📊 データ分析（GPT-4.1による）
**解析概要**
与えられたデータは、2025年7月中におけるWEIスコアの様々な項目についての詳細な時間推移を示しています。主要な分析は、全体のトレンド、異常値の存在、STL分解の結果、項目間の相関、および主成分分析（PCA）を含んでいます。
**時系列推移**
– **総合WEIスコア**は、特定の短期間で変動を見せており、7月初旬には低めの値が多数記録され、中旬にかけて高いスコアが続くという大まかな上昇トレンドがあります。7月6日から9日の期間で0.85を超えるスコアが観察されます。
– **個人および社会の平均WEIスコア**は、総合的に見ると安定した範囲にあり、特に7月の中旬にかけて高い値を示しています。
**異常値**
– 特に7月初旬（7月1日から7月4日）には異常に低い値、7月6日以降には高いスコア（0.84から0.85）が記録されています。こうした異常は、社会イベントや政策の変更、もしくは計量や報告方法の変更による可能性があります。
**季節性・トレンド・残差**
– **STL分解**を行った場合、長期的には一般的な上昇トレンドを継続する傾向ですが、7月初旬中の低迷や中旬のピークが季節性要因として見られる可能性があります。残差には短期的変動が多く、これがシステムノイズまたは一時的な供給需給の見通しである可能性があります。
**項目間の相関**
– 相関ヒートマップからは、特に個人の経済的余裕と社会の持続可能性・自治性が強い相関を示しています。これは、経済的安定性が社会の持続性に直結していることを示唆します。また、健康状態と心理的ストレスの間にも関連性が見られるため、さらなる健康関連施策の重要性が考えられます。
**データ分布**
– 箱ひげ図は、各WEIスコアの分布を示しており、中央値周辺での集中が確認できます。特に個人WEIにおいては、経済や健康に関する項目で広範なばらつきが見られ、これは人口の異質性を示しています。
**主要な構成要素（PCA）**
– PCAの結果、第一主成分（PC1）が66%の寄与率を持ち、WEIの変動を主に説明していることがわかります。これは、全体としては個人および社会の経済状態が最も多くの変動を生む要因であることを意味します。第二主成分（PC2）は12%の寄与率で、他の細かな要因を含む可能性があります。
**結論と考察**
– WEIスコアの変動は、主に経済状況および社会の持続可能性によるものと解釈されます。特に異常値の期間については、政策や経済イベントが影響した可能性が高いため、これらを注視した分析が今後の対策につながるでしょう。また、個人健康と心理的ストレスの相関から、健康増進政策を通じたウェルビーイングの向上が期待されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績（青色）**: 前半の期間（2025年）に集中しており、全体的に横ばいの傾向があります。
– **前年（緑色）**: 後半の期間（2026年）に集中し、若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒色大円）**が観測され、特定のデータポイントが他のデータから明確に外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **予測（赤色×）**は実績とは異なる時期に稠密に存在し、予測の範囲（灰色の影）内に収まっています。
– **予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**の違いが影響のある要素として、各種モデルが異なる予想傾向を示し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**
– **前年と実績**の間には相関性があまり見られず、異なる動きをしている可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年、予測のいずれも視覚的にははっきりとした相関は見られません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 過去と予測のデータが明らかに異なるため、不確実性に対する警戒感が高まります。
– アノマリーの発生は、外部要因や予期しない出来事があった可能性を示唆し、ビジネスにとってリスク管理が重要になります。
– マーケットや経済動向の変化を今後の戦略にどう反映していくかが重要になります。
直感的には、データの乖離や異常値の存在に対して改善策や対応策が求められる状況であると言えます。これらの情報を基に、企業は柔軟な対応やリスク管理の強化を行う必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月から2025年9月）では、WEIスコアは比較的一定で、多くのデータポイントが集まっています。
– 2026年6月以降のデータは、やや変動がありますが、全体的には安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データには異常値（黒縁の円）が見られ、一部のデータ点は他と異なっています。
– これらの異常値は、特定のイベントや要因により引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実測値を示し、信頼性が高いです。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、比較用として重要です。
– 予測データ（線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、未来のトレンド予測に使用できます。
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の比較から、年度間の変動や安定性を把握できます。
– 予測手法による予測データは、将来の動きを推量する材料となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年のデータは比較的密集しているのに対し、2026年のデータは分布が広がっています。
– これが示すのは、時間の経過とともに、データのばらつきが増加している可能性です。
6. **人間が感じる直感とビジネスや社会への影響**
– 異常値の存在は、特定の時期に予期せぬイベントが発生した可能性を示唆します。これはリスク管理において重要です。
– トレンドの安定性は、経済状況が持続可能であることを示唆し、投資や事業計画において有利です。
– 異常値や予測データを活用することで、潜在的なリスクを予見し、対応策を講じることが可能になります。
