📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ解析結果と考察**
### 総合的な傾向
– **時系列推移**: 提供されたデータの範囲内で、WEIスコアは0.64から0.95の範囲で変動しています。7月1日から3日にかけてのスコアは全体的に低く、7月6日から7日にかけてはスコアが最も高まる傾向が見られます。この上昇はおそらく、個人及び社会のサブスコアの改善に起因しています。その後、スコアは多少の変動がありますが、7月20日までに再度低下しています。
### 異常値の検出と原因
– システム上の異常値として検出されたスコアが多数存在しますが、特に7月19日にはスコアが大きく変動しています。この日は全体的にはスコアが落ち込み、0.67に近い値を示しました。この異常値の背景には、個人および社会の各コンポーネントの各々の要素の急激な変動が影響した可能性があります（例: 健康状態、心理的ストレスなどの個人サブスコアや、社会基盤、共生・多様性の社会サブスコアの変動）。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解を考慮する際、トレンドの変動や季節性パターンを識別するのに重要です。しかし、現状ではデータの短期的なサンプルであるため、明確な季節性は識別されにくいです。
### 項目間の相関
– 各WEI項目間には、それぞれ異なる強度の相関関係があり、特に社会的なコンポーネント（持続可能性と自治性、社会インフラ等）は他の社会的指標と高い相関性を示しています。個人WEIでは、経済状態と健康状態が比較的強く相関していることが観察されます。この相関性は、健康と経済的安定性の関連性を示唆します。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、個々のサブスコアのばらつきが確認でき、特定の日付で確認される外れ値が各項目に散在しています。これらの外れ値は一部の極端なイベントあるいは評価の仕方の急変を反映している可能性があります。
### 主要な構成要素（PCA）
– PCA分析結果では、PC1が0.66の寄与率を持ち、WEIの主要な変動要因を示しています。PC1は恐らく個人及び社会の主要構成要素（例えば、経済的余裕、健康状態、社会インフラ）を併せたもので、これらは全体のスコアに大きく影響すると考えられます。PC2の寄与率は0.12で、サブ項目のうち独立性のある変動要因を含んでいる可能性があります。
### 総合評価
– データは多変項的な要因の組み合わせを反映しており、全体として個人の幸福感、社会の安定性、および適応により測定されます。異常値およびトレンド変動は、外部要因（例えば、経済的イベントや社会問題）の影響を受けており、その起因を追求することは政策や個人向け支援において重要です。この分析全体としては、持続的な改善傾向が確認されるものの、短期的な不安定要素もまた存在している、と言えます。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 総合WEIスコアは、期間初めには比較的一定しており、その後に急激に上昇しています。
– 現在のスコアは2026年中旬に集中しており、過去のデータと比較して大幅な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右側部分に、急激なスコアの上昇が見られます。
– 異常値としてマーキングされているデータポイント（黒丸）もあり、過去の一定したスコアからの逸脱を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、主に左側に集中しています。
– 緑色の点は前年の比較データで、右側にあり、前年からの大幅なスコア増加を示唆しています。
– 予測手法は複数あり、線形回帰や決定木、ランダムフォレストのモデルが各データに対応しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる色や形でプロットされたデータセットがあり、モデルごとの予測がなされています。
– これらの予測は実績（青い点）とは異なる軌跡を描いており、それぞれの手法での予測の違いが視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと比較データ（前年）は、スコアが一定から急激に上昇したことを示しており、予測モデルの適用による変動を確認できます。
– 各予測は実績データとは異なる範囲での推移を示しており、モデルの違いが顕著です。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 急激なWEIスコアの上昇は、経済の急速な成長または変化を示唆している可能性があります。
– 異常値が多く観測されることは、予測不能な要因が介在していることを示し、社会経済的な不確実性を示唆します。
– この変動は、ビジネスにおいて戦略の見直しやリスク管理の必要性を示し、早期の対応が求められる可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 左側のデータ（実績AI）は横ばいで、0.6から0.8の間に集まっています。この期間内で大きな上昇や下降は見られません。
– 右側のデータ（前年比較AI）は0.5〜0.9にわたって広範囲に分布しており、明確なトレンドは把握しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として円で示された個所がありますが、データ全体の分布に大きな影響を与えていないため、目立つ異常とは言い難いです。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績のデータポイントを示し、安定した状態を維持しています。
