📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析
#### 1. 時系列推移と傾向
– **総合WEIの推移:** 7月初めからのデータを見ると、全体的なWEIスコアは0.65から0.80にかけてのブレ幅が見受けられる。7月6日から8日にかけて、急速に上昇し、0.85を記録した後、再び0.79に下がっている。全体としては中期的に上昇し、その後高い水準で安定しているトレンドが見られる。
– **個人WEI平均と社会WEI平均:** 両者ともに、日々のスコア変動に追従しつつ、個人WEI平均はより安定的であり、重大な変動は確認されていない。社会WEI平均は特に7月6日以降での顕著な上昇が見られ、地域的または政策的な影響があった可能性がある。
#### 2. 異常値
– **検出された異常値:** 7月2日から9日にかけて、特に7月3日、4日は異常値が多く見られた。特に7月6日、7日に高い異常値が頻出しており、特定の出来事や政策の影響を示唆している可能性が高い。短期間の急上昇や下落が頻発している。
– **異常要因の推測:** 異常値がある日は、政治的、経済的なイベント、もしくは社会運動などが背景にあるかもしれない。特に上昇した日には改善策や良いニュースが報じられた可能性が考えられる。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **長期トレンド:** 徐々に上昇する傾向が見られ、特に7月上旬では強調されている。
– **季節性パターン:** はっきりとした季節性は示されませんが、週の終わりにスコアが上昇するパターンが観察される可能性があります。
– **残差成分:** 突然の変動が残差に影響を与えている。これは一時的な外的衝撃やイベントに起因していると推測される。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ:** 経済的余裕と自由度と自治、持続可能性と社会基盤が相関の強いペアであり、これらは通常相互に影響を与え合う要因である。個人ストレスと社会基盤は負の相関を示し、基盤の発展がストレス軽減に寄与していることを示唆。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図の分析:** 個人WEIと社会WEI平均のばらつきは小さいが、異常値が多く存在することから全体の安定感をやや損なっている可能性がある。
– **中央値と外れ値:** 大部分のスコアは中央値付近に集中しているが、外れ値としてのスコアの増減が示されている。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（59%の寄与）:** データの主要な変動要因は経済的余裕や持続可能性の改善によるものである可能性がある。
– **PC2（12%の寄与）:** 少数だが、社会的な多様性や公平性の拡張が一部影響している。
#### 結論
総合的には、WEIスコアのトレンドは上昇傾向にあるが、特定の日に大幅な変動が見られる。これらの変動は、政策の変化や重要な社会的出来事に起因する可能性が高い。逐次継続してデータを監視することが、早期の発見と対応に重要となるだろう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは明確な上昇または下降のトレンドを示しておらず、横ばいの状態が続いているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているプロットは黒の丸で表されています。データが集中している部分とは異なるため、注目に値しますが、全体として大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、各時系列は予測値を表しています。
– 予測値には、赤い×や紫とピンクの線が使われ、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
– 緑の点は前年のデータを示しており、過去との比較対象となっています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 各予測モデル間には密接な関係は見られませんが、実績値に似たパターンを持って予測されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合的にデータは横ばいであるため、実績AIと予測AIの間に大きな差異は見られません。
– データの密度は、特定の期間に集中していることが示されており、これが季節性や他の周期性を示唆しているかもしれません。
6. **直感的に感じることとビジネスへの影響**
– データがほぼ横ばいであるため、現状維持が続いている印象を受けます。ビジネスにとっては、大きなトレンド変化がない限り、現状の戦略を続けることが可能でしょう。
– 外れ値が示すように、予測と実績が異なる場合のリスクを考慮し、さらなるモデルの検証が必要かもしれません。
– 前年のデータを活用することで、将来の予測へとつなげる洞察が得られ、季節性を考慮した戦略調整にも役立つ可能性があります。
この分析から、短期的な変動よりも長期的な傾向を重視し、持続的なモデル改善が重要であることが確認できます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– グラフに描かれている点データは初期段階（2025年7月付近）で密集していますが、その後急激に増加し、2026年5月ごろから再度データが集まり始めています。データが途中で途切れており、ほぼ一年の間には目立った変動がないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階では黒いサークルで示される「異常値」が見られます。これが何らかの異常な変動を示している可能性があります。
– 予測データ（青と紫の線）は急激に上昇していますが、途中でデータが途切れています。
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（実績AI）を示しており、比較的安定しています。
– 紫の線で示されるのは「ランダムフォレスト回帰」の予測で、初期段階で急上昇しています。
– 異常値は黒色の円で示されており、特定の日付での異常なスコアを示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**:
– 実績と予測の間に一貫した関連性が見られませんが、初期段階では異常値が実績に影響を及ぼしている可能性があります。
