますが、そこまでの明確な急激な変動はこの部分には見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の実績データを示します。
– ピンク色のラインは、複数の回帰手法に基づく予測を示しています。ここで特にランダムフォレスト回帰の予測が描かれています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、時系列的な比較が可能です。
4. **時系列データの関係性**
– 前年のデータと今回の実績、予測の比較が一応可能です。ただし、時間軸の左側にデータが集中しており、後半は前年データが多いという特性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 直感的には、実績データと前年データには若干の相関があるように見えます。これは、同様の季節的または周期的なパターンが存在する可能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や社会への影響**
– 最初の期間で実績が高かったものの、その後の予測で急激に下がることを考えると、社会WEIスコアを維持するための対策が必要かもしれません。その急激な低下は、社会的公平性や公正さに課題が生じる可能性があることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、このようなスコアの低下が企業の社会的信用に影響を与える可能性があるため、積極的なCSR活動や公平性を高める施策が望まれます。
全体的に、観察されたデータは社会的な課題の存在を示唆しており、対応策の検討が急務であることを暗示しています。
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:
以下は、このグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 過去から現在にかけて、データポイントが最初に集中して、その後大きなギャップがあり、後半は新たなデータの集中があります。これは、持続可能性と自治性のスコアが初期には一定範囲で上下し、後半に大きな変化があることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットにおいて、異常値として特定されたものがあります。また、予測上で急な変動が見られ、一部の期間での予測値の急上昇があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、黒い枠で強調された異常値が含まれます。予測は主に赤い×で示され、異なる色の線が様々な予測手法を表しています。
– 緑色の点は前年との比較で、過去データと最近のトレンドを浸透させようとする努力を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）が示されており、それぞれが異なる手法でスコアを予測しています。これらは、データの予測可能性や手法の精度を比較するために有用です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のスコアは安定しており、後半には極端な変動が予測されています。これは、外的要因や時間とともに増大する変動の影響を受けている可能性があります。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– 初期の期間におけるスコアの安定は、持続可能性と自治性に対する取り組みが一貫していることを示唆します。しかし、急激な変化は、ビジネスや社会的状況の急転換や新たな政策の影響を受けている可能性があります。特に急激な上昇が見られる部分は、成長の機会を示していますが、急激な変動はリスク要因としても捉えられるため、注意深く対応する必要があります。
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「実績AI」スコアは高く、その後急激に低下しています。この下降は短期間で発生しており、明確な原因がある可能性があります。その後、新しい期間で再び高いスコアを示しています。この周期的な高低の変化は注目すべきポイントです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に異常値が観察され、スコアが急激に低下する特異点が存在します。この変動は特定のイベントが影響を与えた可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色）**: 初期スコアが高いことを示し、次いで大きく低下しています。
– **予測（赤色、「×」）**: 実績スコアの変化を予測しています。
– **前年（緑色）**: 直近のデータは前年に比べて高く一定です。
– **予測モデル（線、色違い）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使用され、それぞれ異なるモデルが示されていますが、大きな傾向の違いは示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル間の関係は密接で、大きな分岐は見られません。各モデルは実績データに基づきつつ、安定した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測値の間の相関は強そうですが、急激な変動があるため、分析には注意が必要です。異常値処理が必要かもしれません。
6. **人間の直感と影響**
– 急激に低下したスコアは一時的な問題や政策変更の影響を示唆するかもしれません。再度高水準のスコアに戻っていることは、改善策や新たな対策が功を奏したと考えられます。
– 教育や社会基盤に関連する指標であるため、これらの変動は社会福祉政策や教育改革の成功や失敗を反映している可能性があります。政策決定者がこれらのデータを用いて、更なる改善を進めることが期待されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 最初の数値は高めに始まり、ほぼ安定していますが、徐々に減少する傾向があります。
– **予測**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の全てが最初から落ち込み、その後持ち直す予測をしています。ただし、変動の幅が異なります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 実績データの中で、初期におそらく外れ値が示されています。
– **急激な変動**: 特に決定木回帰の予測は一度大きく下落し、その後ゆっくりと上昇しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 異なる色で実績と複数の予測モデルの結果を視覚的に区別しています。
– **密度**: 後半にかけてデータが集中しており、実績値が一定の範囲に収束してい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