– 緑の点が前年のデータを表しており、横ばい傾向から変化したことを示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で示されていますが、密度が薄く、信頼性が限られている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年比較AIともに、相関関係や直接の関連性が見つかりにくい状態です。
– 昨年との比較によるデータの拡がりは、不確実性や変動の要因として考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特段の相関は見られず、分布は散らばっています。これは、外的要因や不確実性が数値に影響を及ぼしていることが考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績が安定しているため、過去のデータからの予測が比較的しやすい状態です。しかし、前年の分布の広がりが避けられない変動要因を示しており、これは将来的な予測や計画に不確実性をもたらす可能性があります。
要するに、このデータは短期的にはそれほど変動しないが、長期的な予測や前年との比較では変動の可能性があることを示しています。これは、ビジネスがリスク管理や予測モデルの精度向上を進める必要がある状況です。
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
グラフは二つの主要な時期に分かれています。初期の段階では、2025年7月から10月にかけて密集しており、WEIスコアは大体0.6から1.0の範囲で推移しています。その後の2026年5月から7月のデータは、やや高いスコアで密集しており、0.8から1.0の間で集まっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
初期の密集したデータの周辺には外れ値（異常値）がいくつか観測されています。これが何らかの特異なイベントやデータ収集のエラーによるものかはさらなる調査が必要です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色）**: 2025年中は青色のマークで示され、WEIスコアが0.6から1.0の範囲で変動。
– **予測（赤色のX）**: 現在の予測は示されていませんが、過去のデータを基にしたAI予測値。
– **異常値（黒色の縁取り）**: 当該期間における通常の範囲から外れたデータポイント。
– **前年（緑色）**: 後半の2026年期間のデータが緑色で示されており、過去の実績と比べて高いスコアが確認されます。
– **予測手法の範囲（灰色の帯）**: 過去の予測に対する信頼区間。
– **予測ライン（紫色、緑色、ピンク色）**: 不同の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が重ねられている。
### 4. 複数の時系列データの関係性
判断が難しいですが、過去と現在のデータは異なる期間の実績・予測の比較により、改善の兆しを示している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
2025年の実績データは分散が大きいですが、2026年にはより高得点での集中がみられます。これは、AIの精度向上を示しているかもしれません。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響
人間がグラフから感じるのは、予測手法によるスコアの安定・向上です。ビジネスや経済面で考えると、性能の向上は、コンフィデンスの増加や意思決定の改善につながります。また、異常値の扱いや、データの密度変化は、リスク管理やデータ収集の正確さを問う機会を提供します。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは左側（開始日付付近）に集中している青色の実績データから始まり、その後、予測の段階において2つの異なる期間に分かれているようです。最初は横ばいで、その後、急に上昇しています。
– グラフの右側には継続的に緑色のデータポイントが密集しており、新たに予測される範囲が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で、いくつかの異常値が黒い輪で囲まれて示されています。これらは通常の範囲を逸脱しており、注意が必要です。
– 予測エリアでの急上昇は重要な変動の一例です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青は実績データを表し、緑は新たな予測を示しています。
– ピンクや紫のラインは、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）の結果を示しており、予測のばらつきや信頼範囲を把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法が使われており、それぞれのモデルには異なる傾向や信頼度の範囲が見られます。予測の精度を高めるために、これらを総合的に評価することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の実績値は比較的密集しており、その後、新たなデータの予測は広範囲に分布しているように見えます。これは将来的な不確実性を示しています。
6. **直感とビジネスへの影響**
– 初期の横ばいとその後の急激な上昇は、経済的余裕の突然の変化を示唆しており、これは政策の変更や市場の変動など外部要因による影響が考えられます。
– ビジネス戦略においては、突然の変動に対応するための柔軟な計画と異常値に対応するためのリスク管理が重要です。
このグラフから、将来の予測に対する見方を刷新し、異なる手法の結果を詳細に比較することでより正確な経済予測が望まれます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**は青色で示され、期間の初期に集中しています。明確な上昇や下降のパターンは見られませんが、全体としておおむね横ばいです。