– 予測の範囲と異常値が交差しているため、モデルの予測がどの程度信頼できるかの再評価が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定ですが、予測モデルによる結果のばらつきが大きいです。
– 異常値は、モデルの精度やデータの質に関する洞察を与えるための重要な指標です。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 実績と予測の間に大きな差異が存在している場合、予測モデルの改良が求められるかもしれません。特に経済分野では、正確な予測が意思決定に直結するため、異常値への対策およびモデルの評価は重要です。
– 後半の数カ月で再び整ったデータが見られるため、イベントや政策の影響が評価されやすくなっています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期期間（2025年7月-9月頃）はWEIスコアが比較的安定しているが、その後のデータが不足しており、注目するべき明確なトレンドは見られません。
– 2026年7月において、データは再び集中しています。この部分に関しては、スコアが高く維持されていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は初期期間（2025年7月-8月）に記録されていますが、その後の時点では見られません。それ以降は非常に安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIの実データであり、初期に集中しています。
– 緑の点は前年のデータで、後半部分に集中しています。前年との比較が示されています。
– 異常値が円で示されているが、グラフにおける実際の異常値は初期の段階に限られています。
– 紫やピンクの線は予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示し、初期データに基づく予測はスコアの変化を維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期と後期のデータは明確に切り離されており、前年データが後期に集中し、時間の経過に伴う変化が大きいことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータ群と後期のデータ群の間に直接の相関は見られませんが、高スコアを維持している点で一致しています。
– データが不足しているため、分布の詳細な分析は困難ですが、安定した状態が維持されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが高い状態で安定していることは、経済や社会の安定を反映している可能性があります。
– 初期の異常値は、その後のデータが安定していることから大きな影響を及ぼしていないと考えられます。
– ビジネスにおいては、この安定したスコアはリスクが低い投資環境を示唆し、長期計画に寄与するかもしれません。
この分析は、データが限定されているため、予測や意思決定に際しては追加の情報と組み合わせて検討することをお勧めします。
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**
– 初期のデータ（直近の実績）は比較的安定しており、WEIスコアが狭い範囲で分布しています。
– ランダムフォレスト回帰での予測は、しばらくの間横ばいになっているものの、その後上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにおいて、いくつかの異常値が観測されています。これらは、一般的なトレンドから外れているため、異なる経済的背景や出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の値を示し、紫色はランダムフォレストによる予測です。
– 緑色のプロットは過去のデータで、将来の予測を比較するための指標となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去のデータと予測データが明確に区別されています。予測の信頼範囲も広がっていることから、予測の不確実性が時間とともに増加していることがわかります。
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明確な相関は見られないものの、予測は過去のデータと比較して上方変動の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その影響**
– 初期の安定したトレンドが示すように、多くの人は一般的な経済状況に大きな変化がないと感じるかもしれません。
– しかし、予測に基づく上昇トレンドは、将来的な経済的余裕への期待や懸念を生む可能性があります。このような情報はビジネスや財務計画において重要であり、個人や企業が長期的な経済戦略を設計する際に活用されるでしょう。
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:
以下は、グラフの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）は左側に集中しており、周期性や明確なトレンドは見られません。
– 予測（赤いX）はないためトレンドを論じにくいですが、予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による将来の指針は提供されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黑色円）は実績の点群に埋もれているため、顕著な外れ値はありません。また、急激な変動も見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）が観測された健康状態を示し、予想の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が点と線で示されています。
– 前年データ（緑色）は後半に見られるが、現年とは時期が異なり、比較がしづらいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現年の実績と前年のデータは、異なる時間スパンをカバーしており、直感的な比較が難しいですが、実績の低下/上昇が示されているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは密集して集中しており、全体的に変動が小さく、特定の範囲内に収まる傾向です。
