📊 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**: 2025年7月初旬のデータでは、0.65付近の低いスコアから0.85の高スコアにかけて急上昇しています。この変動は、特に数日以内で顕著な急上昇が観察され、7月3日から6日にかけて0.65から0.85まで変動しています。この急上昇は異常値としても認識され、背景には社会的・経済的な重大な出来事や政策の変化が考えられます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは堅調な上昇トレンドを示しており、特に7月6日以降は0.75前後を維持しています。一方、社会WEIは7月1日頃の0.78から7月6日の0.91まで急激に上昇し、安定性を欠いているようです。これが総合WEIの急上昇を牽引していると考えられます。
**2. 異常値の検出:**
– **7月2日から7月4日の低スコア**は、ある特定の事件や経済的ショックによってWEIが一時的に低下したことを示唆しています。7月6日の高スコアは、逆にポジティブなイベントまたは政策決定があった可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差:**
– 長期トレンドは7月上旬に向けた急速な回復を示していますが、周期性については短期間のデータのため具体的な結論は難しいです。しかし、断続的な波動の存在は内部的な変動要因を探る必要があることを示唆します。
– 残差成分は説明できない異常値として扱われ、予測不能なイベントまたはサンプル誤差が含まれている可能性があります。
**4. 項目間の相関:**
– 経済的余裕と社会WEI項目間に強い相関が見られます。特に、経済的余裕は総合WEIに最も寄与する要因となっています。
– 社会的な多様性や持続可能性も他の社会WEIと高い相関を示し、全体の社会WEIを押し上げる作用があります。これらはポジティブな社会的政策またはイベントによるものかもしれません。
**5. データ分布:**
– 箱ひげ図からは、全体的にWEIスコアが中央値付近で集約していることが見て取れますが、いくつかの異常値（外れ値）が存在しています。これらは短期的な影響要因による瞬間的なデータ変動として扱うべきでしょう。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– **PC1 (63%)**は主要な変動要因を捉えており、全体の経済要因がWEIに最も寄与していることが分かります。
– **PC2 (11%)**は社会的・個人的な要素をより反映しており、社会の持続可能性や教育機会などに影響されている可能性があります。
– PCA結果から、経済的・社会的な方針や取り組みがWEIに与える相対効果をより詳細に解析するための基礎的な洞察を得ています。
この結果を基に、政策立案者は経済状況の改善と社会サービスの充実を両輪として進めることで、総合的なウェルビーイングの向上を図ることが推奨されます。
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:
以下にグラフの分析およびその洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフの左側に青い実績データが密集しており、右側に徐々に緑色の前年データが集まっています。中間部分は予測（ピンク色）が示されています。
– 総じて大きな上昇や下降のトレンドはなく、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データにはいくつかの異常値があるようです。しかし、大きな急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績（実績AI）を示し、過去のデータを反映しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、比較のために提供されています。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測で、将来の推移を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績データと前年比データを確認できますが、大きな変化はありません。また、予測データも安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の間に明確な相関は見られませんが、データ分布は全体として狭い範囲にまとまっており、安定した経済状況を示唆しています。
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**
– グラフ全体を通して大きな変動がないように見えるため、人々は安定感を感じるかもしれません。経済状況が比較的一定であることを反映しています。
– ビジネスにおいては、短期間での大きなリスクが少なく、現状維持の戦略が適切である可能性を示唆しています。
– 社会的には、急激な経済変化に対する不安が少ないため、消費活動の持続が期待できます。
全体的に、経済が安定している印象を受け、将来的な予測も安定しているように見受けられます。これは社会およびビジネスの決定をより予測可能にする要因となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体では大きなトレンドが見受けられません。過去のデータと予測データが離れているため、一定期間での休止があったと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」として記されたポイントが観測されています。過去のデータと予測の間にこれが位置しており、変動の要因がある可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– **青い点**: 実績データを示していますが、一定期間でのみ観測されています。
– **緑の点**: 前年のデータを示しており、実績と異なる時期に現れています。
– **紫の線**: ランダムフォレストによる予測を表しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを表しているため、予測の幅が広いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには異なる時期に実績と予測が現れており、明確な相関関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は過去と未来で分断されており、連続的な関連性は示されていません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– データが連続的ではないため、不確実性が高い分野における予測と解釈されます。ビジネスにおいては、この不確実性が意思決定を難しくする要因と考えられるでしょう。