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**:
– グラフは、大きく2つの期間に分かれています。2025年7月から2025年9月までは、WEIスコアが全体的に高く、比較的安定しています。その後、データが空白となっていますが、2026年6月ごろから再びデータが現れています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 2025年7月から9月にかけて、特に目立った外れ値はなく、データは安定しています。2026年6月の再開時も特に急激な変動や外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績（実績AI）を示しており、比較的一定の範囲に収束しています。
– 赤い「X」は予測（予測AI）を示します。詳細は不明ですが、色の違いから異なる予測手法の結果かもしれません。
– 緑色の点は前年（比較AI）を示しています。これも比較的一定の範囲に分布しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各データセット（実績、予測、前年）の関係性は緩やかな一貫性を持っています。前年のデータと比較すると、新しいデータ（実績）はやや下に位置していますが、大きな変動は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青色と緑色のデータ間には緩やかな相関があり、前年のパターンが当年にも反映されていることを示唆しています。分布も比較的均一で安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人々は全体的に安定した経済状況を感じ取ることができるでしょう。ただし、2026年のデータ再開後の期間に関しては、新しいトレンドがどのように続くかはまだ不明です。ビジネスや社会においては、このような安定したトレンドは予測しやすさを提供し、中長期の計画を立てる上で助けになるかもしれません。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフには二つの期間があります。最初の期間（2025年7月-9月）は実績データ（青色）でみると、横ばいのトレンドが見られます。
– 二つ目の期間（2026年5月-7月）は、前年と比較したデータ（緑色）で、多くのデータが0.6付近に集中しており、明確なトレンドは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年9月ごろの青色の実績データには、一つの大きな外れ値（異常値）があります。これが何を意味するのかを深掘りする必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際の値で、緑色の点は前年との比較です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、予測精度にある程度の幅があることがわかります。
– 紫や緑の線は異なる予測モデルの結果を示していますが、あまり多くの変動は示していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時期での予測と実績を比較することで、予測の精度やモデルの特性を理解することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布については、全体的に0.6から0.8の間に多くのデータが集中していることがわかり、比較的安定していると言えます。
– 大きな変動や外れ値があるため、それらの現象に対する因果関係を考察するのが有益です。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 特定期間での安定した経済的余裕を示している一方で、大きな外れ値が存在することから、予測し得ない事象への備えやリスク管理が重要です。
– 予測モデルの不確かさをより低くするために、データ収集や分析手法の改善が必要かもしれません。
このグラフから得られる洞察として、予測モデルの改善や経済の急激な変動に備えるためのリスク管理の重要性が浮き彫りになります。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績データ（青色）**：初期には数値が一定した水平トレンドを示しています。
– **予測データ（緑色グラフ）**：開始の僅かな上昇とその後の横ばいが見られます。全体として安定した状態です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒色丸）**：最初の時期に集中して存在し、後半のデータには見られません。特定の期間で異常値が多かったことを示す。
– **急激な変動**：顕著な急変や大きな変動は確認できません。
### 3. 各プロットや要素
– **色の意味**：
– 青色：実績AIに基づく実際のデータ。
– 緑色：前年AIによる予測データ。
– **予測の範囲（灰色の帯）**：xAI/3σの範囲が示され、予測の信頼範囲を提供。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の関連**：初期の実績データが、不均一な予測生成に影響を及ぼした可能性があります。予測は過去データに基づいているが、外れ値の影響を避けている点が特筆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な相関関係は描かれていませんが、前半では実績と予測が直接比較されており、情報の一貫性が一定水準で保持されています。
### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
– **直感的感覚**：最初の不安定性と外れ値の存在は、健康状態の観測における初期の不確実性を示唆する。
– **ビジネスや社会への洞察**：健康状態のモニタリングは、長期的には安定しているが、初期の異常値に対する対応策が必要です。データの確実性が確保されれば、より精度の高い予測が可能となり、政策決定や資源配分において貴重な情報となります。
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:
グラフを分析した結果、以下の洞察を得ました。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（実績AI）は一定の範囲内で安定していますが、その後、少し減少するトレンドが見られます。