– **前年（比較AI）**のデータは緑色で、期間の後半に集中しています。このデータも大きなトレンドは示さず、ある程度の変動があるものの、主に一定の範囲に留まっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青いプロット内に黒い○で示された異常値が確認できます。これらの値は他のデータからはっきりと外れています。
– **予測（予測AI）**（赤い×）はグラフには見えません。このことは、実データとの比較可能性を制約しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 実際のデータを示し、現実の健康状態の傾向を描写。
– **異常値（黒の丸）**: 標準的な範囲から大きく外れたデータを示し、例外的な状況を示唆。
– **前年（緑）**: 前年の同時期との比較データを示し、季節性やトレンドの変化を視覚化。
### 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間には直接的な比較は困難です。しかし、データの密度などから、前年と同様の健康状態が再現されている可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な相関関係は、特に異なるデータセット間では確認できません。
– 異常値が一部見られるため、平均値または中央値からの乖離として注目すべきです。
### 6. 直感的認識とビジネス・社会への影響
– 人々はこのグラフから、健康状態がほぼ安定していると直感的に感じ取るかもしれません。ただし、異常値の存在は特定のリスク要因があることを示唆します。
– これにより、保険や医療分野でのリスクマネジメントへの活用が考えられます。また、これらのデータは健康促進活動や政策策定に役立つ可能性があります。
この分析は、予測データが示されていないため未来の予測には限界があるものの、現状の把握とリスクの特定には有用です。
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
– **過去のデータ**: 初期の日付（2025-07-01あたり）では、青い点が密集しており、比較的一貫したWEIスコアを示しています。
– **予測と比較**: 予測モデル（ピンク色の線）では、次の時期のWEIスコアの曲線が示されており、わずかに下降傾向があります。
– **前年度データ**: 緑色の点は現在のデータとは異なる位置に分布していますが、見た目では継続的な傾向が把握しにくいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の青い点の中にいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれたもの）が存在します。これは他のデータポイントから大きく離れたスコアを示しています。
– **急激な変動**: 実際のデータ点において急激な変動はあまり見られませんが、予測曲線の一部が急な変化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
– **棒や色**:
– 青い点: 実績データ
– ピンクの予測ライン: ランダムフォレストのモデルによる未来の予測
– 緑色の点: 前年度のデータ
– 灰色の範囲: 予測の不確かさ
– **密度**: 青い点が集まる場所は、実績が集中して観察された期間を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績データと予測**: 実績と予測データが概ね一致しているが、一部違いが見られます。モデルの精度や違いの原因について引き続き分析が必要です。
### 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若干の偏りが見られますが、強い相関は視覚的に確認できません。
### 6. 直感的に感じられることとビジネス、社会への影響
– **ストレスの確認**: グラフ上の実績データと予測データから、個人の心理的ストレスが継続的に観察されており、特に外れ値が示す異常なストレス事象の管理が重要です。
– **ビジネスインサイト**: モデルを活用することで、将来のストレス条件を予測し、企業による職場のメンタルヘルスサポートの改善に役立てることができます。
– **社会的影響**: このデータは、広範囲にわたる心理的健康の動向を把握し、社会政策の立案や公衆衛生の改善に役立つ可能性があります。
以上から、正確な予測モデルの構築とその社会的応用が、個人および組織のストレス管理を強化するために益々重要であると考えられます。
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:
このグラフは、WEI（自由度と自治）のスコア推移を示しています。それぞれのポイントと全体の特徴を分析します。
1. **トレンド**:
– 左側には青い点が多く分布していますが、時系列的に特定の一方向への明確なトレンドは見られません。
– 右側の緑色のデータポイントは比較的一貫した高さで、安定した水準であることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点にはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれているもの）が見受けられますが、それほど大きな変動はないようです。
– 緑色のデータポイントには目立った外れ値はありません。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績を示しており、赤いバツは予測値ですが、後者はグラフ中に見られません。