– 人々は、特に重要な変動が見られないため、未来の展開に不安を感じるかもしれません。予測の不確かさが大きいため、リスク管理が重要になるでしょう。
このデータは、より広範な連続的なデータ収集が行われていない点で、解釈が難しいため、さらなるデータの収集と分析が推奨されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月1日から2025年9月1日あたり）では、青のプロット（実績）がWEIスコア約1.0付近に集中しています。その後、急激な変動が発生しています。
– グラフの右側（2026年7月あたり）では、緑のプロット（前年と比較）が約0.6から0.8の範囲に分布しており、やや安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に、異常値として黒い円が確認できます。この範囲は実績が予想される範囲から外れていることを示しています。
– 紫色の線（線形回帰など）が上昇していることから、予測モデルが実績と異なる傾向を捉えていた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実際のデータを示し、緑のプロットは前年のデータとの比較を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータに大きな差異があり、前年よりも低下していることが直感的にわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は短期的に大きく変動しているため、予測モデルの信頼性や適合性が問わ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**
– 実績値の大きな変動は、社会的または経済的に重大なイベントが発生した可能性を示唆しています。この変動は、ビジネスの計画や政策の見直しを迫る要因となり得ます。
– 実際の結果と予測のずれが大きく、モデルの再評価や調整が必要であることを示しています。
このグラフは、経済に関連する重要な指標の変動を示しており、予測と結果の差異からモデルの精度向上が求められることが理解できます。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**
– グラフ全体について、大きなトレンドは目立ちません。期間の初めにいくつかの実績データがあり、その後は予測が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 8月下旬から9月にかけて、実績データの中に数個の外れ値が見受けられますが、それ以外に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青の点は実績データを示しており、比較的安定して見えます。
– 緑の点は前年のデータを示し、これも安定していますが、わずかに低い位置にあります。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、急激に上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対して、前年データはおおむね低めに位置しており、前年よりも若干の向上が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年データの間には、ほぼ横ばいの相関が見られます。
6. **直感的洞察とビジネスへの影響**
– 直感的には、実績データが前年より少し良い状況を示しており、将来的にさらなる改善が期待されるかもしれないと予測されます。
– もし予測が的中するならば、ビジネスにおいて経済的余裕が拡大する可能性が示唆されており、積極的な投資や経済活動の拡大が検討されるかもしれません。
– しかし、予測手法によってかなり異なる結果が示されているため、さまざまな要因を考慮した慎重な分析が求められます。
全体として、データは安定性を示しつつもわずかな改善を見せており、今後の動向に注目する必要があります。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは、初めの部分に実績データ（青）とそれに直面する予測データ（赤）があります。これらは短期間に集中しており、大きな変動は見られません。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、一定の期間にわたって安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの最初の部分に異常値（黒い丸で囲まれたデータポイント）があり、一部の点が他のデータから外れています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績データは青で示されており、過去の実際の状態を示しています。
– 予測データ（赤）は将来のスコアを予測しています。
– 各回帰モデルは異なる色の線で表されており、異なる方法での将来の予測を提供しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと予測データは、最初の期間において比較されていますが、その後、予測データのみが続いており、モデルの予測方法による違いが視覚的に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データの初期の密集した配置により、全体的な相関は強く見えます。
– 異常値の存在により、全体的な分布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や影響に関する洞察**:
– このグラフは、特定の指標（WEIスコア）に関する現在の状態と予測を視覚化したものであり、経済的な健康状態の指標として使われています。
– 定常的なトレンドは、安定した状態を示唆しており、急激な変動や異常値が少ないため、予測の信頼性は比較的高いかもしれません。
– 異常値の取り扱いによって、予測の改善やより正確なモデルの開発も考慮する必要があります。
