📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析のお手伝いをさせていただきます。この360日分のWEIスコアデータの解析から、いくつかの重要な傾向と異常が示唆されています。以下に詳細な分析結果を述べます。
### 時系列推移:
**トレンドと変動:**
– 総合WEI、個人WEI平均、および社会WEI平均ともに、最初の数日間（7月初旬）は変動が激しく、数値が低下した後、徐々に上昇しています。
– 特に社会WEI平均は、7月6日から13日までに急上昇し、0.9を超える日が続きます。これは、いくつかの社会的要因や政策が良好に機能した可能性を示しています。
– 個人WEIの項目では、経済的余裕と心理的ストレスの変動が顕著であり、特に7月3日のデータは他の項目に比べて幅広い変動を見せています。
**異常値:**
– 7月初旬における総合WEIの幾つかの急激な落ち込み（0.66や0.64）は、何か特別な要因（政策変更や経済的ショックなど）が影響した可能性があります。
– 一方、7月6日からの0.85を超える総合WEIスコアは、社会的な支援策の効果が出た可能性を考えられます。
– 個人WEIの中で、心理的ストレスと自由度と自治における異常値（0.50～0.60）が特定され、特に心の健康を改善するための介入が必要かもしれません。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）:
– 季節的パターンはそこまで目立ちませんが、短期的なアップダウンは、特に政策の実施や経済指標の動きに敏感に反応している可能性があります。
### 項目間の相関:
– 相関ヒートマップを分析すると、個人WEIと社会WEIの間に中程度の相関が見られ、特に経済的余裕と社会の持続可能性が強く相関しています。これは経済的安定が社会の持続可能性に影響を与えることを示唆しています。
– これに対し、心理的ストレスと他の項目間の相関は比較的弱く、ストレス管理が一つの独立した課題であることが示されています。
### データ分布:
– 箱ひげ図によれば、個人WEI全体が比較的安定した中央値を保ちながらも、ストレスや自由度と自治の項目には外れ値が多く存在します。特に7月3日、4日に外れ値が多く観察されています。
### 主要な構成要素 (PCA):
– PCA分析の結果、主要な構成要素であるPC1が0.66の寄与率を占めており、これは最も大きな変動要因を経済的要因が占めている可能性を示しています。PC2の寄与率は0.10と低いですが、これがストレスや自治の影響を含んでいる可能性があります。
**総括として**、特に重要なのは、7月最初の週におけるWEIの急激な変動です。これは特定の経済政策、あるいは社会的影響が大きく寄与したことを示していると考えられ、心理的ストレス管理や健康政策の見直しが求められている可能性があります。長期の改善プランの策定には、これらの異常値に対する原因分析と対策が必須となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績**: グラフの左側に集中しており、期間の初めに安定しています。その後のデータ点はありません。
– **予測**: 過去のデータを基に線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が行われています。ただし、これらはグラフの右側に集中しており、期間が空いています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期において、WEIスコアは0.8付近でのばらつきが見られますが、異常値として1.0に達するプロットも存在します。
– **急変動**: 実績の後に予測にジャンプしているため、一時期の空白がありますが、その間の動きは不明です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ**: 青のプロットで示され、初期に集約されています。
– **予測データ**: 緑は前年のデータで安定しているが、予測（特に色付きの線）には不確実性が含まれ、範囲が大きく変動しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確実性（xAI/3σ）が示され、実際のデータと予測値の幅を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測値の間に直接的な関連は見られませんが、灰色の予測幅である程度対応しています。
– 予測モデルの間では、予測値がお互いに離れていますが、全体として前年のデータの継続的な上昇に合わせています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布**: 実績データは0.8付近での集約的な分布を示します。
– **相関**: 予測モデルと実績データの相関は明確ではありませんが、予測の中央値が実績に合わせている傾向がかすかに見られます。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– グラフの空白期間に対する不安が感じられ、状況が不安定である可能性が示唆されます。
– 予測モデルが示す高い不確実性は、予測の精度に対する疑問やリスク管理の重要性を示唆しています。
– ビジネスでは、予測の不確実性が高いため、慎重な戦略計画が求められます。
– 社会的には、急激な経済変動や政策変化への警戒が必要とされる可能性があります。
このグラフから、リスクへの対応と将来の分析の改善の必要性が強調されます。これにより、ビジネスや政策立案における慎重さと柔軟性が求められます。
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:
グラフを分析すると、以下の点が見られます。
1. **トレンド**
– 初期の期間では、実績と予測のデータが非常に密集しており、はっきりしたトレンドは見られません。
– その後、データが時期と共に右方向に移動しており、明確な上昇トレンドが存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期期間に異常値として認識されたデータポイントがあります（黒い丸）。
– 予測の誤差範囲外にいくつかのデータが位置していることが確認されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示しており、予測データ（赤の×印）とも比較されています。
– 緑のプロットは前年のデータとして、対比されています。
