📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析の概要：
1. **時系列推移**:
– **総合WEIスコア**：
– 初期のスコアは0.65から始まり、7月6日にピークである0.85375を記録し、その後再度安定します。
– 7月6日に顕著なスコア上昇が見られ、特にこの日には最高値に到達しています。
– **個人WEI平均**：
– 初期スコア0.61から始まり、後半にかけてわずかに上昇傾向。
– 7月6日から7日にかけて急激な上昇が見られます。
– **社会WEI平均**：
– 序盤から中盤にかけて一貫して上昇し、7月6日に最大の0.9125に到達します。
2. **異常値**:
– 異常値として認識されているスコアには、7月6日の一連の高スコア（特に0.81や0.84など）があります。
– 異常値が連続して現れる日は、特に社会感情やイベントの影響が考えられます（例: 政治的発表、国際的イベントなど）。
3. **季節性・トレンド・残差（STL分解）**:
– **トレンド**：総合WEIと社会WEI平均は7月初旬に顕著に増加し、その後は高水準で推移しています。
– **季節性**：短期間での周期的変動は見られないものの、特に社会関連のWEIが時々劇的に上昇する傾向があります。
– **残差**：多数の異常値は、外部要因による一時的な変動として説明可能。
4. **項目間の相関**:
– 相関が強い項目：個人の経済的余裕と全体の社会WEIは強く関連している可能性があり、経済安定が社会全体の向上に寄与していることを示唆。
– 特定の個人項目（健康状態、心理的ストレス）は、全体的な評価への寄与が抑えられており、これらは他の強い動向と独立して存在している可能性。
5. **データ分布（箱ひげ図）**:
– 各WEIスコアのばらつきは小さいが、7月6日を中心に大きな外れ値が観察され、これは統計上の異変を示します。
– 外れ値の多くは高スコアであることから、特定のイベントが社会パラメータを変化させた可能性があります。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PC1が圧倒的な寄与率（72%）を持ち、これは両者が共通して影響を与える大規模な要因（経済的もしくは社会的な大イベント）を示唆。
– PC2は相対的に寄与が少ないが、細かなバラエティ振動に焦点を当てています。
総じて、7月6日の高いWEIスコアは、特定の政策決定や外部的な影響が感情スコアに直結していることを示唆しています。個人の状況（経済、健康、心理）と社会全体の状態（公平性、持続可能性、インフラ基盤）は、相互に影響しあい、割と明確なトレンドとパターンを形成しています。分析結果をもとに、今後の政策や施策立案において注目すべき特定の日や社会イベントを明るみに出す必要があります。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色プロット）は、概ね0.6から0.8の範囲内で推移しており、若干の上昇傾向が見られます。
– ただし、特定の周期性は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い輪郭で囲まれたプロットが外れ値として示されています。これらは一般的なスコアから乖離していることを示していますが、多数存在しているわけではありません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットが実際のデータを示し、赤い「×」が予測されたデータです。
– 予測は線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰で行われ、その結果が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測されたデータは、実績データのトレンドを若干異なる形で追従しています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測は他の手法よりも滑らかな変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のスコアは安定して0.6から0.8の間に分布しており、大きな変動は見られないが、やや上昇を続けています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのシェーディング）は比較的狭く、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 視覚的に見て、全体としては安定感があるため、ビジネスや社会の状況が大きく変動していない可能性があります。
– 穏やかな上昇傾向はプラスの変化を示しており、成長の兆しとして受け取られるかもしれません。
– 外れ値は考慮の必要がありますが、少数であることから、全体への影響は限定的と思われます。
以上の分析により、WEIスコアの動向をしっかりと把握しつつ、次の戦略を立てるための指標として活用できるでしょう。
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:
以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）はおおむね横ばいです。
– 予測（紫色の線群）は、線形回帰とランダムフォレスト回帰のモデルでは上昇トレンドを示していますが、決定木回帰では変化がありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか観測されており（黒い円で囲まれている点）、これらは実際のデータポイントからずれていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、複数のモデルによる予測が紫色とピンク色の線で示されています。
– 灰色のゾーンは予測の不確かさの範囲を示しており、xAI/3σで表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）が異なる予測結果を示しています。特に、線形回帰とランダムフォレスト回帰は今後の上昇を予測していますが、決定木回帰は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには、ある程度のばらつきがありますが、大部分は0.6～0.8の範囲に収まっています。この範囲内での安定性が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– トレンドが横ばいであることから、現状維持の傾向が強く、新しい施策や改善が求められる可能性があります。
– 予測の中で上昇トレンドを示すモデルでは、将来的なポジティブな成長の可能性が示唆されています。これを受けて、戦略的な準備や資源の配分が考慮されるべきです。
全体的に、現状維持の傾向が強いですが、将来的な成長の可能性を秘めていることが示唆されています。これを考慮に入れた意思決定が求められるでしょう。
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:
視覚的な特徴とそこから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は7月の始まりからおおよそ安定して0.8付近にあります。
– 予測データ（ピンク線）は、0.8から1.0に向かって徐々に上昇していますが、急激な上昇はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、一部外れ値が黒円で囲まれており、通常の範囲から外れたデータがあることが示されています。
– 全体的には大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表しており、予測の信頼性を示しています。
