📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
**時系列推移**
– **全体のトレンド**: データには、変動の大きい時期が複数見られます。特に期間初期のスコアが低く、中盤から後半にかけて上昇し、特定の日にピークを迎えていることが確認できます。
– **顕著な変動期間**: 7月2日から3日にかけて総合WEIが0.66から0.77に急上昇、7月6日と7日で最高の0.85を記録する日があるなど、急激な変動が見られます。
**異常値**
– 指摘があった異常値は主に総合WEIや個人WEI平均の値です。特に7月2日から3日にかけて、急激な上下変動が見られます。この変動は、社会的出来事や経済的ショックなどの外部要因が影響した可能性があります。
**季節性・トレンド・残差（STL分解）**
– **長期的なトレンド**: データの全体的な上昇傾向は、社会経済的な改善を示している可能性があります。
– **季節的なパターン**: 季節性は顕著ではありませんが、週末や特定の平日に変動する傾向が見られます。
– **残差**: 説明できない変動がまだ多く残っており、外部の要因があるかもしれません。
**項目間の相関**
– 経済的余裕と社会基盤のスコアは高い相関を示しており、経済的安定が社会基盤によって支えられることを示唆しています。
– 個人の自由度と健康状態も相互に影響し合っています。
**データ分布**
– 箱ひげ図の分析により、個人の心理的ストレスと自由度は中央値が低く、外れ値として高い値が存在することが確認されました。これは、特定の群で不均一な心理的健康状態があることを示しています。
**主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1: 0.61**: 主に全体のベクトル的な変動を示し、WEIの構成要素の主要な変動要因がこの1次元で表現されています。この構成要素がWEIの総合的な影響を強く受けていることを提案します。
– **PC2: 0.11**: より細かい個人の心理的ストレスや健康状態に関わる微細な変動を表しています。
**結論と推測**
– WEIスコアの急激な変動は、個別の出来事や社会的変化を反映している可能性があります。
– 経済的要因が社会基盤と密接に関連してスコアに反映されているように見えます。
– 異常値として、スコアが急激に低下したり上昇したりする日が幾つかありますが、その背景には、社会的・経済的ショック、政策変更、祝祭日などの要因が潜んでいると推測されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド：**
– グラフは二つの異なる時期にデータが分かれており、最初の期間（2025年7月～2025年11月頃）はWEIスコアが大きく変動していないように見えます。その後、2026年3月以降は別のクラスターが見られます。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 最初の期間のデータに対して、いくつかの異常値が記されています。例えば、青色の実績データの中に黒い円で示される異常値があります。また、予測データの中で赤いバツ印が明確な異常とされている可能性があります。
3. **各プロットや要素：**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示しており、安定したパフォーマンスを表しています。
– 赤いバツは「予測（予測AI）」で、実績と比較してどの程度異なるかを示しています。
– 緑のプロットは「前年（比較AI）」で、過去のデータとの比較が可能です。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示されており、予測値の信頼性に関する情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 複数の予測手法のデータが混在しており、それぞれ異なる予測を示しています。これらの予測間での比較は、予測モデルの性能を評価するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 実績データと予測データの間で、特に大きな相関関係は見られませんが、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）が異なる傾向を示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：**
– データのクラスターが別れているため、短期間で何らかの外因的なイベントが発生した可能性があります。このような区切れたデータは、経済指標の急変や市場の大きな変動を示唆している可能性があります。
– 企業や投資家は、異常値や予測データの不一致を注意深く検討し、短期的な意思決定に活用する必要があります。
このグラフからは、データの安定性の確認と異常値の管理が重要であることが示唆されます。また、予測モデルの選択における慎重な検討も必要です。
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:
## グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 初期には、データが0.7から0.8の間に密集しており、ほぼ横ばいです。
– 時間が経つにつれ、急激にデータのスコアが上昇する形跡があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分に黒い円で表された異常値が複数見られ、その中の一部は他の点から外れていることが強調されています。
– 突然の上昇があり、この変動は予測モデルと一致しない可能性を示唆します。
3. **プロットの要素**:
– 青い点は実績データを示し、紫やピンクの線は異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の結果を表しています。
– 緑色の点は前年との比較を示していますが、かなり時間が経った後に密集して配置されています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データの後、予測値が表示されるため、モデルが実績をどの程度予測できるかの比較が可能です。
– ランダムフォレストが他のモデルと異なる予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データとその後の急激な上昇の間に明確な相関が見られないため、突発的なイベントによる影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の横ばい状態から急激にスコアが上昇するトレンドは、経済や外部要因における劇的な変化を示唆しているかもしれません。