– 予測モデルは、線形回帰、決定木、ランダムフォレストで示され、異なる予測手法が試されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測モデルの結果を同時に視覚化することで、異なるアプローチの比較が可能です。
– 青から緑への変化は、実績データと過去データの比較を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の高密度点群と後半の比較的散布したデータは、相関が弱くなることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データの大きな移動や変動は、経済状況の変化や市場の動揺を反映している可能性があります。
– 異常値の存在は、外部要因や予測モデルの精度に影響する要因を示唆しています。これらを安定させるためには、追加の分析や改善が必要になるかもしれません。
– 新しい政策や経済イベントが、評価日に影響した可能性も考慮されるべきです。
全体的に、このグラフは予測精度と実績データとの比較を通じて、今後の経済動向を理解するためのツールとして活用されるでしょう。а
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの主要な部分、2025年7月頃と2026年6月頃にデータが集中している。
– 初期のデータポイント（青い実績）は、比較的高いWEIスコアを示しており、その後に続く予測（紫色の線）はこれを超えるかたちで変動している。
– 後半のデータ（緑色の昨年データ）は、比較的小さな分散を持つが、全体としては前半と同程度のスコアを示唆。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには円で示された異常値が含まれるが、グラフの他の部分にはそれほど顕著な外れ値は見られない。
– 予測データの上昇は、特にランダムフォレスト回帰の線が、一時的な急上昇を示している。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績値を表し、黒い円が異常値、赤い印が予測値を表している。予測は様々な回帰モデルで示され、異なるモデルでやや異なる未来の見通しを示している。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示されており、初期の方が幅が広く多様な予測がされている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と昨年データの間に大きな乖離がないが、予測は実績よりやや高めの範囲を示す。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形や非線形の予測モデルが類似したパターンを示しており、全体的に高いWEIスコアが持続する可能性がある。
– 時系列毎にデータの密度が異なり、前半のデータはより直感的に高密度である。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの全体的な安定の中で予測が高めに出ていることは、経済が堅調に推移する期待を反映している可能性がある。ビジネス戦略としては、安定した成長を見越した計画が考慮されるだろう。
– 異常値が示す特異なイベントや経済ショックに対しての備えも重要。これらを考慮することで、より堅実な予測精度と回復力のある経済構造を作ることが期待される。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは二つの主要な期間に分かれており、2025年初頭と2026年中盤にデータが集中しています。
– 2025年初頭のデータは、全体的に安定しており、WEIスコアは約0.6から0.8の範囲で推移しています。
– 2026年中盤のデータも同様に、安定しているように見えますが、やや増加傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されている異常値は2025年初頭に存在します。この期間に何か特異な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示しており、比較的安定しています。
– 緑色のプロットは前年の実績値を示しており、同様の範囲に位置しています。
– 赤い「×」は予測値を示し、ややばらつきがありますが、全体的には実績値に近いです。
– 紫色の線は、異なる回帰モデルによる予測の動きを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値のプロットが一致しており、過去のデータに基づく新しい予測の精度が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績および予測のデータポイントは、全体的に安定した範囲に集中しているため、高い相関があると考えられます。
6. **洞察と影響**
– WEIスコアが安定して推移していることから、個人の経済的余裕は大きく変動していないと考えられます。
– 外れ値は短期間の経済的なショックや特異な出来事を示唆している可能性があり、これに注意が必要です。
– ビジネスや社会において、WEIスコアの安定は消費者の購買力と市場の安定につながる、ポジティブな兆候といえるでしょう。
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:
– **横ばいからの変化**: 左側のデータ（青点）が密集しており、ほぼ横ばいのトレンドを示していることがわかります。右側に進むに連れて色が緑に変わり、スコアが若干増加傾向にあります。
### 2. 外れ値や急激な変動:
– **異常値の存在**: 左側の青い点の中に黒く囲まれた異常値があり、これが全体のデータに対してどの程度の影響を持つかを確認することが重要です。
### 3. 各プロットや要素の意味:
– **色の違い**: 青色は実績値、緑色は前年の比較値を示しています。
– **予測の不確かさ**: 灰色の帯が予測の不確かさを表し、信頼区間を示しているようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性:
– グラフには主に実績値（青）と前年の比較値（緑）が示されています。この2つの時系列データ間の関係性を見ることで、過去に比べ現在の健康指標がどのように変化しているかが理解できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴:
– 左の青いデータと右の緑のデータ間での数値の一貫性や変化の度合いを観察することで、時間経過による健康スコアの変動を直感的に把握することが可能です。
