📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析：
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 2025年7月初頭は若干の下降トレンドがあり、7月3日に変動のピークが見られます。この後は全体として上昇し、7月中旬にかけて高いレベルを維持している。
– **個人WEI平均**: 初頭は0.62付近まで低下したものの、7月6日以降安定して0.75以上を維持しています。
– **社会WEI平均**: 初頭での回復が見られるものの、全体としては上昇基調であり、7月6日以降に高水準を維持しています。
#### 異常値
– 初頭（7月1日から7月3日）にかけて、多くの異常値が検出されています。特に異常値が連続した時期は、全体的な不安定さや外部要因の影響を示している可能性があります。
– 7月6日以降は異常値の出現が減り、安定した推移に戻っていることから、全体的に何らかの改善や安定化が起こったと推測されます。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 季節性は特に強調されておらず、短期的な変動に大きな季節的要因は見られない。
– 長期的トレンドは7月初頭の不安定さから回復し、後半へ向けて上向きの傾向を示す。
– 残差成分には依然として変動があるが、特定の外的ショックや政策変更が考えられる。
#### 項目間の相関
– **社会WEI項目**と**個人WEI項目**の間に一定の相関が見られます。特に「経済的余裕」と「健康状態」が個人の幸福感に強い影響を及ぼしている可能性があり、社会基盤の強化も全体のスコアを押し上げる要因となっているようです。
#### データ分布
– 箱ひげ図分析から見えるのは、いくつかの項目で中央値の上昇（例：持続可能性）が観察され、外れ値は7月の前半に集中して見られ、後半は減少しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**の寄与率が0.66と高く示されており、WEIの変動の多くが第1主成分（PC1）で説明されることが分かります。この主成分は「経済的余裕」や「健康状態」の影響を多く受けると推測します。
– **PC2**の寄与率が0.10であり、「社会的多様性」などの影響を指す可能性がありますが、全体的なスコアに対する影響は限定的です。
### 結論
この30日間のWEIの動向は、7月初頭の混乱期を経て次第に安定する方向に向かっています。特に経済的余裕と社会基盤がWEIの回復に大きく寄与しているようです。異常値が多発した要因には短期間での政策の変更や社会的出来事が影響している可能性があり、安定に向かう後半はそれらの要因が解消されたか、改善されたと考えられます。これらの分析はWEIのスコア改善のための具体的な社会政策の策定に役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績AI（青い点）は主に一定の範囲内で横ばいですが、微細な変動が見られます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は緩やかに上昇しています。
– 線形回帰と決定木回帰（薄青色と薄緑色の線）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データが異常値（黒い円）として強調されています。これらは通常の変動から外れた値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実測値を示し、黒い円は異常値を示します。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの影）は、予測の確信度を視覚的に示しています。
– 複数の予測手法が色の異なる線として示され、それぞれの予測トレンドを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値の間には若干の乖離がありますが、大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値と予測値の相関は、全体的に強く予測モデルが実測値を概ね捉えていることがわかります。
6. **直感的な感じと影響**:
– グラフからは、実績データが一定範囲内で推移していることが確認でき、経済状況が比較的安定している印象を受けます。
– 予測手法による緩やかな上昇が示唆するのは、今後の経済改善の可能性であり、これはビジネスの投資判断や政策決定に力を与えるでしょう。
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:
以下の点に基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（7月1日から7月15日ころまで）は、WEIスコアに若干の変動がありますが、ほぼ横ばいで推移しています。7月中旬以降、予測ラインは緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初めの方にいくつかの外れ値が観察されます（黒い縁取りのある青い円）。これらは、通常の範囲外へのスコアの変動を示唆しますが、一時的なものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い円は実績を示しています。
– 黒い縁取りのある円は外れ値です。
– 線（ピンク、緑、紫）は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）による予測を示しており、ピンクのランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは期間前半で安定していますが、後半になると予測データは上向きを示し、異なるモデルによる予測が分かれている様子があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲（0.6-0.8付近）に密集しています。予測モデルによる今後の上昇が示唆されています。
6. **直観的洞察とビジネスへの影響**:
– このグラフから、現在の経済指標がある程度安定しているとみられるものの、今後の上昇が予測できることがわかります。これにより、ビジネス戦略を強化するタイミングを考えることが重要です。特に、長期的な成長の可能性がある市場に注力する機会とつながります。