4. **各時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは良い一致を見せています。予測範囲内に大部分の実績データが入っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて高い相関があり、実績と予測の間に大きなギャップは見られません。
6. **直感的な感想と影響**:
– データの安定性は社会的指標が安定していることの可能性を示唆しています。
– 外れ値の発生は一時的な要因が影響している可能性があります。これがどの部分に影響を与えるかの分析が必要です。
– ビジネスや政策決定において、予測データの信頼性が高そうであるため、長期的な計画立案に利用できるかもしれません。
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:
以下にこのグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 左側の実績（青い点）はほぼ横ばいです。
– 右側の予測（紫色の線）では、線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が緩やかな上昇トレンドを示しています。決定木回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の部分にいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれた青い点）が見られます。これらは通常のデータポイントとは異なります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、その中の黒い丸は異常値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しています。
– 線形回帰（紫線）、決定木回帰（水色線）、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）の3つの予測手法が異なる予測パターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに比べ、予測データは時間の経過とともに変動を示しますが、予測手法による違いが顕著です。線形回帰とランダムフォレスト回帰が上昇傾向を示す一方で、決定木回帰は横ばい状態です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は比較的一貫しており、予測手法が異なる結果を出しているため、データの性質に応じた適切な予測モデルの選択が重要であることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人は実績データからは安定を感じますが、予測データを見ると将来的な見通しが異なることに対して注意が必要です。
– ビジネスや社会では、不確実性を伴う状況でどの予測モデルを採用するかが、戦略的意思決定に影響を与える可能性があります。特に、中長期的な計画では上昇を示すモデルに基づく戦略が重要となるかもしれませんが、リスク管理の観点からも異なる予測結果を検討すべきです。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は横ばいで、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測線はなだらかに下降しています（紫および緑色の線）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値が黒い円で示されていますが、全体としては比較的一貫した範囲にデータが収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績（実際の観測値）
– 赤いバツ：予測（予測された値）
– 黒い円：外れ値
– グレーの範囲：予測の不確かさ範囲
– 線（紫色と緑色）：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）
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が比較されている。予測モデルの予測値と実測値の間に若干の差がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲内に集中しており、分布は比較的均一。
– 予測と実績の間に大きな相違はなく、予測モデルは比較的正確に実績を反映しているように見えます。
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**:
– 全体的に安定したパフォーマンスが維持されているという印象を受けます。
– 社会的な影響としては、健康状態が安定していることを示しており、このままの状態を保つための努力が評価されます。
– 予測データが徐々に下降しているため、将来的にはさらに安定した状態を維持するための改善策が必要かもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、評価日が進むにつれてやや上昇する傾向が見られます。
– 予測値（ランダムフォレスト回帰による紫の線）も一貫して上昇しており、今後のWEIスコアの増加を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に大きな外れ値は見当たりませんが、一部のデータポイントは他と乖離している可能性があります（黒の円で示されている）。しかし、全体としては比較的狭い範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）で示されたパフォーマンスは実世界の測定値を表し、予測（紫の線）はモデルによる未来の予測です。
– 外れ値を示す黒の円は、データセットの中で異常なポイントを特定しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 決定木回帰およびランダムフォレスト回帰による異なる予測モデルが存在し、それぞれの予測は僅かに異なるが、全体として同様のトレンドを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰も安定な予測を示しているが、ランダムフォレストがより顕著な上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのデータは横ばいから軽い上昇傾向なのに対し、予測AIのモデルによって示される予測は、いずれもさらに強い上昇を示しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– このグラフは、心理的ストレスの増加を示唆しており、特にビジネスや社会において労働者の精神的健康への配慮が必要であることを示しています。
– 上昇するWEIスコアは、職場環境の改善やストレスマネジメントプランの必要性を直感的に感じさせます。予測の精度を高めることで、プロアクティブな対応が可能になります。
全体として、このグラフは短期的なデータと予測モデルを通じて、今後の心理的ストレスに関するコンセンサスを視覚的に示しており、予防的対策を講じるためのツールとして有効です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体として横ばいの傾向にありますが、若干のばらつきが見られます。
– 予測（紫色のランダムフォレスト回帰）は一定の上昇を示し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの実績データ（青い点）は異常値（黒い円）としてマークされています。これらは他の値と比べて大きく異なる可能性があり、特異な事象を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点：実測データ