### 6. 直感的な洞察とビジネス/社会への影響:
– **前進する改善**: 健康スコアが年間で安定して改良しているように見受けられるため、各種施策が奏功している兆しが伺えます。
– **ビジネスインパクト**: 健康状態の改善が見られる場合、労働生産性や医療コストの削減に短期・長期的な影響を及ぼす可能性があります。
このグラフは、健康状態の維持または改善に関する情報を直感的に把握するのに役立ち、経済活動や社会的施策の計画においても有益と考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
このグラフでは、2つの異なる期間に渡るデータが示されています。2025年中頃から始まり、2025年7月から9月頃までの間では、散布されたデータポイントが比較的狭い範囲で変動しています。その一方で、2026年以降のデータでは、密集度が高く、安定した範囲にあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
左側のデータには丸で囲まれた状態が標示されており、これが外れ値または注目すべきデータポイントを示していると考えられます。この外れ値の存在は、特定の時点で通常のパターンから逸脱した出来事があったことを示唆します。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青）**: 実際に観測されたデータを示しています。
– **予測（赤と紫系）**: 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データが示されています。
– **前年度（緑）**: 2025年のデータと比較するために使用されています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の陰影領域）**: 予測データの信頼区間を示しており、不確実性を表しています。
### 4. 関係性
期間ごとの違いがあるものの、外れ値を除けば、全体として同様の範囲内に分布していることが観察されます。特に、予測モデル間での一貫性が示唆されており、これが個々のモデルの信頼度を高めています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
外れ値を除けば、データ分布は比較的狭い範囲であり、一貫性があります。これに基づいて、予測モデルが有効に機能している可能性が示唆されます。
### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
このグラフから、ビジネス上のストレスレベルの変動には季節的な要因がある可能性が考えられます。また、異常値が示す出来事は、特定のビジネス環境や状況でのストレスが突出した時期を示している可能性があります。これは、心理的ストレス管理や労働環境改善の施策を講じるきっかけになる可能性があります。
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:
この時系列散布図を分析して以下の洞察を提供します。
1. トレンド:
– 初期の段階（2025年7月から2025年8月）で、実績AIのデータポイントは比較的集中し、0.6から0.8の範囲内にあります。
– 2026年に比較AIのデータが急に追加されましたが、こちらも0.6から0.8のスコアで安定しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期データには異常値として特記されたポイントがありますが、主に同じ範囲内に収まっています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）として示された値が特異的に高くなっている箇所があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 実績AI（青）は現在のパフォーマンスを示しており、予測AI（赤X）は未来の予測値を示しています。
– 異常値は通常の範囲外にある観測値を表しています。
– グレーの影は予測の不確かさを示し、標準偏差の範囲を表しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 予測値（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は実績AIのデータよりもやや値が高い傾向があります。
– 予測と実際のデータは時間とともにずれが見られるかもしれませんが、予測の信頼性は高く設定されています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データと予測データの間に大きな乖離は見られませんが、特定の予測モデルでは若干異なる結果を導いています。
6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:
– グラフ全体が安定していることで、個人WEIに関しては一貫した自由度と自治が維持されている印象を受けます。
– 予測が実績を上回る傾向があるため、将来的な改善の潜在性が示唆されているかもしれません。
– ビジネス上では、この安定性がリスク管理や将来の戦略立案に寄与すると考えられます。
このようなデータの安定性は、組織や国の政策策定においても重要な要素となるでしょう。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフには2025年中期から2026年中期までのデータが示されています。最初の部分には実績のデータ（青色）があり、若干のばらつきはあるものの全体的に横ばいです。
– 予測データは2026年に向けて高いWEIスコアを示しており、様々な予測モデルが一貫して上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの最初の部分に異常値として明示されているデータがあります（丸で囲まれた黒）。
– 大きな急激な変動は見られないものの、予測の開始位置と実績値との間で一部差異が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値は青色で、比較用の前年データは薄緑色で表示。