グラフから、現在の安定した状態を維持しつつ上昇傾向を支えるための施策を検討することが求められる状況であることが理解できます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータポイントはおおむね0.8付近に集中しており、特に顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ラインに関しては、一定の傾向があり、それぞれの方法で異なるスコア値を示していますが、全体として大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中に外れ値が1つ確認できます。このデータポイントは他の実績データと明確に異なる値を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示しており、黒い縁取りがあるものが外れ値として認識されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ（xAI/3σ）が示されており、モデルの予測精度に対する自信の範囲を指します。
– 予測のラインはそれぞれ手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法のラインは、実績データとどの程度一致しているかを示しており、ある程度の相関はあるものの、手法によって精度が異なることが視覚的に認識できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8の間に密集しており、予測モデルがこの範囲を適切にカバーしているかが判断ポイントとなります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアが安定していることは、経済の安定を示唆しています。ただし、外れ値の存在は予期しないイベントや変動を示している可能性があり、さらなる分析が必要です。
– 予測モデルの精度は、今後の対策や計画立案に重要であり、それぞれの手法の精度を評価することで、将来的な予測に対する準備が整います。
この分析を基に、より詳細な経済分析や政策立案が促進されるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は最初の期間に集中しており、その後データが途絶えています。予測においては、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が最初上昇し、その後横ばいに推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間にはいくつかの異常値（黒い円で囲まれた点）が見られ、これが分析の焦点となる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– グラフには異なるタイプの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が含まれていますが、可視化されているのはランダムフォレスト回帰のみです。予測の不確かさの範囲（灰色の帯）は、実績データがその範囲内に収まっています。
4. **時系列データの関係性**
– 現時点では、実績データと予測データの直接的な関係は乏しいですが、予測データは実績が終了する地点からスタートしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列の最初の部分で、WEIスコアは狭い範囲に集中しています（多くの点が同じ値を示している）。一方予測は特定の傾向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 最初のデータと予測モデル間のギャップを縮小することで、予測の精度が向上する可能性があります。このグラフは、経済的余裕の評価を行う上で、ランダムフォレスト回帰が一定の信頼性を持ちうることを示していますが、実データの詳細が不足しているため、慎重な解釈が求められます。また、異常値の原因とその影響をさらに詳細に分析することで、個人や家庭の経済的安定性についての洞察が得られるでしょう。この情報は、政策立案者や経済アナリストによる価値あるインサイトの提供に役立つかもしれません。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいで、0.6から0.8の間で変動している。
– 予測データ（ピンクと紫の線）は、わずかに上昇トレンドを示している。これは特にランダムフォレスト回帰の方で顕著。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 白い丸で示された外れ値がいくつか見られ、これは0.6以下のスコアを持つ日があることを意味する。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコア。安定しているが、一部外れ値も見られる。
– ピンクと紫の線はそれぞれ予測値を示し、これらが緩やかに上昇している。
– グレーのシェードは予測の不確かさを示しており、ほとんどの実績データを包含している。
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間には、予測線が実績データの範囲を超えている箇所があり、今後の改善が期待される。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲でクラスタリングされている。
– 予測は少しばらつきがあるが、上昇傾向が予測されている。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 全体として、実績データ自体は安定しており、外れ値を除けば大きな変動がない。
– 予測データが上昇傾向を示しているため、健康状態が徐々に改善する可能性がある。
– 社会的には、この改善傾向は個人の幸福度や生産性の向上を示唆し得る。もし良好な健康状態が続けば、経済面でもプラスの影響が期待できる。
このグラフから、特に将来的な健康状態の改善を示唆する予測が人々に楽観的な見方を提供し、安全圏にいることの確認ができると直感的に感じられるでしょう。