– **モデル間の比較**: 予測モデルはすべて、「下落後に回復」という同様のパターンを示しており、それぞれの予測精度と傾向の違いがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 実績と各予測モデルの間には一定の相関がありますが、異なる誤差範囲と傾向を持っています。
### 6. 直感とビジネスや社会への影響
– **直感**: グラフから、人々は最初の下落に驚くかもしれませんが、予測が回復を示しているため希望を持つ可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアが低下することは社会的懸念を生み、政策の再評価や新たな介入が必要となる可能性があります。同時に予測モデルを使用して、今後の対策を立てやすくすることが期待されます。
このような視覚的およびデータ分析から、グラフは社会政策や戦略の見直しの一助となり得る情報を提供しています。
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、このグラフについての詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 経済活動の総合WEIスコアについて、短期間で判断するのは難しいですが、日を追うごとに変化する傾向が見られます。色の濃淡に多少の周期性があり、特定の日に急激に変動しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と3日の特定時間帯において、黄色の領域が確認できます。これらの時間帯ではスコアが高く、急激な変動が起きていることを示唆しています。特に、時間帯ごとの変動が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は総合WEIスコアの強さを示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを表しています。逆に、紫色はスコアが低いことを意味します。
– 各セルは特定の日時と時間帯を表し、その色によって数値の違いが視覚的に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付と時間帯の組み合わせによって、スコアの変化を確認できます。同じ時間帯においても日毎に変動があることから、曜日や特定のイベントなどが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でスコアが高くなる周期性があるため、これが何らかの規則性や外的要因に関連している可能性があります。データの詳細が分かれば、さらなる分析が可能です。
6. **直感的な洞察、およびビジネスや社会への影響**:
– 経済活動が特定の日や時間帯に活発化していることが視覚的に把握できます。このような変動は、ビジネスの意思決定に影響を与えるでしょう。たとえば、スコアが高い時間帯に投資やマーケティング活動を集中的に行うことが効果的と考えられます。
– 社会的なイベントや政策の影響を反映している可能性があるため、関連するデータを分析することでより深い理解が得られます。
総合的に、このヒートマップは特定のトレンドや急変の時期を理解するための貴重なツールであり、ビジネス戦略を立てる際に非常に有用です。
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:
このグラフは個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップを示しています。以下に分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフにははっきりとした日ごとの変化が描かれており、特定の周期性や一貫した上昇・下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日に鮮やかな黄色（最高のスコア）を示す異常値が見られます。これは他の日と比較して大きく異なっており、何らかの特異なイベントが発生した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、スコアが高いほど黄色に近く、低いほど紫色に近いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データが含まれている場合、それぞれの時間帯（例：16時、19時）が異なる色を示していることから、特定の時間帯にスコアが著しく変動していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データに明確な相関は見受けられませんが、特定の日の特定の時間帯に著しい上昇が見られるため、何らかの要因がその時間帯に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは特定の時間帯に何かが起きている場合の利用価値が高いです。例えば、特定の日の特定の時間に消費者の活動が活発化する市場の動向を示している場合、企業はその時間帯に特化したマーケティング戦略を立てることが可能となります。
全体として、このグラフからは特定の日や時間帯における異常な活動レベルを特定するのに有効であり、この情報を活用することで戦略的意思決定に貢献できる可能性があります。
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:
分析には以下のポイントが考えられます。
1. **トレンド**:
– 各日付と時間帯によって色が異なり、それぞれのWEIスコアが示されています。全体的な期間の情報が視覚化されていれば、長期的なトレンドもわかる可能性がありますが、この期間だけでは特定しづらいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯で色が特に明るい（例えば、2025-07-01の19時）部分があります。これは非常に高いWEIスコアを示しており、異常もしくは重要なイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃度はWEIスコアの高低を示しています。明るい色は高スコア、暗い色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**:
– 時間帯と色の変化から、特定の日付の特定の時間帯のみスコアが高くなる傾向があります。これは時間依存の経済活動が関係しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は一様ではなく、特定の時間帯にクラスターが見られます。これにより、時間依存の要因が存在する可能性を示しています。
6. **直感的な感じ及びビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップからは特定の時間帯に経済活動が活発になる可能性を感じさせます。この情報は、労働時間の最適化やリソースの効率的な配分に役立つかもしれません。また、突発的な高スコアは市場の急激な変動を示しており、投資戦略の調整などに影響を与える可能性があります。