– ビジネス上では、このような急激な変動は、経済政策の変化や市場のダイナミズムに注意を払う必要性を感じさせます。
– 社会的には、新しいテクノロジーの導入や規制の大幅な変更が影響を及ぼし得ることを示しています。
全体として、このグラフは経済動向の急激な変化を検出するのに有用であり、それにより迅速な対応が求められる可能性を警告しています。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（過去データ）では、実績データ（青色のプロット）が0.8から1.0の間で概ね横ばいです。
– グラフの右側（未来予測）では、前年度のデータ（緑色）は比較的散らばっていますが、全体としてはやや低下している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒色のサークル）は、過去の実績内にいくつか見られますが、大きく逸脱してはいません。
– 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（青色のプロット）は過去の実績データを示し、予測（赤色の十字）は将来のAIによる予測です。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、線形・決定木・ランダムフォレスト各々のモデルで異なる予測の幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑色のプロット（前年度）は、今年度の予測が去年のデータとどう比較するかを示しており、ある程度の精度で過去と類似していますが、やや低下傾向です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去の実績データは比較的安定した範囲に収まっていますが、予測データの不確かさが示すように、将来の値は多少の変動が予想されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**
– 過去の安定した数値に対して、将来予測には比較的広い変動の予測があり、経済活動が変動する可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、予測の不確かさを考慮に入れたリスク管理や計画立案が重要となるでしょう。特に、予測のばらつきが大きいことから、柔軟な対応戦略が求められます。
このように、過去データの安定性に対し、将来予測が示す不確かさの増大が、今後の戦略において重要なファクターとなると考えられます。
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:
以下は、個人WEI（経済的余裕）に関する時系列散布図の分析です：
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青いプロット）は比較的安定しているが、一部予測（紫色のプロット）では上昇傾向が見られる。
– 前年のデータ（緑色プロット）は期間の後半に集中的に存在し、全体の傾向とは異なる動きを示す可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円で囲まれた青いプロット）が初期にいくつか見られる。これらは一時的な要因によるものかもしれない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績（実績AI）」（青）は実際の履歴データを示し、「予測（予測AI）」（X印）は今後の予測値を示す。一部の予測が異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で描かれている。
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差異が見られる。特に予測では急激な上昇が想定されている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータの相関、予測値の明示的な上昇に対する異常値の影響が考えられる。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 現状のデータからは、一部の短期間での劇的な変動が観察される。この変動は、個人の経済的余裕に大きな影響を与える可能性がある。
– ビジネスや社会においては、予測の上昇トレンドがどの程度信頼できるのか、また実績データの安定性や異常値の発生原因が重要な検討点となるだろう。
全体として、このグラフは様々な予測モデルを用いた未来の経済的余裕の推定を試みており、異常値やトレンドの変化から多くの洞察を得ようとする試みが見られる。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 360日間の中で、時系列は二つの極端な期間に分かれているようです。
– 左側（初めの約180日）では、実績データ（青）が表示され、右側（後半の約180日）では予測データ（緑や紫）が表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値として特定された点があります（黒い円）。
– 異常値以外は比較的安定した範囲内にあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）：実際のデータを示しています。
– 予測（赤×、緑、紫）：それぞれ異なるモデルによる将来の予測です。
– 異常値（黒円）：予想外のデータ点を示します。
– 前年（灰色）：前年の比較データとして示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実データと予測データは、若干のずれが見られます。
– 随所に異なる予測モデルが試されているようで、それによって異なる予測結果が得られています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはかなり凝集しており、安定した範囲において変動しています。
– 予測データは幾分拡散しており、予測の不確実性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人々は予測データの散らばりから、将来的に結果がどの程度の範囲で変動するかの不確実性を感じ取るでしょう。