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**
– 実績（青いプロット）は、初期に密度が高く、その後横ばいになっています。
– 複数の予測（線形回帰：青、決定木回帰：水色、ランダムフォレスト回帰：紫）は、いずれもゆるやかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間（7月1日〜7月8日）には、いくつかの外れ値（黒い丸で強調）が見られます。これは、ある種のストレス要因が急増した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績値を示し、赤のクロスは予測値を示します。
– グレーの陰影部分は予測の不確かさを示しており、信頼区間を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルのラインは似たようなトレンドを追っていますが、ランダムフォレスト回帰（紫）は他のモデルよりもわずかに高い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値と予測モデルの動きには全体的に一貫性がありますが、初期の外れ値では明らかなギャップがあります。
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に関する洞察**
– 序盤の外れと予測のばらつきは、短期的な不安やストレスの急増に関連しているかもしれません。これが成績や生産性に影響を及ぼすことが考えられます。
– 長期的なトレンドは少しずつ上昇しており、心理的ストレスが徐々に増加している可能性があります。これは、職場環境や社会状況の変化への対応が求められることを示唆しています。
この分析からは、短期的な対応と長期的なストレス管理の両方が重要であることが導かれます。企業は社員の心理的健康に対する適切なサポートが必要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のプロット（青）がほぼ一定しており、特に大きなトレンドは見られません。多くが0.6から0.8の範囲で変動しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は徐々に上昇していますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績データが外れ値として認識され、黒い円で囲まれています。これらの外れ値は他のデータポイントと比較して低い値をとっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績の記録を示し、全体的に密集していることから、データのばらつきはそれほど大きくありません。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されていますが、狭い範囲のため、モデルの予測にはある程度の自信があることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとランダムフォレスト回帰による予測は、どちらも中心的な値に収束していますが、予測は変動の少ない線を描いており、一部の実績とはずれている箇所も見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが特定の範囲に集中する一方で、予測は一貫しているため、多少の予測誤差が含まれている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績の安定性と予測の信頼性が一定レベルで保たれていることから、この指標には高い信頼性があると考えられます。経済における個人の自由度と自治が、短期間で急激に変動することは少ないと推測され、それがこの安定したスコアに結びついている可能性があります。
– もし急激な変動が今後発生する場合、それは社会的または経済的な変化や政策の影響を受けたものである可能性があります。
全体的に、グラフは個人の自由度と自治に関する指標が短期間では安定していることを示しており、予測モデルもその安定性を反映しているようです。データの外れ値により、一部の予測誤差や異常値の原因を探求することが今後の課題となるかもしれません。
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**
– **実績データ**（青のプロット）は、7月1日から7月15日までに多数のデータポイントがあり、その後はデータが途絶えています。スコアは0.6から0.8の範囲に集中しています。
– **予測データ**については、3つの異なる手法（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。これらは全てほとんど平坦な横ばいであり、期間全体でほとんど変動していないことを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大部分のデータは0.8付近に集中していますが、0.6以下の値が極少数存在し、これらが外れ値として扱われています。
3. **各プロットや要素**
– **実績データ**は青いプロットで表示され、日ごとのWEIスコアを示しています。
– **予測の不確かさ範囲**は灰色で表示され、その範囲内でデータが変動する可能性があることを示しています。
– **予測の方法**は3つの異なる色の線で示されていますが、これらはほぼ同一の値を予測していることが分かります。
4. **時系列データ間の関係**
– 実績データと予測データの間には明確な差があり、実績データの終わりから予測が始まっています。実績データが提供されない期間に対して予測が行われていますが、予測値は比較的一定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータ分布は比較的0.7から0.8の間に密集しており、全体的に高いスコアを示しています。ただし、外れ値がこの一般的な分布パターンを崩しています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが高いことは公平性・公正さの評価が良いことを示唆しています。予測がこの水準を維持し続けるならば、経済的な安定感や社会的公正が維持される可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定の期間または出来事において公平性・公正さに問題が生じたか、多様な要因が影響を与えた可能性を示唆します。このような場合は、詳細な解析と反省が必要でしょう。