– ×印：予測値
– 黒い円：異常値を示す
– グレーの影：予測の不確かさ範囲を示す
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測には明確な相関は見られませんが、予測の一部は実績データの傾向を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値は一定の範囲内で分布しており、全体としては大きな変動は見られません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績データの安定が示唆されており、予測値が改善を示唆している場合、システムやプロセスの改善が期待されていることを示しています。
– 異常値がある場合、これらが何を意味するのかを詳細に分析する必要があります。異常値が多い場合、統制の効かない外部要因が存在する可能性があります。
この分析から、データの安定性を維持しつつ、予測アルゴリズムの精度向上により、さらなる改善が図られることが望まれます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体として横ばいであるように見えます。特に途中での大きな変動はありません。
– 予測の線（紫）は、途中でやや上昇した後、また横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 基本的に一定の範囲内にプロットされていますが、いくつかの外れ値が黒い円で示されています。この外れ値は特定の社会イベントや政策変更により生じた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、紫の線はさまざまな予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による結果を示しています。
– 灰色のシェードは、予測の不確かさの範囲を示しており、モデルが予測に自信を持っているかどうかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は、おおむね近い距離にあり、予測が実績に基づいて比較的精度の高いものであることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値が緊密に関連しているため、高い相関がある可能性があります。
6. **直感的な理解と影響**
– 横ばいの実績データと予測から、人々は社会の公平性・公正さが安定しており、予測モデルがこの安定性を支持していると感じる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、長期間にわたる公平性の安定は、政策決定や戦略形成における確信を強める要素となるでしょう。また、外れ値の要因を分析することで、新たな改善策を提案する契機となるかもしれません。
全体として、社会の公平性・公正さが予測に基づいて安定して推移していることを示しています。
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、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコア（青い点）は0.8付近で比較的安定しています。大きな変動は観察されません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、将来に向けてやや上昇傾向を示していますが、実績値のスコア範囲内です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は何点か強調されていますが、全体のスコアに大きく影響を与えるものではありません。
– 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**:
– 実績値は青い点で示され、予測値は異なる回帰モデルの線で示されています。
– 外れ値は黒い丸で明示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しますが、スコアの変動は小さいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のモデルによる予測と実績値が重なることで、予測値の信頼性がある程度確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値は密に配置されており、予測が比較的正確であることを示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEI（持続可能性と自治性）のスコアが高く安定していることは、社会の持続可能性と自治力が強化されていると解釈できます。
– 予測が同じスコアレンジに収まっていることから、今後も安定した状態が続く可能性が高いと考えられ、ビジネスおよび政策決定者にとって安心材料となります。
全体的に、WEIのスコアは現状維持またはわずかに改善すると予想され、社会の持続可能性に対するポジティブな見通しが得られます。
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:
## 分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はおおむね安定しており、大きな上昇や下降は見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）は、一定の値から急激に微増し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されている黒い円は、実績データの一部が予測範囲を外れていることを示しています。ただし、外れ値はごく少数です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 灰色の影（予測の不確かさ範囲）は、予測の信頼区間を示しており、全体的に狭い範囲であることから、予測は比較的信頼性があると言えます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインが示されており、それぞれ予測値の違いを可視化しています。
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間には、実際のスコアが予測ラインに沿っている部分が多く、そのため予測モデルは実績データをある程度うまくキャプチャしていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 記録されたスコアの分布は、一定の範囲内で安定しています。予測ラインはすべてスコアの範囲内に位置しており、統計的に意味のある相関を持っている可能性が高いです。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– このグラフから、人々は教育機会の安定性を直感的に感じることができます。実績データが大きく変動しないため、教育や社会基盤が安定していると解釈できます。
– ビジネスへの影響として、安定した教育基盤は長期的な人材育成に十分な環境を提供する可能性があり、これは社会の経済成長に繋がる要素となるでしょう。
全体として、このグラフは教育機会の安定性を示し、社会基盤の改善や維持に関する情報を提供しています。ビジネスや政策立案者にとって、長期的な戦略を立てる際の有用な情報となります。
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:
このグラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは2025年7月から始まっており、WEIスコアはおおむね0.6から0.9の間で変動しています。
– その後、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインは、一貫して高いレベル（0.8から1.0の範囲）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階でいくつかのデータポイントが特に低いスコアを示しており、これらは異常値として認識されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、x印は予測データを示しています。
– 黒い円で囲まれた青い点は異常値を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲です。
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若干の乖離がありますが、予測データの方が全体的に高めのスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.9の範囲で比較的一様に分布していますが、予測データは高いスコアを維持しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 予測データが実績データよりも一貫して高いスコアを示していることから、将来的には社会的な共生、多様性、自由の保障に関するポジティブな見通しがあることが示唆されています。
– これは社会的な政策やプログラムが効果を発揮している、または将来的にその可能性があることを示しているかもしれません。
このグラフは、社会的な信用を高めるための施策の効果を評価・予測するための有用なツールとなり得ます。
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、示されたヒートマップに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリ（時間帯ごと）のスコアは、最初は低い値から始まり、時間が進むにつれて徐々に上昇しています。特に、7〜8時と15〜16時の枠で顕著な上昇トレンドが見られます。
– 一方で、16〜23時の時間帯では大きな変動が観察され、特に7月6日のスコアが急上昇していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に16〜23時のスコアが急激に上昇し、他の日に比べて非常に高い値を示しています。この点は外れ値と見なします。
– また、7〜8時の時間帯で7月6日から急激に変動が起こり、この日は注目すべきです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– カラーグラデーションは、スコアの変化を示しています。濃い紫色は低いスコア、明るい緑や黄色は高いスコアを示しています。
– 最大の変動が見られる時間帯は、16〜23時です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によるパターンの違いが明白です。特定の日に異なる時間帯で似たような動きが見られるので、同時に発生した要因があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16〜23時のスコアが大きく変動していることから、ピークタイムに何らかのイベントや要因が作用している可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 7月6日の急激なスコア上昇は、特定の外的要因またはイベントが影響している可能性があり、その要因を分析することは重要です。
– もしこれがビジネスのパフォーマンスを示す指標であれば、特定の時間帯における戦略の見直しや改善が必要となるでしょう。
– 社会的には、急激な変化は予期せぬイベントによるものである可能性があり、さらなる調査が求められるところです。
全般的に、このヒートマップは特定の時間帯と日付における著しい変動を示しており、それらが示す要因についての詳細な分析が求められるでしょう。
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:
以下の点を踏まえて、この時系列ヒートマップを分析します：
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯において明確な上昇や下降トレンドがないようです。データが断続的で、特定のパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の0時におけるデータは黄色で示されており、これは他の日の同時刻とは異なる高いスコアに対応している可能性があります。この日や時間に何らかの変動要因があったと考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は、スコアの強度を示しており、高いスコアは黄色に近く、低いスコアは紫に近い色で表示されています。時間帯と日付の組み合わせによってスコアの分布が異なること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**:
– 時間帯ごとにスコアの変動が異なるため、時間によって異なる要因がスコアに影響を与え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（例: 16時、19時）で他と比べて低いスコアのセクションが見られるので、これらはその時間帯にパフォーマンスが下がる可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 時系列ヒートマップは時間帯ごとのデータの影響を直感的に示すため、特定の時間における業績や労働効率を向上させるための具体的な対策が必要であることを示唆しています。ビジネスやオペレーションの効率化、リソース配分の見直しといった領域での検討の契機となります。
全体として、各時間帯の日ごとの変動を把握できるこのグラフは、一定の均質性がないことを示し、戦略的な意思決定を支援するのに役立ちます。
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:
以下の分析を行いました。
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から見ると、一部の時間帯で徐々にスコアが上昇しているエリアが見られます（例: 15時台）。
– 他の時間帯では明確な上昇や下降トレンドが見られず、安定した時間帯も存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の19時台に黄色になっており、これがヒートマップ全体での最大値を示しています。このポイントが外れ値として特異的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はWEI平均スコアの強さを示しています。色が濃くなるほど高いスコアです。
– 白い部分はデータが無いかスコアが低い状態を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯や日ごとに異なるスコアが観察され、これらがどのように関連しているかによって、特定の時間帯に起きているイベントや社会的要因が影響している可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアがある特定の時間帯に集中し、特定の曜日で変化があるかもしれません（ただし、ここでは曜日情報は解釈が難しいです）。
– 例えば、7月6日に黄色が見られ、これは単発のイベントが影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察**