6. **人間が感じるであろうことおよびビジネスや社会への影響**:
– 実績の健康状態は安定しているように感じられますが、未来に向けた予測が異なる回帰手法により提供されていることは、多面的な見方を可能にします。
– 社会やビジネスにおいては、健康状態を維持するための効果的な対応策の策定に役立つかもしれません。
このグラフは、安定性の確認とともに、異なる予測手法による未来の様々な可能性の比較を促します。
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**
– グラフは主に二つの期間に分けられます。
– 左側（2025年7月）は、実績データ（実績AI）があり、比較的高いWEIスコアを示しています。
– 右側には前年度の比較データがあり、2026年にかけてやや低めのスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータには異常値として強調されたデータポイントがあります。これらは他のデータよりも注目する必要がある重要なデータです。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績AIによるデータを示し、初期の実績としての情報を提供しています。
– 緑色のプロットは前年度のデータで、過去のトレンドを示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれており、特定の異常や重要な要因が存在する可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データセットは2つの異なる期間で構成され、実績データと前年度データを比較することで、心理的ストレスの変動が分析可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは、高い心理的ストレスの平均を示しており、安定性が比較的低いことを示唆しています。
– 前年度のデータはより安定したパターンを示しており、過去の平均値に近く、予測を行う際の参考になりそうです。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 初期の実績データでは心理的ストレスが高いことが伺え、仕事や社会のプレッシャーが強まっていた可能性があります。
– 前年度比較によって得られる安定したトレンドは、将来の予測や計画に寄与します。
– 異常値は特別な出来事や異常事態を示しており、それに対する適切な対策が必要とされます。
このグラフは、心理的ストレスに関連する経済要因や社会の動向を理解する手助けとなり、関連する政策や方策の決定に役立ちます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績（青）**：最初の期間に集中し、わずかな増加傾向が見られますが、その後のデータはありません。
– **前年の比較（緑）**：全体的に一貫した水準を維持し、顕著な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（緑の円）**：最初の期間に見られる異常値が注目されますが、その後のデータとは明確な対比はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **予測（×）**：中央に分布し、予測モデルの精度を確認する上で重要な指標です。
– **予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**：紫とピンクで示され、異なる時点で一致していることから、予測の妥当性が強く示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **予測と前年の比較**：前年のデータと予測との間に大きなズレは見られませんが、現実の動きが不足しているため、予測の精度を完全には確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各プロットの位置から、データは一貫性があるように見えますが、全体的な相関に関してはもう少しデータが必要です。
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**
– 現在のデータ分布は、予測と現実のずれを最小化しているように見え、ビジネスにおける意思決定において、特に計画や戦略策定の上で予測が信頼できるものであると感じられます。
– 社会的には、自由度と自治のスコアが安定していることは、経済環境の安定性を意味し、投資や政策計画においても安心をもたらす可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示しています。データは二つの時期（初期の青色点と後期の緑色点）に分かれています。初期の実績は比較的高いスコアで始まり、予測された（線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による）スコアが上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青色の実績点に黒い枠線で囲まれた異常値が存在し、他のデータポイントとは距離があります。これは異常事態または例外的に高い/低い結果を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色点は実績データを示し、比較的高い位置に密集しています。
– 緑色の点は前年の比較データで、やや低い（0.6〜0.8の間）位置にあります。
– 予測の範囲は灰色の帯によって示され、非常に狭く精度の高い予測がされていることがわかります。
– 予測手法の違いが異なる色（青、ピンク、紫）で示されていますが、傾向としては上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には一貫したトレンドがあります。
– 青色の実績データと緑色の前年データを比較すると、実績が前年に比べて改善しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 期間を通してスコアは安定しているが、一部例外を除いて着実に上昇しています。
– 異なる予測手法の結果が総じて一貫しており、モデル間での相関性が高いことを示唆しています。
6. **人間の直感および社会・ビジネスへの影響**
– このデータセットから、実績の向上が一貫して確認でき、予測もその方向を支持しています。これは、社会における公平性・公正さが改善していることを示唆しています。