### 総括
このグラフは、社会の公正さの安定した評価と将来にわたる安定を示唆しますが、外れ値や特定の時期の変動に関するさらなる調査が重要です。長期的な社会政策の判断に役立つと考えられます。
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:
以下は与えられたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 初めはWEIスコアが増加し、その後、スコアがほぼ横ばいに推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 序盤にいくつかの外れ値があり、急激にスコアが増加しています。以降は安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績を示しており、初期の変動の後、スコアが0.8近くで安定しています。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測線は、いずれもスコアが1.0あたりでほとんど変動がない予測を示しています。
– 異常値として示された点は、予測と大きく離れた点を指しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの予測値を比較した際、実績は予測に近いですが、やや低めに出ている期間が続いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアが最初に急上昇してから安定しているため、安定的な自治性がこの期間に確立した可能性があります。
– 各予測モデルが一貫した予測をしていることから、データが安定していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の改善後、WEIが安定していることは、社会の持続可能性と自治性が確立された時期を示唆しています。
– ビジネスに対しては、安定したWEIスコアが持続することで、長期的な計画立案や投資がしやすくなる可能性があります。
– 社会的には、持続可能性が高まることで、地域の生活水準や環境への配慮が進む可能性があります。
このグラフは、データの安定性とモデルの予測精度についての有用な情報を提供し、長期的な施策の策定に寄与できると考えられます。
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（青色の点）のスコアは全体的に0.75から0.85の間で小さな変動があります。急激なトレンドの変化は見られません。
– 予測（アイコンのX、線）のトレンドは、全体的に安定しており、特定の上昇や下降を示すものはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データにおいて、幾つかのデータポイントが外れ値として黒い円で示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点：実際のWEIスコアを示しており、毎日の実績を表しています。
– ピンク、青、水色のライン：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）の出力を示しています。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを示し、データの幅を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実データは予測の範囲内に収まっており、特に大きな異常は見られません。全体として予測と実績の間に強い一致がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの範囲と密度は特に大きな偏りや極端な変動を示しておらず、安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、社会WEIのスコアが短期的に安定していることが読み取れます。予測と実際のデータの整合性が高いため、予測モデルが比較的信頼できると考えられます。
– もし教育や社会基盤の改善が目標であれば、相対的なスコアの維持だけでなく、上昇を目指す施策がさらに検討されると良いかもしれません。現状維持だけでは十分な発展が期待できない可能性もあります。安全な現行レベルの維持に留まる場合、長期的には他の競合地域に遅れを取るリスクが考えられます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 実績のデータ（青いプロット）は、全体的に0.6から0.8の範囲で変動しています。大きな上下動は無く比較的安定しているものの、やや上昇傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は緩やかに上昇し、最終的に1.0近くで横ばいになっています。これは、今後のWEIスコアが改善すると予測されていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかのデータ点が外れ値として黒い円で囲まれています。これらの外れ値は、通常の変動範囲を超えた出来事や要因の影響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:**
– 青いプロットが実際の観測値を表し、外れ値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、今後のスコアがこの範囲内で変動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:**
– 線形回帰（薄青）や決定木回帰（緑）は予測スコアにわずかな変動を示していますが、全体としてはランダムフォレスト回帰（紫色）の予測が他手法に比べてやや高めのスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの密集は0.7から0.8の範囲内に多く見られ、安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響:**