– 異常値は、健康状態の予測において注意が必要なタイミングを示唆している可能性があります。予測モデルの改善が求められるかもしれません。
– ビジネスや政策決定において、異常値や予測モデルの改善に焦点を当てることが重要です。これにより、より精度の高い健康傾向を捉えられるでしょう。
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
– **現実データ（青色プロット）**：
– 明確なトレンドは見られず、初期段階での一定の範囲内での変動が見受けられます。
– 時間の経過とともに、スコアはやや減少傾向があります。
## 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒の輪郭）**：
– 開始時点で異常値が報告されていますが、これらは限られた範囲に集中しているようです。
## 3. 各プロットや要素
– **予測データ（赤い×）**：
– 複数の異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が示されていますが、実績の範囲からやや外れる傾向が見受けられます。
– **昨年の比較（緑色プロット）**：
– 昨年のデータは、実績よりもやや離れて配置されているため、別のトレンド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
– 複数の回帰モデルが実績データにどの程度フィットしているかの比較が可能です。
– 昨年のデータが提供されているので、過去との比較を通じて変動の理解が深まります。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– モデル間では大きな相関は見られません。
– 今年の実績データと昨年のデータの間に一貫したパターンがあるかどうか確認が必要です。
## 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **心理的ストレスの測定**:
– 初期段階の変動は、短期的なストレス要因の影響を受けている可能性があります。
– **予測の信頼性**:
– 予測モデルの多様性が、異なるシナリオに対する対応力を示し、外的要因に対する備えがされている可能性があります。
– **社会的影響**:
– 心理的ストレスの管理や適応支援が重要であり、異常値を検出することで早期介入が可能となるでしょう。
このグラフは、個人の心理的ストレス管理や組織における精神的健康施策の計画に役立つ重要な情報を提供することが考えられます。
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:
## グラフ分析と視覚的特徴の考察
1. **トレンド**:
– **実績 (青いプロット)**: グラフ左側の初期に高いスコアから始まり、その後、スコアが低下しています。
– **予測 (紫とピンクの線)**: ランダムフォレスト回帰の予測線は、実績よりも高いレンジにあり、緩やかに増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値 (黒い円)**: 実績の初期段階での外れ値が確認できます。
– **急激な変動**: 特に見受けられませんが、予測の初期には変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**: 実績値を示しています。非常に初期に集中しています。
– **緑のプロット**: 前年のデータを示し、現在の予測の基準となる可能性があります。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しています。
– **紫の線**: ランダムフォレスト回帰による予測。
– **ピンクの線**: 線形回帰予測に基づくもの。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **実績と予測の関係性**: 実績データは予測データのベースとなっており、予測はやや楽観的な伸びを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **実績と予測との間の相関**: 実績が予測の範囲内に収まっているので、予測は実績に基づいてある程度信頼できる推測を示していると考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– **感覚的な印象**: 初期データに基づくと、自由度と自治が減少する傾向にあったことを示しています。しかし、予測では将来的には回復の兆しが見られます。
– **ビジネスへの影響**: 自由度と自治が改善される見通しに基づき、ビジネスは戦略を柔軟に見直すことができるかもしれません。
– **社会への影響**: 社会的に自治や自由度が向上すると、人々の創造性や活動の活発化が期待され、ポジティブな影響が広がる可能性があります。
この分析に基づき、実績データを参考にしつつ、予測に基づくプランニングを進めることが重要かもしれません。予期される改善に向けて、今後の変化に備える準備をすることが推奨されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青の円）**: 評価期間の最初は0.6から0.8の間で比較的安定しています。途中2つの大きなジャンプが見られ、その後は安定して高いレベルを維持しているように見えます。
– **前年データ（緑の点）**: 最初はデータがなく、途中から一貫した上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、特定の点での急激な変動が見られ、外れ値と思われるポイントも存在します。
– 特に青の円内に黒丸の異常値がいくつか確認できます。
3. **各プロットや要素**
– **実績**: 青い円でプロットされ、実際の観測結果を示しています。
– **予測**: 3種類の予測結果が線で表され、それぞれ異なる回帰モデルを使用しているようです。
– **異常値**: 黒い円で示され、標準からの逸脱を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データとの間に明確な相関があるようです。ただし、途中の急激な変動は異なるトレンドを示しており、その原因を探る必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年のデータは、実績データと高度に相関しているように見えますが、突然変動するポイントがあるため、データの質や外部要因の影響についての分析が必要です。