– このような改善は、政策やプログラムの効果的な実行を示し、結果的に社会の安定性や経済的な公平性の向上に寄与する可能性があります。
– 異常値については、データの健全性や新たな課題を見つけるうえでのきっかけになる可能性があります。
このグラフは、社会的公平性と公正さの観点から、その改善が意欲的に検証されていることを示し、結果的には社会的、経済的な改善に貢献するポジティブな動きが捉えられています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– グラフは2つの明確な期間に分かれており、最初の部分（2025年中旬）は高いスコアで安定していますが、後半（2026年中盤）はスコアが一貫して低下しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は初期に見られ、WEIスコアが約0.6付近でその他のデータポイントより低くなっています。これは、異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青いプロット**は実績AIの実際のデータを示し、初期の期間に集まっています。
– **緑のプロット**は前年のスコアの比較データであり、後半部分に集まっています。これにより、前年との比較が可能です。
– 予測データ（赤い×）は中間に位置しています。
– 各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測は概ね似たようなトレンドを示していますが、スコアの低下がどのモデルでも見られます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと前年データに対する予測モデルの一致性および差異を示しています。特に、前年データは現在のデータと重なる部分が少なく、トレンドの変化を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 前年と実績のスコアは異なるクラスタにあるため、時間経過によってかなりの変化が生じたことを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察:**
– WEIスコアの低下は、持続可能性や自治性のリスクを示唆しています。ビジネスや自治体はこれを受けて、戦略の再考や対策が必要になる可能性があります。2025年の安定したスコアから2026年の低下は、これからの対策が必要であることを示しています。
このグラフからわかることは、持続可能性と自治性の両方において、近い将来に向けた準備が必要であるということです。特に、予測モデルが一貫してスコアの低下を示している点は、警戒が求められます。
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**:
– 一部の予測線（例えば、ランダムフォレスト回帰）は、期間の初めに高い値からスタートし、すぐに横ばいに移行しています。
– 実績データは340日経過後に急激に変わり、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が後半に多数記録されています。ただし、ほとんどの実績データは一定範囲内に収まっているようです。
– 特に、後半のグリーンのプロットに異常値が含まれていることから、予測誤差が大きい可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは過去の実績データを示し、緑色は前年の比較データとして表示されています。この比較が何を示しているのかの解釈は重要です。
– ピンクと紫の予測線は、異なるアルゴリズムによる予測を示しており、異なる挙動を示しています。
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、さらには前年データは明確に区別されていますが、予測と実際の結果とで大きな乖離があるため、それに関連する因果関係を検討する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の予測モデルは実績から大きく乖離しており、相関の低さが窺われます。予測モデルの調整が必要かもしれません。
6. **直感的な感じやビジネス/社会への影響**:
– 人々は予測の不安定さや、実績との乖離に不安を感じるかもしれません。このようなデータは、教育機会の質の低下や社会基盤の変化を連想させるため、政策立案者に重要な情報を提供するでしょう。
– 社会基盤や教育機会の改善には、予測の精度向上と異常値の発生原因の特定が不可欠です。これにより、より正確な状況把握と政策立案が可能になるでしょう。
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**
– グラフは二つの期間に分かれています。最初の期間ではスコアは高く、この範囲に密集しています。
– その後、スコアの予測が急激な減少を示していることがわかります。特に、2025年12月から予測範囲が示されていますが、不安定で大きな変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のスコア(実績AI)は安定していますが、異常値が存在します。
– 予測AIと実績AIの間には明らかに異なる挙動があり、特に予測が開始されたあたりから急激なスコアの変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のスコアを示しており、比較的安定して高いスコアを維持しています。
– 緑のプロットは前年AIのデータで、こちらも安定しています。
– 異常値は黒い縁で示され、特に初期の期間に集中しています。
– 予測のための線（紫、ピンク、灰色）がそれぞれ異なる分析手法を反映しており、複数の回帰モデルにより予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年AIのデータは同様の高いスコアを示していますが、予測が始まると大きく変化し、異なる傾向を示すようになります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測AIのスコアは、実績AIに対して不安定で、モデル間でのばらつきが顕著です。
– 初期データの安定性と比較して、予測データが明らかに異なる挙動を示すため、モデルの精度やデータの質を再評価する必要があるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスや社会への影響**
– 初期の高いWEIスコアは、社会の共生、多様性、自由の保障が良好であることを示唆します。しかし、予測により将来的な見通しが不安定であることがわかるため、政策変更や社会状況の変化が懸念される可能性があります。