– 人間は、WEIのスコアが安定していることに安心感を覚えつつ、今後の予測が高まることに期待を寄せるでしょう。これは共生・多様性・自由の保障が向上する可能性を示しています。
– ビジネスでは、WEIの上昇は多様性と共生を重要視する戦略の成功を意味するかもしれません。社会では、WEIスコアの向上が多様な価値観や自由の尊重に寄与すると考えられます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンドは非常に明確に分かれている。各時間帯における色の変化は、一定の周期性や日別の変動があることを示唆している。特に、7月5日から7月8日にかけては、明るい色（高い数値）が目立つ。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日や7月8日に、急激な色の変化が見られ、外れ値として解析できる。これらの期間は、何か一時的なイベントや経済的な要因が作用した可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はWEIスコアの大きさを示しており、明るい色ほど高いスコアを意味する。特に午前8時と午後4時以降に高いスコアが観察される。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに色が異なるため、日中の特定時間帯が経済活動においてより活発であることを示している。午前と午後遅めに高いスコアが見られることから、この時間帯が特に重要な時間帯かもしれない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いスコアが連続して出ている時間帯は少なく、散発的に現れている。これが、特定の時間にのみ活動が集中している可能性があることを示唆している。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点から見ると、日中の特定の時間帯に経済指標が上昇していることは、ビジネスアクティビティが集中していることを示唆する。これは、労働者の出勤時間や市場の開く時間と関連している可能性がある。ビジネスや投資の戦略を立てる上で、重要なインサイトを提供するものと考えられる。
このグラフは、政策立案者やビジネスリーダーにとって、特定の時間帯における市場活動の強さやパターンを理解する上で有用なツールとなる可能性がある。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 7月1日からの数日間はWEIスコアが低い（青～紫）ことが示されていますが、その後は徐々にスコアが上昇し、7月6日以降は高めのスコア（緑～黄）が見られます。周期的な変化は特に見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の初めに低いスコアが目立ち、その後急激にスコアが上昇する変動が見られます。
3. **色と密度の意味**
– 色の変化はWEIスコアの高低を示しており、紫が最低、黄色が最高スコアに対応しています。
– データの欠如がある場合、白色のセルとして表している可能性が高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIスコアがある程度の周期ごとに上昇しているが、十分に評価するにはさらなるデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係について直接的な結論は難しいですが、短期的には時間帯によるスコアの変動が見受けられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– スコアが上昇している期間は個人の経済活動が活発である可能性が高いです。初期の低いスコアに続く急激な上昇は、特異なイベントや政策変更が影響している可能性があります。ビジネスにおいては、この上昇傾向を効果的に利用することが利益拡大につながるかもしれません。
このヒートマップによる視覚的な分析は、時系列に沿った経済活動の変化を見極めるのに有用であり、どの時間帯や日において経済活動が活性化しているか理解するためには大変役に立ちます。
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:
このヒートマップからいくつかの重要な視覚的特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 特定の傾向は見られますが、全体として時間帯により異なるトレンドが存在します。たとえば、16時や19時には変動が顕著です。
– 時間帯によって黄色から緑色への変化があり、一定の周期性が感じられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月2日と7月3日の16時に最も低い値（濃い紫色）が見られ、これが外れ値と言えるでしょう。
– 7月6日19時の急激な上昇（黄色）が特記すべき変動です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しています。
– 特に高い16時と19時のスコアは注目に値します。
4. **複数の時系列データ関係性**:
– 期間全体を通じて、異なる時間帯でスコアの分布が変化し、特定の時間に集中して高スコアが出ていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの変動により、社会的な活動やイベントが特定時間に集中し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**:
– このデータからは、特定の時間帯における社会的活動の高まりが分かります。特に夕方から夜にかけての時間帯でのピークが、人々の活動や消費行動がこの時間帯に集中していることを示唆しています。
– ビジネスへの影響として、この期間と時間帯に合わせたマーケティングやイベントの企画が効果的である可能性が考えられます。
これらの洞察は、特定時間帯の社会的な動向を把握し、戦略的な意思決定に役立つ情報を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