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**
– 一般的には、全体を通して社会の公平性や公正さが改善していると考えられますが、途中の急激な変動や異常値が社会問題を示唆している可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとって、これらの変動を把握し対処することは重要であり、特に異常な下落や外れ値に注目して具体的な対策を講じる必要性を示唆しています。
このグラフから得られる洞察として、データの変動に対する理解を深め、異常値の背景を分析することが、より公平で持続可能な社会の構築に向けて重要であると考えられます。
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、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド:**
– グラフの初期部分では、何らかの変動が見られた後、スコアは横ばいになっているように見えますが、その後、データがない期間があります。
– その後、再びデータが出現し、スコアは再び安定した状態に戻っているようです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータポイントにいくつかの外れ値が観察されますが、それ以降は急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のプロットは実績AIのスコアで、比較的安定しています。
– 緑のプロットは前年度のスコアで、青との位置が類似している点から安定していることがわかります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しているようで、幅は小さいです。
– ピンクの線や青の線は異なる回帰手法の予測スコアを示しており、やや異なる予測を提示していますが本質的な動きに差は少ないです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる期間にわたるデータが比較されていますが、一定のスコアを維持していることから高い信頼性があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 緑と青のプロットは互いに非常に近接しており、相関があると考えられます。
– 各プロットの密度は一貫性があり、データ間で大きなばらつきは見られません。
6. **直感的に感じ取れること、およびビジネスや社会への影響:**
– WEIスコアは時間とともに安定しており、社会の持続可能性と自治性が一定の基準を維持していることを示唆します。
– ビジネスや公共政策の視点から、現状を維持するための施策が有効である可能性が考えられます。
– 外れ値や急激な変動が少ないことから、安定性を優先する上での参考になると言えるでしょう。
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
### 1. トレンド
– **実績値（青のプロット）**: 初期に集中しており、スコアは0.8付近で安定していますが、期間が経つと実績値は表示されていません。
– **前年データ（緑のプロット）**: グラフ右側に見られ、スコアが増加傾向にあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の実績値に黒い丸で示された外れ値があります。
– 特筆すべき急激な変動は観測されず、まとまった動きが見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 過去のデータを示し、特定の期間に集中しています。
– **異常値（黒丸）**: 通常の範囲から外れた特異データ。
– **前年（緑）**: 前年のデータを示しており、安定した上昇傾向を表しています。
– **予測値（紫系）**: 様々なアルゴリズムによる予測が示されていますが、やや異なるスコアを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と前年データ間で時間差があるものの、変動のパターンや影響が似ている可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と前年データの間に正の相関が見られるかもしれませんが、直接の相関関係を指摘するには不足しています。
### 6. 直感的意見と影響
– **直感的感覚**: 前年のデータが上昇傾向を見せることで、社会基盤や教育機会の改善を示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**: 社会インフラの改善が期待される場面で、多方面の政策決定に影響を与える可能性があります。また、教育機会の増加が長期的な経済成長に寄与することが予想されます。
全体として、データは社会インフラの向上基調を示唆し、継続的な監視が重要であることを示しています。
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:
以下は、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月頃）は比較的安定しており、WEIスコアは0.7から0.9の範囲にあります。
– 中盤から後半にかけてのデータ（約2026年3月以降）は、0.6から0.8の間で横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの実績データが異常値（大きなリングで示される）として認識されている可能性があります。
– 予測のデータ（ピンク、紫）の線には大きな上昇があり、その後水平に推移することが見て取れます。
3. **各要素の意味**:
– 青い点：実績AIによるスコアで、初期の安定性を確認できます。
– 緑の点：前年比AIデータで、直近の拡散や動向を示しています。
– 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）は予測範囲を異なる方法で示し、大きな変動を描いています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 実績と前年データは比較的密接な関係を持っていますが、予測データとは対照的に安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測範囲は広がっているため、実際のデータと予測には多少の不一致が見られる可能性があります。
