📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 初期のデータから中盤にかけて、総合WEIスコアは比較的横ばいで一部の変動を示していましたが、データ後半には明らかに上昇の傾向が見られます。
– **顕著な変動期間**: 特に2025年7月6日から7月10日あたりにかけて、総合WEIや各項目のWEIスコアが突出しています。
#### 異常値の分析
– 指定された異常値の多くは比較的低いスコア（例：0.66、0.64）として現れ、この期間のデータは全体的に混乱を示しています。
– 例えば、2025年7月2日と3日のスコアには著しい低下が見られますが、これは社会的イベントや経済的な変動が背景にある可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: データ全体を通しての詳細なトレンド分析（STL分解を想定）は示されていませんが、概観すると後半でのスコア上昇は経済や社会状況の改善を示す可能性があります。
– **季節的パターン**: 季節性の影響は指定されていませんが、社会基盤的なイベントがスコアの動きに影響を与えていると推測されます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップの解釈**: 各WEI項目間での相関についてのデータは与えられていませんが、特定の項目が他の項目に影響を与える傾向（例えば、経済的余裕と心理的ストレスの逆相関）が予想されます。
#### データ分布
– **箱ひげ図**: 異常値と見られる日のスコアが分布の両端に位置していることが予想され、これが中央値や四分位範囲の上下に影響を与えていると考えられます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率（0.65）**: WEIの変動を最も大きく捉えている要素で、概ね全体的な経済や社会基盤の変動と一致する可能性があります。
– **PC2の寄与率（0.10）**: 不確実性や非線形なトレンドを表しており、一部の社会的かつ突発的な要因のインパクトを示唆しています。
### 総合的視点
データ全体を見ると、特に2025年7月初旬での社会的および経済的な変化がおりにふったようなスコアの変動をもたらしています。異常値は大部分が急激なワーストまたはベストのスコアを示しており、政策、天候、または社会的なイベントの影響を受けている可能性があります。PRCA解析の結果、全体の90%近くの変動は主に一つの要因によって説明される一方、細かな2次的要因も影響していると考えられます。この時期に何らかの社会的/経済的刺激があった可能性が指摘され、さらなる詳細な要因分析が望まれます。
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:
### トレンド
– **初期トレンド (2025年)**: 総合WEIスコアは約0.8付近で安定して横ばい。大きな変動は見られません。
– **予測トレンド (2026年)**: 2026年に向けての予測スコアはやや上昇し、それが安定した状態を示しています。
### 外れ値や急激な変動
– 外れ値は図で大きな円で証されていますが、特に顕著なスコアの変動は見られません。
### 各プロットや要素の意味
– **実績データ (青のプロット)**: これが観測された実際のデータです。
– **異常値 (黒の円)**: 予想される範囲を超えたデータとしてマークされていますが、明確な異常は見られません。
– **予測と比較データ (緑のプロット)**: 比較対象として昨年度のデータが提供されています。
– **予測線 (モノクロ、紫、ピンクなどのライン)**: 各回帰モデルが予測する未来のデータパターン。
### 複数の時系列データの関係性
– **全体的に**: 実績データと予測データが大きく異なることなく、それぞれが目標範囲内で安定しています。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測のスコアの間には強い相関があります。2026年度の予測は安定していることから、モデルの予測精度に対する信頼性が高いといえます。
### 直感的な洞察と影響
– **安定性**: スコアが安定していることから、経済の環境が予測可能な状態にあることが示唆されます。
– **ビジネスへの影響**: この安定したトレンドにより、企業は長期的な計画を立てやすく、持続可能な成長戦略を採用する機会があります。
– **感情的な安心感**: スコアの安定性は、消費者や投資家に対する市場の予測可能性を示すため、安心感を提供します。
これらの点は、グラフから直感的に得られる主な知見ですが、詳細な分析にはより深い経済的背景やイベントを考慮することが有用です。
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
– 初期のデータ（青いプロット）はおおむね一定で、特に大きな上下動は見られません。しかし、その後の予測データ（紫色の線とピンク色の線）では、急激な上昇が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 右側の期間に急激な上昇があります。この急激な変動は、線形回帰や他の予測モデルの出力によるもので、実績データには見られません。
– 異常値として黒い円でマークされた点が初期のデータ部分に見られますが、これらは大きく外れるものではなく、比較的データセットに馴染んでいます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 実績データは青いプロットで表され、安定しています。
– 予測値は、赤い「X」マークで示され、モデルによる推定が示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、それぞれ異なる色の線で表され、将来のスコアの急激な上昇を示唆しています。
### 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明確な関係がありますが、予測モデルによっては異なる傾向が見られます。
– 実績データは安定しているのに対し、予測モデルは急激な変動を示すため、これが改善の余地のある予測の特性かもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期のデータはほぼ横ばいで安定しているが、異常値が少数存在。
– 予測データは全体的に上昇傾向にあり、将来的な成長が予測されています。