– ビジネスや社会面では、この変動を考慮した戦略が必要になりそうです。特に多様性や自由の保障に関連するプログラムの持続可能性について注意が必要です。
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詳しく分析します。
1. **トレンド**
– 横ばいや周期性の傾向が見られます。特に、特定の時間と日付で顕著な変動が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日から7月7日にかけて、特定の時間帯（7時、15時、19時）で急激にスコアが上昇しています。この部分は黄色で示され、高いスコアを表しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。紫が低いスコアを示し、黄色が高いスコアを示します。このカラースケールを使用することで、視覚的に明示されている部分を簡単に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに異なる変動パターンがあります。特定の時間帯で特に高い変動があるため、日ごとの時間依存性が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 15時から19時までの時間帯では同様の上昇傾向が見られ、これらの時間帯間に相関があるかもしれません。
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**
– 高いスコアの部分が連続して発生していることから、特定のイベントや外部要因の影響を受けている可能性があります。この情報を活用することで、ビジネスの戦略的な決定に役立つかもしれません。例えば、特定の時間帯における効率改善やリソース配分に関するヒントを提供することが考えられます。
このヒートマップから、特定の期間や時間帯におけるパターンを観察することで、より効率的な経済活動やリソース管理に寄与する重要なインサイトが得られるでしょう。
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:
### グラフ分析の専門家としての洞察:
1. **トレンド**:
– 色の変化から見ると、スコアは日によって異なる変化を示しています。特に、濃い色（低スコア）から明るい色（高スコア）への遷移が見られる期間があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日や7月9日には、急激な色の変化が見られ、これらは急激なスコア変動を示しています。特定の日に何らかの出来事があった可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 色の違いは個人WEIスコアの異なる値を示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯にわたるデータはそれぞれ異なるパターンを示しており、一日の中で時間帯によるスコアの変動があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の集中度やばらつきにより、スコアが特定の時間にのみ高まる傾向があります。これは、特定の時間帯が活動や行動によって影響を受けている可能性を示します。
### 直感的なAIとしての洞察:
1. **人間が直感的に感じること**:
– 色のパターンや変化から、特定の時間帯や日付に焦点を当てた分析が必要であると感じます。特に、急激な変化が見られる部分が注目されるでしょう。
2. **ビジネスや社会への影響**:
– スコアの上昇が見られる場合、個人の経済活動が活発になったり商品やサービスの需要が高まる可能性があります。一方、下降している期間には注意が必要です。
このヒートマップは、一日の中のどの時間に経済活動が特に活発化するかを示し、それによってビジネス戦略や労働配分の調整を行うことが期待されます。
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:**
– グラフは、時間帯と日付に基づいたデータを色で示しており、色の濃さはスコアまたは指数の値を表しています。
– 後半になるにつれてスコアが上昇している日があることを示しており、日によって異なるハイライトがある。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月6日には黄色で示されている高スコアのピークが見られ、これが他の日に比べて特異的な高値を示している。
– 7月5日は全体的に低いスコアで、ここも注目すべき変動とされる。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 色の濃さはスコアの高さを示し、紫色が低スコア、黄色が高スコアを示しています。
– 白いスペースはデータが欠けているか、特定の時間帯に記録がないことを示唆している。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 日ごとの変動を見ると、特定の時間帯にスコアが集中しているか変動していることが分かる。
– 特定の時間帯（例えば午後や夜間）で高スコアが観測されるパターンがある。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一部の日付において、異なる時間帯でのスコアは相関性がなく、各時間帯ごとに個別で変動している可能性がある。
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:**
– 特定の日や時間帯に社会活動が活発である、または特異なイベントが発生している可能性が示唆される。
– 経済活動のピーク時間や非典型的なイベントによる影響を視覚化するのに役立つ。
– ビジネスでは、このようなヒートマップを利用して、特定の時間帯の活動を予測し、効率的なリソース配分を行うことができる。
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:
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視覚的に示しています。以下に、各ポイントに焦点を当てた分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体に直接的な時間的トレンドはありませんが、相関の強弱が描かれています。明るい色（赤）は強い正の相関、暗い色（青）は負の相関または弱い相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには直接的に外れ値や急激な変動は示されませんが、異常に強いまたは弱い相関を視覚的に確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– マップの色は相関係数を示し、1に近いほど強い相関を意味します。一方、0または負の値に近いほど弱いまたは負の相関です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体は示されていませんが、各WEI指標間の相関を知ることで、それらの間の関係性を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.88の強い正の相関を持っており、類似の要因が総合的および個別的な幸福に影響を与える可能性が示唆されています。
– 「社会WEI（公共性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も0.81の強い相関を示しています。これにより、公共性や公正性が多様性や自由に影響を与える可能性が示されています。
6. **このグラフから直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 強い相関が見られる分野に焦点を当てることで、社会政策やビジネス戦略を効果的に展開できるかもしれません。
– 公共性や公正性、及び多様性と自由の間の関係を強化することで、全体的な社会のウェルビーイング（幸福度）を向上させる施策が考えられます。
– 心理的ストレスが他の要因と比較し弱い相関を示すことから、心理的な健康へのアプローチはより個別的な方法が必要であることが示唆されます。
全体として、このヒートマップは経済的側面でのより強い幸福感の要因を理解するための貴重な視覚的ツールであり、資源の配分や政策決定における指針として活用できます。
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:
以下は、提供された箱ひげ図についての分析です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのスコアに顕著なトレンドは見られません。複数のカテゴリが似た範囲内でスコア分布を示しており、360日間を通しての安定した状態を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのカテゴリ（特に「個人WEI（経済余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」）には、外れ値が存在しています。これらは通常とは異なる経済状況や心理的ストレスの状況を指し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**:
– 箱の上部と下部は、第3四分位数と第1四分位数を示し、箱内の黒線は中央値を示します。ヒゲの範囲は、データの変動範囲を示しています。
– カテゴリによって箱の広さが異なり、これはデータのばらつきの度合いを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各「WEIタイプ」について、時系列データを比較することは難しいですが、カテゴリ間の分布を比較することで相対的な違いを識別できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と他の個別カテゴリの間には、スコアのばらつきが少ない（狭い箱）は高いスコアの安定性を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、経済的および社会的要因が個人や社会全体に与える影響を理解する手がかりを提供する可能性があります。
– 外れ値は特定の個々の問題（例えば、特定の時期における心理的ストレスや経済的困窮）に対して敏感であることを示しており、そのような場合において迅速な対応が必要となる場合があることを示唆しています。
– 社会的プログラムや政策の調整を検討する際、このデータを参照することが、最も影響を受けやすいカテゴリに対する適切な支援策を立案する際に役立つでしょう。
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、経済カテゴリのWEI（週次経済指数）に関連した主成分分析（PCA）のプロットです。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドというよりは、データポイントが第1主成分と第2主成分の間でどのように分布しているかを示しています。
– 特定の方向への明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、全体的にデータは第1主成分を中心に左右に広がっています。
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、右上に少し目立ったクラスタがあります。
– 分布の中心から少し離れた領域にデータポイントが存在しています。
3. **各プロットの意味**:
– 各点は異なる要素や観測値を表しており、主成分分析によって次元を減らし、主成分軸に沿ったプロジェクションを示しています。
– 第1主成分の寄与率が0.59で、第2主成分の寄与率が0.12であることから、横軸がより説明的であることがわかります。
4. **時系列データの関係性**:
– このプロットは時間経過を示していないので、時系列の変動やサイクルは直接視覚化されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に強い相関があるとは言えませんが、やや疎であるが多様に分布しています。
– データが中央密度から外れているものもあります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– このような分散を見ると、異なる経済要素がどの程度主要なトレンドを説明しているかを理解するのに役立ちます。
– ビジネスにおいては、どの要素が最も重要かを見極め、重点的な戦略を構築するための基盤になります。
– 社会的には、経済の動きや施策の影響の分析において、複雑なデータをシンプルに捉えるための方法として有用です。
このプロットは、延べた観点から多様な経済状況を可視化し、主要な要素を特定するための有力な手段です。
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。