– 黒い円は異常値を示しています。
– 緑の点は前年のデータを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑の点の分布は時期によって異なり、時系列に沿った連続性はあまり明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側の青い点はある特定のエリアに集中していますが、右側の緑の点は広がりがあります。
– これにより、データがいくらか分散していることが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の視点からは、左側の青い点が分析対象の初期段階の試行錯誤を示し、右側の緑の点の安定は改善や適応の成果かもしれません。
– ビジネスや社会においては、前半のデータの不安定さをどう乗り越えるかが課題となり得ます。安定した右側のデータは、強化されたガバナンスや制度の結果を示す可能性があります。
この分析からは、持続可能な成長や安定性がどのように達成されたのかを深く検討する価値があることがわかります。
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:
### グラフ分析の専門家による視点:
1. **トレンド**:
– **2025年7月から2025年10月頃**までの期間にデータがありますが、全体としてのトレンドは明確ではありません。データポイントが密集しており、概ね平行しているように見えます。
– **2026年6月以降**にデータが再び見られ、再開された値は概ね0.8以上で安定しています。この期間には上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内では、**異常値**としてマークされたプロット（白抜き黒丸オーバーレイ）が明示されている箇所があります。これらは平均的な動向から外れたデータとして認識できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青のマーカー）**は過去のデータポイントを示しています。
– **予測の外れ範囲（灰色の帯）**も注目すべきです。この範囲内に収まるデータは標準的とみなされます。
– **異常値マーカー**や**比較AIでの前年（緑色のプロット）** も含まれており、昨年度のデータとして参照されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）の結果が示されていますが、予測の結果よりも現実の変動に注目することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に分布が二つの期間（2025年の密集したプロットと2026年の散在するプロット）にわかれています。初期は不安定さがあり、後期はより安定した分布を示します。
### 直感的なAIによる洞察:
– 人間がこのグラフから直感的に感じることは、「今年の初期には不安定さや予測の困難があったが、最近のデータはより安定していて、社会的公平性や公正さが増している」といった印象です。
– ビジネスや社会への影響としては、後半の安定したスコアが、社会政策や経済政策の成果を示している可能性があり、意思決定者にとっては安定性の向上を強調することで、さらなる投資や政策設定の信頼性を高めることができるでしょう。
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**:
– グラフの左側において、実績（青いプロット）が0.6から1.0の間で密集しており、特に強い上昇や下降トレンドは見られません。
– 右側の未来予測では、スコアが0.6以上で安定しており、ほとんどの予測モデルが安定した高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青い実績プロットにおいて、いくつかのプロットが他と比べて下方に位置しており、これは異常値として示されています。
– 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AI（青）は過去の実績データを示し、主に0.6以上の範囲に収まっています。
– 予測モデル（緑、紫、ピンク）は未来の予測値を示し、非常に高いスコアを予測しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲で、将来の予測のばらつきを視覚化しています。
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は一貫性があり、予測データは実績データの高いスコアの状態を維持することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの分布には類似性があり、予測が過去の実績によく基づいていることを示しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 持続可能性と自治性が高い状態を維持していることは、組織やコミュニティが安定していることを示唆しています。
– 予測が高いスコアを維持しているため、今後も持続可能な取り組みや政策が効果を持ち続けると見込まれます。
– ビジネスにおいては、この安定した状態を基にさらなる成長戦略を立てることができます。一方で、社会への影響としては、持続的な発展が期待できる点で安心感を与えるでしょう。
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:
以下に、グラフから得られる分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青色のプロット）は、開始からしばらくの間安定して示されていますが、期間の中盤以降データがありません。