– 異なる時期におけるスコアの分布は、初期よりも後半にかけて変動が低くなっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の実績は比較的高スコアで安定しているため、社会的な安定や政策の成功が垣間見えます。
– 後半のスコアの横ばいは、ある程度の安定性を維持していますが、予測モデルはより変動する可能性を示唆しており、これには社会的または経済的要因の変動が影響しているかもしれません。
– 政策改善や新たな取り組みの必要性を考える契機となり得ます。特に、異常値の原因を探求し、システムやプロセスの改善に繋げることが重要です。
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:
グラフの分析に入ります。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、全体的に色が濃い紫から緑・黄色へと変化していることが見られます。これにより、WEIスコアが上昇していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に急激に色が変わる部分がいくつかあります（例: 8時と23時の間で明るい黄色への急激なシフト）。これらは急激な経済的な変動や異常値の可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色はWEIスコアの強度を示しています。紫から黄色に移るほど、スコアが高いことを表していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのスコア変化がみられますが、特に7月6日から7日までの間で同時にスコアが上昇している時間帯があります。これは、特定の要因が複数の時間帯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**:
– 異なる時間帯間で色が一貫していないことから、時間帯ごとに独立したパターンや相関がない可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップからは、特定の時期や時間帯における経済活動の活性化が見受けられ、特に7月6日以降の急激なスコア上昇が顕著です。これが企業の意思決定や政策の変更をもたらす可能性があります。特に、急激な変動がある部分は潜在的な市場の変動リスクを示唆しており、これに対する注意が求められます。
このようなヒートマップは、時間をかけた詳細なトレンド分析や戦略的決定に役立つ重要なビジュアル情報を提供します。
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:
以下の分析を行いました：
1. **トレンド**
– 一部の時間帯で急激な変動があります。特に朝の時間帯（8時、9時）では色が暗い状態（低スコア）から徐々に明るい色（高スコア）に変わっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 昼から午後（15時、16時）にかけて、スコアが急激に上昇しているのが見られます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの大小を示しています。スコアが高いほど明るい色（緑から黄色）が使われ、低いほど暗い色（紫から青）になっています。
4. **複数の時系列データ**
– 同一日の異なる時間帯でもスコアの変動が大きく、特に朝から昼、昼から午後にかけて変動が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 基本的に時間が進むにつれてスコアが上昇する傾向にあり、その背景には社会や経済活動が活発化する時間帯であることが考えられます。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**
– 朝は活動が開始される時間であり、スコアが低めです。昼と午後の時間帯には活動が活発になり、スコアが高くなるのは納得できます。この傾向は、企業が特定の時間帯を狙ってマーケティング活動を強化したり、サービスを提供するタイミングの最適化に役立つでしょう。
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:
以下に、与えられたヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップを見ると、7月1日から7月10日までの370日間の期間において、高いWEI平均スコア（緑から黄色）の傾向が時折見られます。
– 特に、時間帯16時以降に、スコアが全体的に上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月9日において、16時と23時に突然の色変化（スコアの上昇）が見られ、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアのレベルを示しています。紫は低いスコア、緑や黄色は高いスコアを示しており、色の変化を通じて時間ごとの変化を視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯による変化が顕著であり、特定の日付と時間帯でのスコアの変動関係が見られます。特に夕方以降の時間帯（16時以降）にウェイトがかかっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは全体として夜間よりも昼間にかけて増加傾向にあるようです。また、特定の日に突然高スコアが現れる傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的に、ビジネスや社会の活動は夕方頃に活発になる可能性があります。また、特定の時間や日に急激な変動が見られるため、これらの時間帯には重要なイベントや社会活動がある可能性があります。
– 社会的な出来事や経済指標の発表など、特定の要因がこの変動に関連しているかもしれません。
この分析は、企業がマーケティング活動やリソース配分を計画する際に時間帯の特性を考慮するのに役立つでしょう。また、急激な変動に対しての警戒や機会を特定するための基礎になるかもしれません。
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、さまざまな経済ウェルビーイング指標（WEI）同士の相関関係を可視化したものです。各項目は360日間のデータに基づいており、色の濃淡で相関性が表現されています。