全体的に、このヒートマップは特定の時間帯の経済活動やイベントに関する貴重なインサイトを提供しています。
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:
この相関ヒートマップは、各WEI（Well-Being Index）項目間の相関関係を示しています。ここから以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**：
– 全体的に強い相関を示す領域がいくつか見られ、各要素間の関係性が明らかです。具体的な期間内での変動はヒートマップでは直接見えませんが、濃い赤が多いほど一貫したプラスの関係があることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**：
– ヒートマップは外れ値ではなく、相関の強弱を示すため、急激な変動を直接示しません。しかし、青の領域は負の相関を示し、中には他の相関傾向と大きく異なる要素があり、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 赤色が濃いほど強い正の相関を示し、青色が濃いほど負の相関を示します。例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心的ストレス）」の相関は0.85であり、非常に強い正の相関があります。
4. **複数の時系列データ間の関係性**：
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」には0.81の高い相関があります。これは、社会全体の公平性が総合的なウェルビーイングに強く影響することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 全体的に正の相関が多く見られます。「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間の負の相関（-0.31）は他とは異なり、興味深い点です。経済的余裕が必ずしも健康状態と直結しないことを示唆しています。
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**：
– 多くの人は個人的なウェルビーイングが社会的な条件と関連していると感じるでしょう。ビジネスにおいては、個々の幸福度が社会の公正さや自由度に影響されるため、包括的な政策やアプローチが有効であることが示唆されます。また、社会政策においても、広範な相関関係を考慮に入れることで、より効果的な施策が立案できるでしょう。
このヒートマップは、個人と社会のウェルビーイングがどのように関連しているかを理解する上で重要なツールとなります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアがほぼ一定の範囲で分布しており、特定の上昇や下降のトレンドは見られませんが、いくつかのカテゴリでスコアのばらつきが異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」などで外れ値が確認されます。これらは個人の生活状況の変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱ひげ図の中央の線は各カテゴリの中央値を示しており、箱は第1四分位数と第3四分位数を示しています。箱の長さが比較的大きいものは、データのばらつきが大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各箱ひげ図がそれぞれのカテゴリーの365日間にわたるスコアを示しているため、各プロット間の直接的な時間的関係はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にスコアが0.6から0.8の範囲に集中しているように見えます。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の維持）」は比較的高い中央値と狭いIQR（Interquartile Range）を持っており、安定した分布であることがわかります。
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**
– 直感的に、個人の生活満足度やストレスレベルには大きなばらつきがあることから、経済政策や社会的支援が必要とされる可能性があります。
– 高いWEIスコアを示す領域があることは、特定の社会制度や支援の効果を示しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、これらのデータをもとに、潜在的市場を特定したり、新たな製品やサービスを開発する機会があるかもしれません。
このように、多様な要素が絡み合い、社会全体や個人の幸福感に影響を与えていることが示唆されます。
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、WEI（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）した結果を示しています。このグラフから以下の点について考察できます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体的にトレンドや周期性は明確ではありません。各データポイントはばらついており、特定の方向性や周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は特に見当たりません。しかし、第1主成分が正の領域に強く位置する点や、第2主成分が負の極端な領域に位置する点は、注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットは、各データポイントの第1主成分（寄与率: 0.41）と第2主成分（寄与率: 0.16）の値を示しています。第1主成分はデータ分類の要因としてより重要であり、第2主成分はそれに次ぐ要因です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定のクラスターが見えないため、時系列データ間での強い相関関係は特に目立ちません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に均一に分布しており、強い相関関係やクラスターは観測されません。このことは、要素間で強い線形な関係がない可能性を示唆します。
6. **直感的及びビジネス・社会への影響**:
– この結果から、異なる経済指標が個別に独立した情報を提供していると考えられます。したがって、WEIを構成する各要素は、それぞれが異なる経済の側面を反映している可能性があります。これにより、経済全体の包括的な理解には、これら多様な要素の分析が不可欠であることが示唆されます。このデータ分析結果は、政策決定者が異なる指標を考慮し、より均衡の取れた経済政策を策定するための手助けとなるでしょう。
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。