このように、各要素を詳細に分析することで、ビジネスや社会経済的な状況の理解を深め、適切な戦略を立てる際に役立ちます。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体に明らかな上昇または下降のトレンドは観察されません。データは初期の段階から右側に急に移動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側にはいくつかの異常値が黒い円で示されています。これらは通常の範囲から外れた点として見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、左側に集中しています。
– 緑色の点は前年の比較データを表していますが、右側に集中しています。
– 紫やピンクの線は様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、左側に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青い点）と前年（緑の点）はデータが別の期間を表しているように見えますが、視覚的な関係は不明です。
– 異常値と実績の間に明確な関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体の分布は時系列的な流れが乏しく、分散しており、左側と右側で完全に分かれています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 島状にデータが分かれていることは、データ収集やプロセスに不連続がある可能性を示唆しています。
– 実績データと前年のデータが明確に離れていることから、同様の評価日であるにもかかわらず、異なる事象が現れている可能性があります。
– 経済活動や社会的状況における急激な変化やイベントが、これらのデータギャップの原因になっているかもしれません。
全体として、このデータは心理的ストレスの評価に連続性の問題を持っている可能性が高く、特定のイベントまたはシステムエラーに起因する可能性が考えられます。
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:
このグラフから得られる視覚的特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 初期の数週間には、実績（青い点）が比較的高い水準で安定しています。これがWEIスコアの基準点となるようです。
– グラフの期間全体では、データに周期的または長期的なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に一つの異常値（黒い丸）が見られるが、その後のデータと大きく乖離しない範囲に留まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、最初の期間に集中しています。
– 緑の点は過去のデータを示し、評価日が進むにつれてこれに基づく予測が行われたことを示しています。
– ラインの色は異なる予測モデルを示しています。紫のランダムフォレスト回帰が他のモデルと異なる予測をしているが、全体的に大同小異であることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間で大きな乖離は見られませんが、ランダムフォレスト回帰の予測は若干高めに設定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のデータは、初期の実績に基づきつつ、安定したスコアの傾向が維持されているようです。過去のデータの密度も高く、信頼性のある予測がなされている可能性が高い。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 初期の高い実績スコアが長期的な自由度と自治の評価にしっかりと影響していることが示唆されます。
– 経済指標としては、短期間での大きな変動がないため、安定した自由度と自治が保たれている状況を裏付けるものと考えられます。これは政策決定における基盤となる可能性があります。
グラフ全体として、個人の自由度と自治のスコアが安定して維持されていることが示唆され、社会経済的な安定感を暗示しています。
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:
このグラフは、360日間の社会的公平性と公正さに関するWEIスコアの時系列散布図を示しています。以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは、初期の評価日の近くで多くのデータポイントが集約されています。その後、スコアは大きく減少し、また別の期間で再び密集しています。
– 時系列的に見ると、2つの主要な期間に分かれ、前半は0.6-0.8の範囲を中心に、後半は別の範囲での観測が見られます（おそらく0.4-0.6）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期期間に異常値が示されています。黒色の大きなサークルでマークされており、他のデータポイントと比較して顕著に外れています。
– 予測の線（紫やピンクの線など）が示す通り、特定の時期に急激な変動が発生した可能性が示唆されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は実績を示し、安定的な動きで初期に多く見られます。
– 緑色のプロットは前年の比較を示しています。
– 予測線は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測を示し、異なる予測モデルの適用を明示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測、前年の比較が同時に表示されており、これらの関係性を考慮することが重要です。前年のデータとの変化が特に後半で明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと前年のデータには重複した値が多く、WEIスコアは最初期には安定しているように見えます。
– 後半のデータは予測モデルにより変動幅が示されていますが、平均的な予測範囲が異なることに注目すべきです。
6. **直感的洞察と社会的影響**:
– 初期の安定性が社会的な安定や公平性を示した場合、後半の変動がどのような政策や社会的出来事に起因するかを分析することがビジネスや政策決定に重要です。
– 異常値が表示されている箇所の要因を特定し、再発防止策を講じることが公平性の向上に寄与する可能性があります。
このグラフは、社会的公平性の変動を時系列で視覚化し、複数の予測モデルから異なるインサイトを得るための重要なツールです。