### 6. 直感的・ビジネス・社会的洞察
– 現在の安定した値に対して予測で急激な上昇が見られるため、ビジネス環境における外部要因がこの成長を予示している可能性があります。
– 将来的な不確実性や成長機会をアピールするための材料として使われることが考えられます。
– 予測モデル間の差異が顕著であるため、モデルの精度改善が必要とされるかもしれません。
このグラフは、現状の安定から将来的な劇的な変化を予兆していますが、この変化の下で何が推進力となっているかを深く理解することが求められます。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から始まり、9月頃まではWEIスコアが0.6から1.0の範囲で変動し、変化が激しい様子が見られます。
– その後、データが途切れる期間を挟み、2026年7月には0.6付近で多数の点が集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年中のデータにおいて、異常値（黒の円）として認識される値があり、安定していない期間があります。
– 特に2025年のデータには、急激な変動が見られ、予測方法による異なる結果が可視化されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績のデータを示し、黒の円は異常値として識別されます。
– 緑のプロットは前年のデータと比較可能なデータとして存在しています。
– 紫色のラインと点は、さまざまな予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を用いた予測結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績と予測が重なっている部分では、過去の予測が実績とどれだけ一致するかを検証できますが、その後のデータ不足により2026年の予測は前年と比較する形になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の大きな変動を経て、2026年には安定し、密度が高まる様子が示されています。ただし、予測モデルごとの結果には差があります。
6. **直感的感想と影響**:
– 初期の大きな変動と異常値がビジネスまたは社会に混乱をもたらす可能性があります。
– 2026年のデータが比較的安定していることから、状況が改善され、実績が予測と一致している可能性があります。
– 社会や経済における政策適用やAI予測モデルの有効性に関する議論を促進する材料となるでしょう。
この分析により、得られるインサイトは経済的動向の変化に対するモニタリングおよびモデル改善の方向性を示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは主に二つの異なる期間に分かれています。最初の期間（2025年7月～9月）は実績データが集中しており、比較的安定した範囲内にあります。後の期間（2026年7月頃）は予測データが示されていますが、こちらも安定的で特に周期性や一貫した上昇・下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータには異常値（黒い円で囲まれた点）があり、他のデータと比較して目立つ点があります。この異常値は、特殊な経済状況や個人の変化を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データ、緑色の点は過去のデータ、紫色や赤色の線は予測を示しています。
– 実際のデータと予測されたデータの間には、予測アルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）による予測が示され、その各々に異なる色が使われています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測データは異なる手法により異なる結果を示しているが、全体としてばらつきは少なく、過去のデータの流れを大まかに継続しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データセット全体は一貫性がありますが、初期に見られる異常値が基準から外れており、全体のスコアが0.8前後に集中しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 経済的余裕（WEIスコア）が安定していることは、個人の経済状態が安定していることを示しており、これはポジティブな指標と捉えられます。
– 異常値の存在は、特定のイベントや環境変化が個人の経済的余裕に大きな影響を与えた可能性を示唆しており、企業や政策立案者がこれに対処するための戦略を考える手がかりとなり得ます。
このグラフ全体が示すのは、安定した経済状態を背景に、一部不確定要素が存在するが、全体としては落ち着いた状況を保っている可能性が高いことです。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **全体的な傾向**: グラフは360日間の範囲で提示されていますが、実績データ（青色）は最初の期間に集中しており、その後急な変動が見られます。全体としての明確な上昇や下降のトレンドは観測できませんが、時間による変化が予測モデルに反映されているようです。
– **予測モデル**: 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）が示されていますが、それぞれ多少異なる予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実際のデータは急激な変動や外れ値を含んでいるように見受けられ、異常値も図示されています。異常値は特に青色のプロットに重なって表示されています。
3. **各プロットや要素**
– **色の意味**: 青は実績、緑は比較データ、紫やピンクの線は異なる予測モデルでの予測を示しています。
– **密度と分布**: 青色プロットや緑色プロットが密集している時期があるため、計測データが特定の期間に多く集まっ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**
– 実績データと予測データとの間に顕著な関係は観測できませんが、それぞれのデータセットが特定のモデルや比較用データと同期して集められているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密集度や異常値の存在などから、データの変動性や予測不確かさが高い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– **直感的な印象**: 見る人には、測定対象の健康状態が安定しておらず、予測に挑戦している印象を与えるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 健康状態の安定性がビジネスや政策の決定に影響を与える可能性があります。特に予測データが不確実性を示す場合は、リスクマネジメントの強化が必要となります。