– 予測値は複数の線で示され、それぞれ異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）をカラーで示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に少し乖離がありますが、全体的に過去のデータが予測のベースになっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が存在することを除けば、実際のデータと予測は比較的一貫しています。各モデルの予測は高度に相関しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は予測の上昇トレンドに対し、社会的な公平性が将来的に改善される可能性を感じ取れるでしょう。
– ビジネスや政策立案者にとっては、今後の社会的公平性の向上を期待して資源の割り当てや戦略を調整する契機となる可能性があります。
総じて、このグラフは、過去のデータに基づいて将来的な改善が見込まれることを示唆していると解釈できます。異常値への対応がさらなる正確性向上に寄与する可能性があります。
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:
解析を開始します。
### 1. トレンド
– グラフは360日間を対象としており、二つの明確な期間に分かれています。
– 左側（2025年7月～11月）にはデータが密集し、高スコア（0.8-1.0）の範囲で横ばい。
– 右側（2026年5月以降）にはデータが斜めに分布し、中スコアの0.6-0.8での変動を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ブラックの輪郭で示された異常値は左側に集中的に存在しています。
– グラフの密集度と異常値の中心がやや高めですが、急激な変動よりは安定しています。
### 3. プロットや要素の意味
– 青色は「実績AI」を示し、ピンク系は様々な予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を表しています。
– 緑は昨年の「比較AI」で、これは前年のデータを提示することで基準となるものです。
– 紫色の範囲は予測の不確かさを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と予測値が密接に絡んでいることを示す左側に対し、右側では予測幅の範囲が狭いため、将来的な傾向を確固たるものにすることを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 左側はより高いスコア帯に密集しているが、右側は広がりが見られ、変動が発生している可能性を示します。
### 6. 人間が直感的に感じる洞察とビジネス・社会への影響
– 初期の高スコアが示すのは、持続可能性と自治性が確保されているステージであった可能性があります。
– 時間が経つにつれてスコアが下がっていることで、持続可能性や自治性に何らかの影響や挑戦が発生していることを暗示。
– 予測モデルの異なる色合いによる視覚的な差異は、多様なアプローチでこの問題への対策が検討されていることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、新しい取り組みや改善が必要であることを直感的に感じさせ、戦略の見直しや新しい政策の策定を促しています。
このグラフは、持続可能性と自治性の評価が時間経過とともにどのように変化しているかを示し、改善のためのアクションを検討する重要な指標となることを示しています。
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**
– 全体として、データは期間を通じて二つの異なる時期に分かれています。最初の部分（2025年7月〜2025年9月）は、一連の実績値（青）が表示され、横ばいの傾向を示しています。2番目の部分（2026年5月〜2026年7月）は、前年度のデータ（緑）が集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月からの期間には、スコアが0.8付近に集まっており、外れ値らしきものも特に見当たらないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実績AI）を示しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）と紫の線（決定木回帰）は予測モデルにおける異なる回帰手法を示しており、時間の経過に伴うスコアの変動予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データ間の相関を直接確認するのは難しいですが、予測モデルと実績の間に乖離がないか注意深く分析する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は示されていないようですが、予測が過去の実績とどの程度一致するかを観察することが重要です。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– グラフを見る限り、実績は比較的安定していますが、予測に関しては慎重な監視が求められます。教育機会や社会基盤の有効性を評価する際には、異なるモデルの予測を比較することで、より正確な将来の傾向を把握できるでしょう。また、急激な変動がある場合には、その原因を探求し、政策決定に役立てることが求められます。
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:
視覚的な特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**
– グラフは、2つの明確な時期にわかれています。2025年のデータ（左側）は高い水準で多くのデータ点が密集している一方、2026年のデータ（右側）はやや低下しています。
– 時間が経つにつれて、スコアが若干の下降を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の期間では、いくつかの異常値が確認できますが、これらは予測モデルによる異常値であり、実績値における外れ値ではありません。
3. **各プロットが示す意味**
– 青い点は実績AIによる実データを示し、緑の点は前年データとして比較されています。
– 紫、緑、水色の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示しています。
– グレーの帯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**
– 予測モデルと前年のデータは、実績値と比較して一貫している場合と異なっている場合があり、特に2026年に予測モデルのスコアが異なる評価を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年のデータは似たような分布を示している一方で、予測と実績との間にはやや不一致があるかもしれません。