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:
### グラフ分析と洞察：
1. **トレンド**:
– グラフの左側には実績データが集中しており、高いWEIスコアを保っていますが、横ばい傾向にあります。
– 右側には予測データがあり、こちらも高いスコアを示していますが、若干のばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒丸で示される異常値が実績データに存在するが、全体のスコアに大きな影響を与えているわけではない。
– その他、急激な変動は見られない。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青色）と昨年（薄緑）は、トレンドが非常に似通っており、昨年と比較され、今年のスコアがどの程度改善または低下しているかを示している。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、多様な手法で将来のスコアを見積もっており、モデルごとの予測のばらつきが見られる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績が明確に分かれているが、実績のトレンドが予測の基礎となっている。
– 予測の分布を見ると、異なるモデル間で同様の高スコアを見積もっており、安定した持続可能性と自治性が予測されている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測値の範囲（薄灰色の領域）内に実績が収まり、予測の信頼性が示される。
– 決定木とランダムフォレストの予測が、線形回帰よりも低めに出ている可能性があるが、全体的には高いスコアを見積もっている。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアが高い状態を維持していることから、社会の持続可能性に対する積極的な取り組みが継続されていることを示す。
– 予測値が実績と一致することで、将来の支出や政策決定における計画の信頼性が増す。
– 異常値の存在は慎重なモニタリングの必要性を示唆するが、全体における影響は少ないため、管理可能と判断できる。
このような分析から、持続可能性と自治性の向上を目指す取り組みが、安定して進行していることがわかります。これにより、社会やビジネス環境での信頼性が高まり、より良い資源配分や政策決定に寄与します。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると時間によって変化する2つの異なる期間があります。
– 初期の実績データ（青色）では、スコアが約0.6から0.8の範囲で横ばい、または微増しています。
– 予測データ（ピンク色の線など）は、急に1.0近くまで上昇しています。この上昇はモデルによる予測（ランダムフォレスト回帰など）に基づいています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データでは、ほとんどが0.6から0.8の範囲で安定していますが、いくつかのデータポイントがその範囲を外れています（異常値としてマークされています）。
– 予測モデルの期間では、スコアが急激に上昇していることが確認できます。
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います。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、±AISigma/3の範囲が表示されています。
– 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）が異なる予測曲線を生成しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績データと予測データの間には明確な相関はありませんが、予測モデルは以前の実績データを基に異なる予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的一定で、予測によってどう変化するかが注目ポイントです。
– 各予測モデルの間で若干のばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測された急激な上昇は、社会基盤や教育機会に関する劇的な改善が期待されるという良い兆候とも見ることができます。しかし、この予測がどれだけ信頼できるかには注意が必要です。
– ビジネスや政策にとって、これが正確であるならば、持続可能な発展に向けた機会が大きく広がる可能性がありますが、予測の信頼性と不確実性を常に考慮する必要があります。
この分析が、意思決定やさらなる調査の一助となることを願っています。
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:
### グラフ分析のポイント
1. **トレンド**
– 初期の段階（2025年7月）は、スコアが高く安定しているように見えますが、その後のデータは2026年6月付近で新たに集中的に分布しています。
– 全体として、時間が経過するにつれてデータポイントが増加している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 冒頭の部分（2025年7月）に異常値と示されるデータが見受けられます。
– 一部の予測値（特にランダムフォレスト回帰によるもの）は、短期間で急激な変化を示しているようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **実績（青）**: 実際のデータとされ、最も信頼性があるとします。
– **予測（各色の×印）**: 異なるモデルによる予測結果を示しています。ランダムフォレスト回帰の予測（紫色）は他の予測値に対し顕著に異なるパターンを示しています。
– **異常値（黒丸）**: 通常の範囲を超えた特異点として示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間にいくつかの一致と差異があります。ランダムフォレスト回帰は実績データとやや異なる動向を示しており、他の予測モデルは比較的実績に沿っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのデータポイントは高スコア（0.8〜1.0）の間に集中しています。これが示唆するのは、WEIスコアが比較的高い状態が維持されているということです。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**