以上の点を考慮し、データの信頼性を向上させるためには、より多くのデータ収集と予測モデルの改善が必要と思われます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、期間の前半と後半でデータの分布が異なっています。前半は「実績（実績AI）」として青のプロットが密集しており、後半は「前年比（比較AI）」として緑のプロットが集まっています。トレンドとしては、前半と後半で異なる時系列データが表示されている印象を受けます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半に数個の「異常値」として黒い円が確認できます。これはデータセット内で通常の範囲外の値を示しており、特に注目すべき変動です。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットの色と形状は異なる意味を持っています。実績は青、小さな予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は色付きの線でそれぞれ示されています。これにより、様々なデータ予測手法を視覚的に識別し比較できます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青のプロット（実績）が一定期間後に緑のプロット（前年比）に取って代わられているため、これらのデータ間の関係性を比較し、予測精度やトレンドの変化を考察することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データプロットは時系列で大きく二分され、最初の部分はクラスター化され、後半はばらつきが大きく安定しています。異なる予測法が同じ区間で異なる結果を示しています。
6. **人間の直感と社会への影響**
– このグラフから、人間はストレスレベルの変化や予測の不確実性を視覚的に理解することができます。心理的ストレスが経済的活動に影響を及ぼす可能性があるため、これらのデータは個人のメンタルヘルスとその影響を社会経済的視点から捉えることができる重要な資料となり得ます。
ビジネスにおいては、計画や戦略の策定に際して、予測データとその不確実性を考慮に入れることで、リスク管理や対応策の設計に役立てることが可能です。
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:
このグラフは、個人WEI（自由度と自治）のスコアを360日間にわたって時系列で表示しています。以下のポイントを踏まえた分析を行います。
1. **トレンド**:
– スコアが2025年中旬に実績値として0.8程度で推移しています。
– 予測は様々な回帰モデルによって異なり、将来の時点でのスコアが異なる傾向を示しています。特に線形回帰とランダムフォレスト回帰が横ばいもしくは上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年中旬に複数の異常値が観測されており、実績のスコアより低い値が報告されています。
– ランダムフォレスト回帰が最も急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績AIの実測値を示し、紫やピンクの線は予測モデルによるスコアの推移を示しています。
– 緑のプロットは前年の比較AIスコアを、グレイのバンドは予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとに異なるスコア推移が見られ、特にランダムフォレストモデルでは大きな不確実性が感じられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値に一貫性が見られ、全体的には安定した推移と見受けられますが、予測モデルにより未来のスコア予測に幅があることがわかります。
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**:
– 人々は安定したスコアを基に、今後の自由度と自治の向上に期待を持てるでしょう。
– 予測の不確実性から、将来の政策形成や教育活動において適切な戦略を立てる必要性が観察されます。
この分析は、将来の政策立案やビジネス戦略の形成に対し洞察を与えるとともに、個人の自由度と自治がどのように変化していくかを探る手がかりを提供します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– データは評価日が2025年7月以降の約半年間と、2026年の約半年間に集中しています。
– 2025年は、WEIスコアが0.8付近で安定しており、比較的横ばいに見えます。
– 2026年以降の予測は、異なるモデルで異なる傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰による予測は1.0に達することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ中に目立った外れ値はありませんが、予測結果に見られる一部のプロットは劇的な変動を示しています。
– 総じて、予測の変動幅はさほど大きくなく、比較的一貫した予測範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青）は、スコアが0.8付近で密集しています。
– 予測データ（赤）では一部外れますが、全般的に高いスコアを予測。
– 異常値として特別にマークされた点は見られません。
– 各色の予測ラインは異なるアルゴリズムによるもので、特にランダムフォレストは上昇を強く示唆。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各アルゴリズムによる予測は、全体的に実績と比較して高いWEIスコアを予測しており、特に線形回帰とランダムフォレストは上昇傾向を示す。
– 線形回帰は予測の根拠範囲を強調していますが、最も信頼性が高いわけではなさそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はほぼ一定で、安定したトレンドを示します。