– 前年（緑色のプロット）のデータは連続して示され、ある一定のスコア（約0.8から0.9の範囲）で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のプロットには一つの異常値があり、その他のデータポイントより低い位置にあります。
– その他に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**:
– 青色円は過去の実績データを示しています。
– 緑色円は前年の比較データを示しており、過去と安定したスコアを持っています。
– 異常値は黒枠で囲まれている青いプロットとして表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績（青）と前年の実績（緑）には明確な関連性が見られますが、青のデータが期間の最初に限定されており、全てを通しての比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータ（緑色）は、ほぼ一定の範囲に集中しています。
– 青の実績データも、異常値を除けば比較的一定であるものの、続きは見られません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績データが途中で途切れていることが気になります。これはデータ収集の問題、もしくは外的要因によるものかもしれません。
– 前年データが安定していることから、長期的にはWEIスコアは安定した状態を維持できる可能性がありますが、異常値やデータ欠如が何らかの問題を示唆している可能性もあります。
– 社会基盤や教育機会の観点から、データの継続的なモニタリングと異常値の原因解明が重要です。これは、政策形成や効果的な教育プログラムの展開に役立ちます。
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:
以下はこのグラフの分析結果です。
1. **トレンド:**
– グラフは二つの異なる時期にデータがプロットされています。最初の時期（2025年初め）は高いWEIスコアが多く、後半（2026年7月頃）はやや低下したスコアが多く見られます。
– 最初の時期には、スコアが比較的一定の範囲で保たれていますが、その後急に減少し、2つのはっきりと異なるトレンドが存在しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青色のプロット内にいくつかの外れ値（異常値）が見られますが、異常値の分布は全体のトレンドを大きく変えていません。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青色のプロットは実績データを示しています。この部分では変動が見られますが、一部のデータは濃い青で強調され、異常値も示されています。
– 緑色のプロットは予測データを示し、予測のモデルによって異なる色調の符号が付けられています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の背景）も示され、信頼性のある予測かどうかを直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる期間のデータ間には明らかなギャップがあります。これはデータの測定間隔が異なることや、時系列分析の中断があったことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実際のデータ（青色）は比較的高いスコア（0.7から1.0の範囲）に集中していますが、予測データ（緑色）はより幅広いスコア範囲を包含しています。
6. **直感およびビジネスや社会への影響に関する洞察:**
– WEIスコアの減少は、共生・多様性・自由の保障が時間とともに変動していることを示唆しています。この変化は、社会や経済の政策変更や環境要因の影響を受けている可能性があります。
– 予測データの広い範囲と変動の大きさは、将来的なスコアの予測に大きな不確実性が伴っていることを示しています。このため、政策決定者はリスクを考慮して多様なシナリオに備える必要があります。
全体として、このグラフは短期的なスコアの減少傾向とその後の不確実な予測を示しています。これにより、社会における政策やプロジェクトの評価、およびそれに基づく適応戦略の計画が求められる可能性が高まるでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下の点が見受けられます。
1. **トレンド**:
– 一般的に日付に沿って、特定の時間帯（午前8時、午後4時、午後7時）での頻繁な色調の変化が見られます。特に初期の暗めの色から明るい色、再び暗い色への移行が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付、特に2025年7月6日から7月8日、および7月13日から7月19日の間に鮮やかな黄色が目立ち、急激な変動を示唆しています。この期間では高いスコアが反映されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色調は、スコアの増減を示しています。暗い色が低いスコア、明るい色（黄色）が高いスコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 1日の異なる時間帯にほぼ均一な色調が続くことから、時間帯ごとのスコアに大きな差異は見られません。ただし特定の日付で全体的なスコアの変動が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアに大きな一貫したパターンは見られませんが、一部の期間での急激な変動が全体のトレンドに影響を与えています。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 特定の時期に経済が活発化したことが直感的に捉えられ、例えば消費活動や市場の活性化につながっている可能性があります。急激な変動が見られる期間は、経済イベントや政策変更などが影響を与えた可能性があります。このグラフは、ビジネスの意思決定に利用でき、特にスコアが高い期間に計画を集中させることが考えられます。