– 初期の異常値およびランダムフォレスト回帰による予測の乖離は、社会的または経済的政策が急速に転換されたか、または予期しない出来事が発生したことを示している可能性があります。
– 全体の高スコア維持は、将来における社会の安定性や多様性の受容が好ましい傾向にあることを示唆していますが、異常値が生じたタイミングでの対応策を考えることも重要です。
### 直感的な洞察
– 多くの人がこのデータから感じ取るのは、最初の異常点の存在と、その後のスコアの拡散が結果に影響を及ぼす可能性があるということです。
– ビジネスにおいては、安定した高いスコアに基づいて長期的な計画を策定できるが、一時的な異常値を考慮に入れたリスク管理も求められます。
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:
## グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色合いは全体として時間とともに変動しています。特に、7月5日以降に色が緑色から黄色になり、数値が上昇していることを示しています。これは上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの中で、7月2日や7月6日に他の期間とは異なる色（黄色）が目立ち、これは急激な変動や外れ値を示唆しています。
3. **各要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示し、色が濃いほど低いスコア（0.650付近）、明るい色ほど高いスコア（0.850付近）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが異なり、特定の時間帯（8時、15時、16時の間）に明確な傾向が見られます。これにより、いくつかの時間帯で異なる経済的活動や効率が存在する可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアの違いが見られますが、全体として日は経つにつれスコアが改善していることが確認できます。スコアの上昇は、特定の経済活動が日に日に改善していることを示す可能性があります。
6. **直感的な理解と影響**:
– このグラフから、人々は特定の時間帯と日に経済活動が改善するトレンドを認識し、特に週末に向かって改善が見られることがわかるかもしれません。ビジネスにおいては、特定の時間帯や日に基づいて資源を最適化する戦略を検討することが重要となるでしょう。社会的には、時間帯ごとの経済活動の違いが特定のパターンに従うことで、政策の適用にも影響を与える可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップの色が濃い青から黄色に変化している部分を観察すると、一定の上昇トレンドがあるように見えます。特に、7時、15時、23時の時間帯で顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時の時間帯で非常に濃い色（青から紫）が観察され、一時的に低いスコアだったことを示しています。この色の急変は外れ値として評価できるでしょう。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の違いはスコアの高さを示しており、濃い青/紫は低スコア、黄色は高スコアを表しています。色の変化は時間とともにスコアが変化する様子を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時間帯ごとに異なるスコアの変化パターンが観察され、複数の時間がそれぞれ異なる傾向を示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付が進むにつれてスコアが全体的に上昇しているため、時間の経過とともにポジティブなトレンドにあることが示唆されます。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– 上昇トレンドがあることから、経済活動が徐々に回復している可能性があります。
– 特定の時間帯でスコアの変動が激しいため、その時間帯の要因を特定し改善を図ることができれば、さらに経済成果を向上させることができるでしょう。
– ビジネスにおいては、ピーク時間帯を活用することで効率的な資源配分が可能になるかもしれません。
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:
このヒートマップは、特定の期間（2025年7月1日から2025年7月11日まで）の社会WEI平均スコアを示しています。ここから得られる洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 時間帯におけるスコアは、日にちが進むにつれて変動がありますが、顕著な上昇や下降トレンドは示していないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、7月7日にスコアが急に高くなり、7月8日に再び下がる現象が見られます。この変動は、何らかのイベントや出来事によるものかもしれません。
3. **各プロットの意味**:
– 色（特に黄色）は高いスコアを示し、青や紫の色はより低いスコアを示します。これにより、時間帯や日にちによるスコアの変動が視覚化されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例：午前8時から午後3時）は、全体的に高いスコアを示しています。人々の活動時間に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日時における高スコアと低スコアの分布が一貫しており、異なる時間帯での相関やパターンを示しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会的影響**:
– 規則的な業務時間帯には、高い社会WEIスコアが観測されていることから、人々の活動が活発になる時間であることが考えられます。
– ビジネスにおいては、特定の日や時間帯をターゲットにした戦略を立てることで、効果的なマーケティングや業務の最適化が図れる可能性があります。
このヒートマップからは、人々の活動に関連したスコアの変動とその背後にある要因についての仮説を立てることができます。このデータは、より細かい経済的、社会的な要因分析に役立つでしょう。
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