– 予測データは上昇方向に重みがかかっており、線形回帰を除き、ランダムフォレストが最も上昇傾向を強調。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の実績データは安定性を示すが、将来予測は上昇を示唆し、社会の公平性・公正さの改善を期待。
– 特にランダムフォレストによる上昇予測は、社会制度の改革や新しい政策が功を奏する可能性を示唆。
– 総じて、予測は楽観的であり、政策立案や社会福祉の強化にポジティブなインパクトを与える可能性がある。
この分析に基づくと、政策担当者は現状維持だけでなく、さらなる改善策を講じることが奨励されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績（青いプロット）** は初期の評価日付で高いスコア（約0.9から1.0）を示し、その後はデータがありません。
– **前年度（緑のプロット）** が評価日付の後半に表示され、高いスコア（約0.6から0.98）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データの周辺に異常値（黒の輪）が見受けられますが、大幅な外れは確認できません。
3. **各プロットや要素**
– **予測線（異なる色の線）** は複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を用いて、非常に高いスコアを予測しています。
– **灰色の領域** は予測の不確かさを示しており、予測がほぼ1に近く高精度であることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測との比較では、実績が高いため予測が高いスコアを継続して予測していると考えられます。
– 前年データの増加は、持続的な改善または安定性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いスコアが中心に分布しており、持続可能性と自治性が安定していることを示唆しています。
– 異常値は少なく、データ全体としてのバラツキは小さいです。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**
– 高いスコアの保持は、組織や社会全体の持続可能性と自治性が確保されていることを示唆します。
– ビジネスや政策決定の場において、リスクマネジメントや持続可能性の高い戦略が効果的に実行されている印象を与えます。
– 異常値の少なさから、データの信頼性が高いと評価されるでしょう。これにより、社会的信用の向上や投資の信頼につながる可能性があります。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、期間の初めに密集しており、その後、予測期間に向けて移行しています。新しいデータ（緑）は期間の後半に集中しています。
– 予測（xマーク）は線形回帰や決定木など異なる手法で行われており、予測の信頼範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データに異常値（黒い円で囲まれたデータ）が観察され、その後、モデルでの予測は急激には変動せず、比較的一定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績データ
– 赤いx：予測データ
– 黒い円：異常値
– 緑色の点：前年のデータ
– 予測範囲（グレー）、予測手法（異なる色の線）がそれぞれ示されています。
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は繋がりがあり、モデルは短期間のデータをもとに安定した予測を行っています。
– 異なる予測手法間での結果は比較的似通っており、一貫した結果が得られていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは相関が高く、モデルの予測精度が高いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが高い状態で安定しているため、社会基盤や教育機会に問題は見られません。
– 安定した予測と低い変動は、長期的な政策策定や資源配分に関する前向きな見通しを示唆します。
– 異常値の管理が適切に行われていれば、効果的な戦略構築が可能になります。
このグラフは、社会基盤の安定や教育機会の均等化が順調に推移していることを示しており、持続可能な成長のためのプランニングに役立ちます。
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、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは期間全体を通じて大きく二つの部分に分かれています。初期の実績データは密集しており、一定のスコア範囲での動きを示しています。
– 後半の予測データは少しスコアが高い位置に集中しており、一貫して高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階での実績データには、いくつかの異常値が観測されますが、大部分のデータポイントが0.6以上に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データ、緑色のプロットは前年度のデータを示しており、異常値マーカーで特定の外れ値が識別されていることがわかります。
– 予測のトレンドライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も描かれており、それぞれが予測値の異なる視点を提供します。
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は時間的に離れて配置されており、過去の実績データが予測のベンチマークとして利用されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは、一定範囲内で概ね安定しているが、予測データはより高いスコアで分散が小さい様子が見受けられます。これはモデルによる予測が過去の実績よりも良好な状態を示唆しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ全体としては、実績データが不安定であるのに対し、予測データでは安定性が改善されている印象を受けます。これは、経済に関係する持続可能性や均等な成長を目指す姿勢が見られる可能性があります。
– 社会の多様性と包摂性が改善されていることを示唆しているかもしれません。したがって、経済政策や計画の成功が期待されることが考えられます。