このヒートマップは30日間における各種WEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。明確な時間トレンド（上昇や下降）は示しませんが、様々な要素間の相関の強さを見ることができます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップ自体は外れ値や急激な変動を直接示しませんが、相関係数が0から1の範囲で色分けされ、異常な相関の高さや低さが視覚的に捉えられます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 各要素は、WEIの異なるカテゴリ間の相関の強さを示しています。
– 赤いプロットは高い相関（正の相関）を示し、青いプロットは低い相関（負のまたは弱い相関）を示しています。
#### 4. データの関係性
– 強い正の相関を持つもの：総合WEIと個人WEI平均、社会WEI平均は強く関連しています（相関係数0.89, 0.97）。
– 弱いまたは負の相関を持つもの：個人WEI（経済的余裕）と他の項目間の相関は全体的に弱めです。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は強い相関を持ちます（0.82）。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も多くの他項目と高い相関を示しています。
#### 6. 直感的な洞察とビジネス/社会への影響
– 総合WEIは個人WEI平均と強く相関しているため、個人の幸福感は全体としてのWEIの表れとリンクしている可能性があります。
– 社会的な要素（公平性、公正さ、共生、多様性）は他のWEI要素と関連が強く、社会制度や政策が個人の幸福感に大きな影響を与えていると解釈できます。
– ビジネスや政府は、これらの相関を考慮し、政策や施策を設計することで、全体的な幸福感を向上させることができるでしょう。
この分析を基に、企業や政策立案者は特定のWEI項目を改善することが、他のWEI指標にも波及効果をもたらす可能性があることを理解できます。
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:
この箱ひげ図は、異なる種類のWEIスコアの分布を示しています。それぞれの特徴について以下に分析を行います。
1. **トレンド**:
– 測定期間が30日間であるため、明確な長期的なトレンドは見えにくいですが、一般にスコアが0.7から0.9の範囲に集中していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」では、外れ値がいくつか存在します。これらは、特定の要因が一時的に影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示します。ひげはこれら以外の範囲を示しており、外れ値がプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的にスコア分布は比較的狭い範囲にあるため、大きな相違や対立する傾向は見られません。しかし、「社会WEI（公平性・公正さ）」は若干低めの中央値を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセット間での明確な相関関係をこのグラフから具体的に判断するのは難しいですが、それぞれの箱の位置から同様の特性を持つ可能性はあります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 一部のスコア、特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で外れ値が目立つため、これらの領域での改善が求められるかもしれません。
– ビジネスの観点からは、特に外れ値が示す部分で個人や社会への配慮が必要です。たとえば、従業員の経済的な支援策や心理的サポートの強化が求められます。
– 社会的には、公平性・公正さに関わる政策の見直しや改革が必要になるかもしれません。
この分析は、各WEIタイプが市民や従業員の幸福に与える影響を理解し、改善のための戦略を検討する手がかりとなるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）にわたってデータは全体的に広がっています。ただし、第1主成分方向に沿って右上と左下の領域にデータが集まっており、ある程度の線形関係が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値は観察されませんが、第1主成分が-0.4付近で第2主成分が-0.2を超えているいくつかの点があり、他のデータ点からやや離れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点はWEI（経済活動指標）関連の主成分分析の結果を表しています。第1主成分が全体の66%の情報を、第2主成分が10%の情報を表すため、主要な要素や変動は第1主成分で説明されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ間に周期性や明確なパターンはありません。データは連続しているというよりは分散しているため、短期間にわたる特定の変動は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは右上から左下に向かってわずかに分散していることから、第1主成分と第2主成分の間にわずかな逆相関関係がある可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 主成分分析を通して、経済活動指標の中で最も影響力のある要素が第1主成分で捉えられています。これにより、主要な経済的トレンドやその変動要因を特定しやすくなります。これらの情報は、経済政策立案や市場の予測に対して有益です。
– また、データが30日間に渡って収集されているため、短期間での経済活動の変化を捉えており、これらの変化が中長期的にどのように影響を及ぼすかの予測に役立つでしょう。特に各主成分が表す要素を明らかにすることで、特定の経済セクターの変動要因を特定し、それに基づく対策を講じることが可能となります。
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。