1. **トレンド:**
– ヒートマップ自体は時系列の変化を示すものではありませんが、異なる項目同士の相関を視覚化しています。相関関係が長期間に一貫している場合、高い相関値が示されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 急激な変動について直接示すものではありませんが、相関係数が予想外に低い値（例えば、0.05など）となるケースが特定の項目間で見られます。
3. **プロットの意味:**
– 色の濃淡：相関の強さを示し、濃い赤は高い正の相関、濃い青は高い負の相関を示します。
– 上位に位置する項目（例：総合WEIと個人WEI平均、社会WEIの関連性）は、経済活動と個人または社会的幸福度の関連性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 「総合WEI」と他の指標（個人WEI平均、社会WEI）の間には、高い相関（0.8以上）があり、全体的な経済活動が個人や社会の多様な側面に影響を与えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 個人WEI（経済的余裕）とその他の指標との相関が低い（例：健康状態と0.05）ことから、経済的余裕が必ずしも他の個人の幸福指標と直接関連しない可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– ビジネスや公共政策においては、「総合WEI」や「社会WEI」がその他の指標の変動に大きく影響するため、経済政策が個人と社会の幸福度向上につながる可能性を示唆しています。
– また、相関が低い項目に対しては、別の取り組みや新しい戦略が必要であることを示し、特に経済的余裕と健康状態のような要素における新しいアプローチが求められるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体が箱ひげ図で構成されており、特定のトレンドを示すというよりは、各カテゴリでのスコアの分布を視覚化しています。箱ひげ図自体は期間内でのWEIスコアの安定性や変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」には外れ値が存在します。これにより、一部のデータポイントが他と比べて顕著に異なることが示されています。これらは特異な経済状況や心理状態の個人がいることを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱の位置が中央値を示し、その上下のヒゲは分布の範囲を示しています。中央値が高いカテゴリは「総合WEI」、またカテゴリによって分布の広がりが異なり、例えば「個人WEI（経済的余裕）」ではより広い範囲にスコアが分布しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりも、異なるWEIカテゴリ間での比較が主な焦点です。各カテゴリでのスコアの安定性と変動幅が異なるため、比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 箱の幅や位置は、カテゴリ間のスコアのばらつきの相対的な比較を可能にしており、全体的な分布の均一性や偏りを観察できます。「個人WEI（経済的余裕）」のように範囲が広い場合、個人間でのばらつきが大きいことがわかります。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、異なる経済的・社会的カテゴリにおける個人や社会全体のウェルビーイングの状態を視覚化しており、経済や社会政策の策定において各カテゴリの状態を考慮する必要があることを示唆しています。
– 高い中央値を持つカテゴリは、比較的安定した状態を示し、政策の継続もしくは強化が必要なエリアとして認識されます。一方、外れ値を含むカテゴリでは改善の余地があることを示唆し、特に「個人WEI（経済的余裕）」の広い変動幅は、特定の個人やグループへの支援が重要であることを表しています。
このような分析により、政策立案者はどの分野に重点を置くべきかの指針を得ることができます。
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:
以下に、この主成分分析（PCA）グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフはPCAの結果を示しており、それぞれのプロットはデータポイントの分布を示しています。特定のトレンド（上昇、下降、周期性）はこのグラフからは明確に確認できませんが、データは横に広がっており、第1主成分に対する影響が大きいことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上部（第1主成分が-0.25から0.0、第2主成分が0.15以上）にいくつかの外れ値が見られます。これらのデータポイントは他と異なる挙動を示しており、詳細な分析が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– ドットの密集度が高い部分は、データがそこに集中していることを示します。第1主成分0.0付近に多くのデータが集まっているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは主成分でのプロットなので、特定の時系列の変動を示しているわけではありません。しかし、データが幅広く分布していることから、多様な動きがあることが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分に沿って広がっているため、この成分がデータの分散を大きく説明していることを示しています。また、第2主成分に対する分散は少なく、第1主成分が主な軸であることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的にPCAは次元削減手法であり、この分析によってデータ全体の主要な変動要因を特定します。このグラフからは、データセットが第1主成分を強く反映しており、それが重要な変動要因である可能性が示唆されます。経済データにおいては、主要な成分は共通の経済動向（GDPの成長、インフレの変動など）を捉えているかもしれません。このような分析は、戦略的な意思決定や予測に役立てられるでしょう。ビジネスや政策立案者は、この情報を元にリスク評価や市場機会の特定を行うことができます。
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。