この分析は、データの視覚的な特徴を活かして、経済や社会に対する可能性を考察する助けとなるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは時間の経過と共に色が変化しており、各時間帯での経済活動の変化を示しているようです。
– 明確な持続的上昇または下降トレンドは見られず、日ごとに色が変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時間（19時と23時）によって急激な色の変化があります。これは短期間での急激な活動の変化を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは活動の強度または重要度を示しているかもしれません。色が濃い黄色に近いほど数値が高いことを示し、紫色に近いほど数値が低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯で異なるパターンを示しており、時間別に異なる活動が行われていることを示唆しています。
– 各日の同じ時間帯で異なる色が見られるため、日ごとの変動があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 単一の色パターンが一貫して現れているわけではなく、均一性は見られません。これは、各日や時間帯で異なるパフォーマンスや活動の特徴があることを示しています。
6. **人間が感じる直感、ビジネスや社会への影響**
– このヒートマップから、人間は時間ごとの活動の変動を視覚化することができます。特定の時間に活動が集中する（黄色の多い時間帯）ことは、ビジネス活動や消費者行動のピークを示す可能性があります。
– この情報は、リソースの最適化やマーケティング戦略の調整に役立つでしょう。たとえば、特定の時間帯に広告を集中させることで、効果的にターゲットオーディエンスにリーチすることができるかもしれません。
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:
このヒートマップは、個人のWEI平均スコアを時間と日付で表したもので、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、スコアが低い時間帯から高い時間帯に移行しているように見えます（色が青や紫から緑、黄に変わる）。
– 時間の進行とともにスコアが高まる傾向が観察され、日を追うごとにスコアが改善されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が急激な部分があります。例えば、色が一本調子に変わるところがあり、急激なスコアの変動が示唆されます。
– 特に、初期の時間帯での紫色や青色の低スコアから、後続する緑の高スコアへの変化は外れ値を示しているかもしれません。
3. **プロット要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、色の変化が経済活動の変動を表しています。
– 特定の時間帯での色の変化や継続は、活動の強度や頻度を示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の日にわたる同じ時間帯でのスコア変動が観察できます。これがシステム的な変化を示すか、イベント性かを特定する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯における相関が示唆されます。例えば、初めの数時間は低スコアが続くが、その後急激に改善されるパターンがあります。
6. **人間の直感的理解と社会・ビジネスへの影響**:
– 時間帯による活動の増減が、活動効率の変動やパフォーマンスの改善を示している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、効率が高い時間帯を特定し、その時間に計画や活動を集中することで、効率を最大化する戦略が役立つでしょう。
– 低スコアの時間帯に対する改善策を考案することで、全体のパフォーマンスの底上げが期待されます。
このような視点から、経済活動の効率化や最適化のための具体的な施策立案に活用可能です。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**
– ヒートマップ上の色変化から、期間の初めは低めの値（青色）で始まり、その後徐々に高めの値（緑や黄色）に移行していることがわかります。このことから、社会WEI平均スコアは上昇トレンドにあると考えられます。
2. **急激な変動や外れ値**
– 一部の時間帯（例えば、早朝や深夜）に急激な変動があります。これは点在する黄色の領域が示しています。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡がスコアを示しており、青から緑を経て黄色に変化するにつれてスコアが高くなっていることが示されています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 特定の時間帯に集中した色の変化があり、これは同じ時間帯で何らかの共通した変化が起きている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布から、特定の時間帯に高いスコア（例えば黄色）を示す一方、他の時間帯では低いスコア（青色）を示すパターンが見られます。このことは、時間帯による活動の集中度やパフォーマンスの違い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洞察およびビジネスや社会への影響**
– グラフから直感的に、社会WEIスコアの季節性や日中活動のパターンが感じられます。例えば、特定の時間帯でスコアが高い場合、それがビジネス活動や社会イベントの影響である可能性があります。ビジネス戦略の最適化や公共政策の提言において、活動が集中する時間帯を把握することは価値があります。
このヒートマップから、経済活動や社会的要因が時間帯に応じてどのように変化しているかを分析する手がかりが得られます。これにより、リソースの効率的な配分やターゲティングの戦略を立案するための重要なインサイトが得られるでしょう。
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:
このヒートマップは、経済カテゴリにおける全WEI（Wellbeing Index）項目の相関を示しています。各要素の間の関係性について考察します。
1. **トレンド（相関の強さ）**:
– 全体的に、赤系の濃さが強い項目間では高い相関があります。特に、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」、「社会WEI（共生）」との間に強い相関（0.89以上）が見られます。
– 反対に、青系が目立つ部分は低い相関を示しています。「個人WEI（健康状態）」が低相関の例です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ全体で目立つ外れ値はありませんが、特に高い関連性を持つものと低い関連性を持つものの差があることが、視覚的に一部のコントラストとして見受けられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色が濃いほど相関が高く、青色が濃いほど相関が低いことを示しています。「個人WEI（経済的余裕）」などは「個人WEI平均」や「総合WEI」と非常に密接に相関しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は非常に高い相関（0.75）を持ち、これは個人の幸福度と社会の幸福度が連動していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」、そして「総合WEI」は他の要素と高い相関を持つため、これらは中心的な指標と見做されます。
– 心理的ストレスと経済的余裕の関係は、逆相関がある可能性を示唆しています。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、強い関連を示す指標間の相互依存性です。例えば、社会の公平性と教育機会（相関0.83）は、教育が公平な社会形成に寄与する可能性を示唆します。
– ビジネスや社会政策においては、個人の自由度や自治が社会全体の幸福度向上に影響を与えるため、これらの指標に焦点を当てた施策が有効である可能性があります。
このヒートマップは、政策立案者やビジネスリーダーにとって、全体の健康度を向上させるためにどの要素が鍵を握っているかを示唆する有用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:
この箱ひげ図は、様々なWEI（Well-being Index）のスコア分布を比較しています。以下にその特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプ間で明確な上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、全般的に中央値は比較的一定の範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のWEIタイプで外れ値が確認できます。特に「個人WEI（経済）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」では、外れ値が目立ちます。
– 「個人WEI（経済）」は、下に外れ値が多く、経済的な状況が一部の期間で悪化した可能性を示唆しています。
3. **要素の意味**:
– 箱の範囲は第1四分位から第3四分位の範囲を示し、中央値が線で示されています。箱の幅が広いほどデータのばらつきが大きいことを示します。
– 色の違いは異なるWEIタイプを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 特定の時間における急激な変化や周期性はこのグラフからは見つけにくいですが、外れ値がある時期に何らかのイベントがあった可能性を指摘できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的には、WEIスコアの中央値は0.7から0.9の間に集中しています。
– 「個人WEI（持続可能性と自立生活）」が比較的高い中央値を持つ一方で、ばらつきも大きいことが観察されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 経済や社会的公平性に関する不安定さを示す外れ値は、政策決定者にとって重要な指標となり得ます。
– 特定のWEIタイプでの高い安定性は、その領域での改善や維持可能性を強調します。
– WEIスコアが広く分散している領域は、不確実性や改善の余地がある分野として注目されるでしょう。
この分析は、WEIスコアを用いた政策形成や社会福祉プログラムの設計に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析の専門家としての洞察:
1. **トレンド**:
– グラフはPCA（主成分分析）に基づく散布図であり、特定のトレンドを示しているわけではありませんが、データが主に第1主成分が正の方向に分布しているため、一部の要素は第1主成分において強い影響を与えていることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部や左下に他の点から離れたプロットがあります。これらは外れ値であり、特異な経済状況や他とは異なる要因を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**:
– 各点は360日間のWEI構成要素を別々の観点（主成分）で視覚化したものであり、第1主成分と第2主成分によって特徴付けられる各々の経済要素の共通のパターンや変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データポイントが独立した観測値を示すため、明確な時系列関係はこのグラフからは読み取れませんが、主成分間の比較によって要素同士の関係がわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが集中している部分（右側）はこれらのWEI構成要素の間に一定の相関性があることを示しており、第1主成分の貢献率が高いため、全体の変動を大きく説明している可能性があります。
### 直感的洞察とビジネス・社会への影響:
– このPCAの視点から、特定の経済要素が全体に与える影響を定量化できます。第1主成分の貢献が高いため、この成分の中で特に寄与している要素を見極めることで、経済状況の主なドライバーを特定する手がかりになります。
– 外れ値が示す例外的な状況に注目することで、リスク管理や予測の精度を向上させることができます。企業や政策決定者は、これらの例外的な要素が将来の経済成長や不況にどのように影響するかを検討することが可能です。
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。