– 特定の時間帯でスコアが高いことから、社会的またはビジネス的に活気のある時間帯やイベントがあることがうかがえます。
– 7月6日19時のスコアは注目すべきで、企業や組織はこの時間の動向を調査することで、戦略的な利益を得られるかもしれません。
全体として、特定の時間帯や日に注目して、戦略的な施策を講じることが重要であるという示唆が得られます。
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、異なるWEI（幸福経済指数）の項目間の30日間にわたる相関関係を示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 本ヒートマップでは時系列トレンドではなく、異なるWEI項目間の相関を示しています。したがって、トレンドの分析よりも相関のパターンが中心です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定のペアで相関が低い部分は目立たないようですが、全体的に正の相関が強く、多くの組み合わせで赤色（高い相関）があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色の濃さが強いほど、2つのWEI項目間の相関が強いことを示します。1に近い値（鮮やかな赤）は非常に高い正の相関があること、逆に青に近い値は負または低い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく相関の観点ですが、「個人WEI 平均」と「心理的ストレス」や「自由度と自治」などは強い相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に高い相関（0.92〜0.97）があります。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の項目と比べて相関が低く（特に「総合WEI」が0.42）、独立性がある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 高い相関を示す項目同士は、いずれか1つが向上すれば他の項目も向上しやすいことを示します。例えば、個人の幸福の向上は社会的な幸福度の向上につながる可能性があります。
– 社会政策の改善が個人の心理的健康や自由度に直接的な影響を及ぼすことを示唆しており、政策立案において重要なインサイトを提供できるでしょう。
全体として、相関関係の強い項目を中心に、それぞれの幸福要因がどのように相互作用しているかの理解がこれにより深まり、戦略的な介入ポイントを特定するための基礎となります。
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:
このWEIスコア分布比較の箱ひげ図を見てみましょう。
### 1. トレンド
– 全体的に、スコアの中央値はおおむね安定しており、急激な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 各スコアタイプ間での大きな違いはありませんが、一部のカテゴリ（例: 「個人WEI（経済的余裕）」）には、スコアの分布が比較的狭いものがあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 幾つかのカテゴリに外れ値が見られます。特に「社会WEI（持続可能性と自治生）」や「個人WEI（心理的ストレス）」は明らかに外れ値があります。
– 外れ値は珍しいケースや異常値を示している可能性があり、深堀りすべき対象です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 箱ひげ図の箱は、データの25%から75%の範囲（四分位範囲）を表しています。箱の中の線は中央値です。
– 線（ヒゲ）は、それぞれ最低値と最高値を示し、外れ値を除いたものです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 本グラフは30日間のデータで、単一の期間内の比較であるため、時系列的な変動は示されていません。
– 各カテゴリ間の中央値や分布範囲の比較がメインです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各カテゴリでの分布の広さが異なるため、さらに深い分析が必要です。
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などは広い分布を持っており、個々のケースごとの差異が大きいことを示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– 人々は「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自治生）」のスコアの変動や外れ値に注目するでしょう。
– 社会的影響として、分散の大きいカテゴリは政策改善の対象となり得ます。例えば、ストレス管理や経済的安定性の向上が課題です。
– ビジネスにおいては、全体的なスコアの分布が安定しているカテゴリでのプログラムやサービス提供が有効ですが、変動が大きいカテゴリでの新しいアプローチも留意する価値があります。
このように、カテゴリ別の詳細な理解は、戦略的な意思決定に重要です。
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、国際カテゴリのWEI（Weekly Economic Index）構成要素に対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に特徴や洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な上昇または下降トレンドは見られません。データポイントは第一主成分と第二主成分の間にランダムに配置されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第一主成分で-0.2周辺、第二主成分で-0.1以下にいくつかの外れ値が見られます。この領域のデータは他と比較して特殊な特徴を持っている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、PCAの結果としてデータポイントの分布を示しています。第一主成分の寄与率は0.72、第二主成分の寄与率は0.09であり、第一主成分が特にデータの大部分の分散を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ自体では時系列を直接分析することはできませんが、30日間のデータが圧縮されており、第一主成分が大部分の情報を保持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分に対する相関は見られません。分布は全体的に広がっていて、単一の集合ではなく、複数の特徴を持つデータの混合が示唆され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**:
– PCAはデータの次元を削減して視覚化しやすくするために用いられます。この結果によって、統計的に特異な日や出来事を特定でき、異常値が現れる理由を探る上で有用です。
– ビジネスや社会の文脈では、これらの結果を用いて、経済活動や政策変更が特定の構成要素に与える影響を理解し、戦略を調整する手がかりとなることが期待されます。
データの具体的な意味付けには、追加の詳細情報が必要ですが、主成分の分布や特異点の分析によって、経済指標や政策の効果を理解する上での有用な指針を得ることができます。
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。