このビジュアルは、時期ごとの経済活動の活発さを視覚的に認識するのに効果的です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに色の変化が見られ、特に日中から夕方にかけての時間帯に顕著です。黄色系に向かう部分はスコアの上昇を示唆し、夕方以降に色が暗くなる（青・紫）ことは低下を示しています。
– 全体的には、スコアが特定の時間帯で高まり、他のエリアでは安定もしくは低下するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 深い紫色のプロットはスコア低下の外れ値として考えられ、急激な変動を示しています。
– 時間帯「8時」と「16時」における青から紫の色に注目が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの大小を示し、黄色が最も高く、紫が低いことを意味しています。
– 各ブロックの密度や長さは各時間におけるスコアの持続時間や安定性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの変化パターンを見ても、明らかに異なる動きをしていることが判明し、特定の時間帯にピークが存在すると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼間の時間帯にスコアの上昇が顕著で、これは時間ごとの経済活動の推移を表している可能性が高いです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 視覚的に明るい色が優勢の時間は経済活動が活発であると直感的に理解され、これがビジネスの稼働時間や活動レベルに影響を及ぼします。
– 紫で示される低スコアの部分は、リソースの調整や追加の支援が必要かもしれず、これは計画や資源配分に影響を及ぼします。
このヒートマップから得られる大まかな洞察としては、特定の時間帯における活動の強弱が経済状況に直結している可能性があり、効率的なリソース割り当て計画が不可欠であることがわかります。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯（おそらく日中の8時と15時）でスコアが高い傾向があります。色が明るい緑や黄色に近づくことで示されています。
– 18時以降、特に19時から23時の時間帯では、スコアが安定しており、やや低い傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月7日にかけて、スコアが特に高い（黄色）部分があり、これは何らかの特異的なイベントや要因によるものかもしれません。
– 7月12日には急激な変動があり、スコアが下がっています。この日には重要な出来事や変動する要因があった可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを表し、黄色が最高、紫が最低スコアです。全般的に、緑から黄色の範囲で推移していることから、安定した高スコアが維持されていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間ごとの変動と日々の変動を比較することで、時間や日付により影響を受けやすい部分が特定でき、例えばビジネスは日中の特定時間帯に活動が集中しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布において、日中の特定時間帯において一般に高いスコアが見られ、夜間のスコアはやや低い傾向にあります。このパターンは人々の活動時間と一致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**:
– 社会や経済活動が日中に活発であることを示唆しており、この時間帯へのリソース集中は効果的であると言えます。
– 突出部分の要因解明やそれに対する対策を考慮することは重要です。また、特定日や時間帯の変動特性を活かすことで、マーケティング戦略やリソース配分の最適化が可能かもしれません。
全体として、このヒートマップからは、日中の時間帯における経済活動の活発さや特定の時期における変動パターンが視覚的に明らかになっています。
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:
このWEI（Well-being Index）の相関ヒートマップから、以下の点について洞察を得ることができます。
1. **トレンド**
– 標準的なヒートマップでは、時間の経過によるトレンドは示されません。しかし、高い相関を持つ領域（赤色）は、ある項目の変動が他の項目に一致して影響を及ぼす可能性が高いことを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– このヒートマップでは外れ値や急激な変動を視覚的に特定することはできません。しかし、相関が非常に低い（青色）領域は、一般的に非連動や異常な状況にあることを示します。
3. **各プロットや要素**
– 赤色が濃いほど強い正の相関を示し、青色が濃いほど弱い（または負の）相関を示します。
– 例: 総合WEIと個人WEI平均は0.91の強い正の相関があり、それに対し、個人WEI (健康状態)とその他の多くの項目は相関が比較的低いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 相関が高い項目同士は、時間を通じて連動して変化する可能性があります。特に「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」が密接に関連しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI (経済的余裕)」は、他の指標との関連性が特に低く、経済状況が他のWEIと独立している可能性があります。