6. **直感とビジネスへの影響**
– 人間が直感的に感じることとして、予測モデルは不確実性を含みつつも、社会における多様性や自由の保障のスコアが今後僅かに低下する可能性を示していると理解されるかもしれません。
– これは政策や社会戦略に影響を与える可能性があり、特に異常値として見られるデータ点は詳細な分析を必要とするかもしれません。
このグラフは、社会のWEIスコアの動向を捉えるために重要な指標となり得ます。分析と対策が必要な分野を特定するために、さらなるデータ取得と分析の強化が求められます。
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:
この総合WEIスコア時系列ヒートマップは、360日間にわたるデータの視覚的な変動を示しています。以下に、グラフから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 全体的には時間の経過とともにスコアが上昇しています。初期には青や紫が多く、終盤には黄や緑を多く含む色になっているため、ポジティブな変化が見られると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値や急激な変動は見られませんが、スコアが一定期間低い（青や紫の部分）ことが気になります。これは特定の期間中の経済的な停滞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**:
– 各ブロックの色はスコアの高さを示しており、色が明るいほどスコアが高いことを意味しています。例えば、黄色や緑は良好な経済状態を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯ごとにスコアの変動を俯瞰できるのは、異なる経済指標や要因が同時に作用している可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年7月上旬でのスコアは全体的に改善しており、特定の経済的なイベントや政策が効果を発揮している可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– ヒートマップの右側に進むにつれて色が明るくなることから、全体として経済が回復基調にあると考えられます。これは、ビジネスや投資の意思決定において、より積極的な行動を促す要因となるかもしれません。社会的には、経済の好転が個々人の消費行動や心理にプラスの影響を与える可能性があります。
このヒートマップからは、全体的な経済の回復傾向を把握することができ、政策立案や投資の計画に際して有用な情報を提供します。
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:
このヒートマップは、経済カテゴリの個人WEI平均スコアを示しています。以下に分析と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 時間とともに色の変化が見られますが、全体的には大きな上昇や下降のトレンドはなく、比較的一定しています。黄色と緑色が多く、若干の周期性が見受けられるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫や濃紺の部分（特に7月4日前後）で急激な低下を示しており、他の期間の色と比べて過度に低いことがわかります。これらは外れ値として注目すべきです。
3. **各プロット要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さに対応しており、黄色に近いほど高スコア、濃い青から紫に近いほど低スコアを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのパターンが示されていますが、一貫した関連性は見られない状態です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日や時間帯で高スコアが集中していることから、特定の要因が影響を与え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**:
– このグラフから、人間は特定の時間帯（例えば17時ごろ）に活動や生産性が低下していると感じるかもしれません。この時間帯の効率向上が課題となる可能性があります。
– ビジネスや政策において、例として労働時間の調整やリソース配分最適化の検討が必要となるでしょう。
全体として、このグラフは特定の時期や時間帯でのスコアの変動を視覚的に捉えるのに適しており、経済状況の分析や効率化への洞察をもたらします。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの色の変化を観察すると、緑から黄色への色調の変化が見られ、これはWEIスコアが増加していることを示唆しています。特に7時から8時、15時から16時にかけてこのトレンドがはっきりしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時と19時において、他の時間帯と比較してスコアが著しく異なっています。また、7月6日から7日にかけて急激な変化が見られます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色はWEIスコアの高さを示しており、暗い色（青や紫）は低スコア、明るい色（緑や黄色）は高スコアを示します。特に緑から黄色への遷移がスコアの上昇を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時間帯ごとのデータが重なっており、それぞれの時間帯が異なる日付にわたってどのように変化しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によりスコアがセットで上昇する傾向があり、特に朝と夕方にスコアが高くなるパターンが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スコアの上昇は一般的に社会経済活動の増加を示しており、ビジネス活動のピーク時を反映している可能性があります。特に朝の時間帯の上昇は通勤や開店などに関連しているかもしれません。
全体として、このヒートマップは、特定の日や時間帯における社会経済活動の変化を視覚的に容易に理解するのに役立ちます。ビジネスは、これらのデータを利用してサービスや商品提供の最適化を図ることができるでしょう。