### 1. トレンド
– トレンドそのものはヒートマップでは示されませんが、高い相関値は指標間の一貫した関係を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップでは外れ値は直接見つけられませんが、相関値が極端に低い部分（ブルー系）は他と異なる関係性があることを示しています。
### 3. 各プロットや要素
– 高い相関（赤色）は項目間の強い関連を示し、たとえば「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が0.88と非常に強い相関を示しています。
– 低い相関（青色）は関連が弱いことを示しており、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が0.22とかなり低い相関を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– データの時間的な関係は直接示されていませんが、長期間の安定した相関関係が見て取れます。これにより、一部の指標は政策や経済的な影響を反映している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 多くの項目が中程度から高い正の相関を示しています。特に、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関が0.61であり、社会的側面と個人的な自由が関係していることを示しています。
### 6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響
– 全体として、社会的な公正さや多様性の保障が高まると総合的なウェルビーイングが向上することが示唆されています。これは、包摂的な社会の構築が個人および全体の満足度を高める可能性があることを示しています。
– 教育機会とウェルビーイングの相関があるため、教育への投資が個人および社会の幸福度を向上させる可能性が考えられます。
総じて、このヒートマップは、経済的・社会的要素がどのように関連し合い、互いに影響を及ぼしているかを可視的に理解するのに役立ちます。例えば、政策決定者はこれを活用して、特定の領域を強化することで広範な経済的・社会的改善を図ることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアは一定で、上昇や下降トレンドは見られません。変動は主にスコアの幅によるものです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公正さ、公正さ）」では、外れ値が多く見られます。特に、個々のデータポイントが箱ひげの外に大きく離れています。
– これらの外れ値は、これらの領域で一部の人々や集団が特異なストレスや公正さに関する経験を持っている可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図は、中央値、四分位範囲、最小値と最大値及び外れ値を示しています。
– 色はカテゴリーごとの視覚的なグループ化を助けており、視覚的な違いやテーマを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしての要素はないため、時間的な関係性よりもカテゴリ間の関係性が重要です。
– 「社会的WEI」と「個人WEI」の双方にまたがる要素に一貫したスコアの幅が認められます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人と社会に関連するWEIスコアにおいて、中央値が比較的一貫して高く保たれています。
– 錯綜した外れ値の存在が、特定の領域におけるスコアの不均一な分布を示唆しています。
6. **直感的な感覚と影響力の洞察**
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、特定の分野でのストレスや公正さに関する不安定性です。
– ビジネスや社会への影響としては、特定のカテゴリー（例えば心理的ストレスや公正さ）において超出している要因や状況が、公的な施策や企業戦略の焦点として重要になる可能性があります。
この分析は、社会的および個人的な幸福感のバランスを考慮した政策立案や企業戦略に活用可能であり、特定の領域において注意深い対応が必要であることを示唆しています。
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、主成分分析（PCA）を用いてWEI（ウィークリー経済指標）の構成要素を可視化したものです。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として明確な上昇や下降のトレンドはありません。プロットはばらついており、特定の方向への明確な傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分が高い位置にいくつか散在する点があり、これは他のデータポイントから外れた値、もしくは異常値とみなせます。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの位置は、2つの主成分の値に基づいています。第1主成分（寄与率: 0.61）が水平方向、第2主成分（寄与率: 0.11）が垂直方向に示されています。
– 第1主成分の寄与率が高いため、横軸方向の変動が全体のデータに対してより多くの情報を持っていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAでは相関が高い変数が似た方向にプロットされますが、このグラフではそのような強い集団は特に見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に散らばっているため、明確な線形相関は見られません。ただし、第2主成分に関しては少数のデータポイントに偏りが見られます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 人々はこのグラフから多様性と変動性を直感的に感じるでしょう。分析の結果、異常値があるとすれば、それは経済活動の異常や特異な出来事に関連している可能性があります。
– ビジネスや政策への影響としては、外れ値を特定して原因を探ることで、特定の期間に何が起きていたのかを理解する助けになります。この情報は、将来的な予測や経済状況の改善に寄与するかもしれません。
このような分析を通して、政策立案者や経済アナリストは、経済動向の理解を深め、適切な対応を考える材料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。