– 対照的に、「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」は多くの他の項目と良好な関連性を持っています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– **直感的な見解**: 高い相関を持つ指標が集まっていることは、これらの要素が相互に影響し合い、全体的な幸福感や生活の質に関与していることを示唆します。
– **ビジネスや社会への影響**: 高い相関を示す領域において、政策の変更や社会的な取り組み（例えば教育機会や公正性向上）が行われると、他の関連指標にも良い影響を及ぼす可能性があります。また、経済的余裕に関する指標の相関が低いことから、この分野への重点的な注視が必要かもしれません。
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スコアの分布を比較しています。それぞれの箱は、特定のWEIタイプに関するスコアの中央値、四分位範囲（IQR）、および外れ値を表しています。以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアは、全体的に0.6から0.9の間に分布しています。スコアのトレンドとしては、垂直方向に明確な上昇または下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプには外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済活動）」や「社会WEI（社会基盤・教育機会）」では、外れ値が多く、これらのカテゴリにおいて、極端なスコアが存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱内の線（中央値）や箱の上限、下限（IQR）は、それぞれのWEIタイプの典型的な結果を示しています。たとえば、「社会WEI（公平性・公正さ）」は中央値が比較的高く、分布が狭いことから、一貫して良好なスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではありませんが、WEIタイプ間の分布比較から、特定の領域でのパフォーマンスの一貫性や変動度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– すべてのカテゴリでスコアが0.6から0.9に集中していることから、全体的にWEIスコアが高めであることが示されています。また、「個人WEI（心配やストレス）」や「個人WEI（経済活動）」は分散が大きく、多様な経験を反映し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**:
– 人々は特に、「社会WEI（公平性・公正さ）」が高いことから、社会の仕組みや政策が比較的うまく機能していると感じるかもしれません。一方で、「個人WEI（経済活動）」の変動が大きいことは、個人の経済状況に関しては不確実性があることを示唆しており、政策改善の必要がある可能性があります。
この分析を基に、政策立案者やビジネスリーダーは、特に外れ値のあるカテゴリに注目し、改善策を検討する余地があると言えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 第1主成分（寄与率0.66）が大きく正の値を示している点が多く見られ、こちらが比較的支配的な主成分であることが分かります。
– 第2主成分（寄与率0.12）は0に近い値を中心に広がっており、データ全体に一定のばらつきが見られます。しかし、第2主成分の影響は比較的小さいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が-0.4の付近に外れ値が見られ、その点は他のデータポイントとは異なる振る舞いを示しています。データの中で特異なイベントや異常が存在した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは特定の期間や出来事を表している可能性があります。たとえば、密度が高い領域は多くのデータが似た傾向を持つことを示しており、経済活動の傾向やパターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時系列が複数経済指標を表していると考えられ、主成分分析によってこれらの指標がどのように変動しているかの関係性が捉えられています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は第1主成分方向にある程度の相関があるように見受けられます。第2主成分はばらつきが大きいですが、それほど強い相関は示していません。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 第1主成分が大きく寄与している点から、経済全体を左右する主要な要因が一つの指標に強く影響している可能性があります。ビジネスにおいては、外れ値の発生などがリスク管理や市場の動向把握に繋がる重要な手がかりとなりえます。
– 社会全体への影響として、経済の一部で急激な変動を示した場合、その時期における政策やイベントが大きな影響を及ぼしたことを示唆し、利益分配や社会政策の適用において考慮されるべきことを示しています。
全体として、WEIの構成要素が経済に対してどのような影響を与え、多様な指標がどのように関連して動いているかを視覚的に捉えることができます。
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。