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:
分析させていただきます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示していますので、トレンド自体は直接的には示していません。ただし、広範に見られる高い正の相関は、WEI（経済的幸福指数）の様々な項目が共に上昇または下降する傾向を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に示されていませんが、一部の相関が他と比べて明らかに低い箇所があります。例えば、「個人WEI（健康状態）」はほかの要素と比較して低い相関を持っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は相関の強さを示しています。濃い赤は高い正の相関、青は負の相関を示します。白色は相関がほぼないことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 相関が高い項目同士は共に上昇または下降する可能性が高くあります。個人WEIの「経済的余裕」と「自由度と自治」は特に0.77と高い相関があり、相互に関係性が深いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEIの「共生・多様性・自由の保障」は他のほとんどの項目と0.7以上の相関を持ち、非常に中心的な役割を果たしている可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は社会構造の複雑性を考える際に、相関が高いほど項目同士の影響が強いと感じる傾向にあります。高い相関は、政策変更が一つの分野に留まらず他の分野にも波及する可能性を示唆しています。
– 経済的な安定や多様性の確保が重要であり、それが他のWEI項目と全体的に良好な関係を持ち、社会全般の改善に寄与する傾向があります。
このヒートマップは、多角的な政策評価や設計の際に、どの分野を優先するべきかを判断するための重要な基盤を提供しています。
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、360日間の期間における様々なWEIスコアの分布を示しています。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**:
– 各カテゴリのスコアは基本的に一定の範囲内にありますが、特定のWEIスコアにおける中央値や範囲に違いがあります。明確な上昇や下降のトレンドではなく、個別のスコアタイプによるばらつきが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（社会的結束）」や「個人WEI（自由度と自治）」などにおいていくつかの外れ値が見られます。これらの外れ値は、特定のイベントや状況が影響を与えた可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ボックスの中の太い線は中央値を示しており、ボックスの上下はそれぞれ75パーセンタイルと25パーセンタイルを示します。垂直の線（ひげ）は範囲を示し、ボックス外の点は外れ値を示します。
– 色の違いはカテゴリの違いを視覚的に示している可能性がありますが、具体的な意味はグラフの説明に依存します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは異なる側面を表現しているため、直接的な時系列関係というよりも、それぞれが持つ異なる特性や影響を比較するためのデータと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 複数のカテゴリの中では、特に「社会WEI（公平さ・公正さ）」が他のものに比べてやや低く、かつ外れ値が少ないことが示唆されます。
– 分布が狭く外れ値が少ないという特徴から、特定のWEIタイプが安定していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 一部のWEIタイプで外れ値が多いことは、それらのカテゴリについて大きな変動があり得ることを示しており、社会的または経済的なストレス要因が潜在的にあることを示唆します。
– 人間はこれらのデータを元に特定の分野における政策や対策を講じる必要があるか判断する可能性があります。また、特定のスコアが他に比べ顕著に高いまたは低い場合、それに関連する施策の見直しが必要かもしれません。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは第1主成分と第2主成分による散布図です。横軸（第1主成分）では0付近を中心に、データが全体的に右上がりの傾向を示しています。これは第1主成分が第2主成分に影響を与えている可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が-0.4付近、第2主成分が約0.1の領域に外れ値が存在しています。また、第1主成分が0.2以上の範囲に多いデータポイントが集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 散布図のプロットは、それぞれのデータポイントの主成分解析の結果を示しています。横軸の寄与率が0.66であることから、第1主成分がデータ変動の大部分を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に時系列データは示されていませんが、主成分間の相関が見られるため、背景にあるデータセットに一定の関係性が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両主成分間に対してわずかに正の相関があるように見受けられます。データはばらつきがあるものの、密集した部分があり、一定のパターンが存在します。
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**:
– データの中心が0付近にあることから、全体としては安定していますが、経済指標として捉えた場合、-0.4付近の外れ値が潜在的なリスクや異常な現象を引き起こす可能性があります。特に第1主成分が高い部分へのデータ集中は、関連する経済活動や政策の影響が顕著であるかもしれません。
このグラフからは、主成分分析によって異なる要素の影響度やデータの変動を捉えることができ、ビジネス戦略やリスク管理に活用できるでしょう。
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。