– 左側の実績データと右側の予測データの間に大きなギャップがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにおいていくつかの値が異常値（O）として識別されています。しかし、これらがその後のトレンドに大きな影響を与えているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロット（実績AI）は観測された心理的ストレスレベルを示しています。
– 緑色のプロットは昨年のデータ（比較AI）であり、新しい予測に基づいたトレンドを出しています。
– 予測のための複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が試されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年度のデータとの間には比較的整合性があり、昨年度のデータを参考にした予測が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと昨年度データの間に強い相関があるように見えます。
– 予測データの範囲も狭まりつつあり、安定したパターンを示しています。
6. **直感的な感じ及びビジネスや社会への影響**:
– 初期の安定性から予測の範囲や異常値も含む比較的変動が多いデータに変化しています。これは、経済的な要因や社会的変化が個人の心理的ストレスに影響を与えている可能性を示唆します。
– ビジネスにおいては、これらの結果をもとにした従業員支援プログラムの改善が必要かもしれません。また、社会としても、心理的健康の重要性とその変動要因を理解し、対応策を講じることが求められます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– グラフは二つの時系列データのグループが示されており、それぞれ異なる期間に集中しています。
– 初期のデータセット（2025年中）は主に「実績（実績AI）」で示され、次の期間に「前年（比較AI）」データがあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータ（2025年中）では、ほとんどが0.6から0.8の間に集中しており、外れ値は見受けられません。
– 後半のデータ（2026年中）も同様に集中しています。
### 3. 各プロットや要素
– 青い点は「実績（実績AI）」、緑の点は「前年（比較AI）」を示しています。
– 紫やピンクの線は予測モデルの結果（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。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、±3σの範囲を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 2025年の実績データと、2026年の前年データの間でスコアの変動が見受けられる。
– 予測線は実績に基づいて今後のスコアを推定していますが、見たところ正確な予測は難しそうです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアは各年内で一定範囲（0.6〜0.8）に収束しているようです。
– 予測モデルによるスコアの傾向も、過去データを元に大きな変動は予測されていません。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– WEIは自由度と自治を表しており、高い数値の持続は個人の自治や自由が保たれていることを示唆します。
– 専門家としては、データが安定していることから、将来的な大規模な変化が見込みにくいと予測されます。
– ビジネスや政策決定においては、この安定性は予測可能性を高める利点となるかもしれません。
グラフの変動が小さくかつ予測が一致していることから、社会的または経済的な状況が安定していると解釈でき、それが影響を及ぼす分野は広いと思われます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは明確に3つの期間に分けられます。最初の期間では、実績値が若干の上昇傾向を示しています。次の期間にはデータのギャップがあり、最後の期間には前年からの比較値がありますが、データの変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分において、異常値として黒の輪で示されたデータポイントがあります。これらは予測から大きく外れているポイントで、注視が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実績のデータを示し、いくつかの手法による予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色の線で示されています。予測と実績の間に若干の差異が認められます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年のデータと2026年への予測データは連続性がなく、断続的に比較するのみです。予測の幅は狭く、安定した予測がされていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に多少の乖離がありますが、両者の相関は高いと思われます。ただし、異常値の存在がこの相関関係を脅かす可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– このデータからは、社会の公平性が安定的であると感じられるかもしれません。異常値は不安要素として
残りますが、一般的なトレンドは安定しています。ビジネスにとって、公平性の観点からは良好な環境が予測される一方で、特定の時期における不公平性の懸念も注意が必要です。
この分析からは、WEIスコアが比較的高く保たれていることがわかり、全体的な公平性が維持されている印象を受けますが、特定のデータポイントがさらなる解析を必要としてい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:
グラフから以下の洞察を得ることができます：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は2025年7月から2026年7月の間、ほぼ横ばいで、高スコア（0.8〜1.0）の範囲にあります。
– 比較AIのデータ（淡い緑色）も類似の範囲で、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値がありますが、それ以外のデータは比較的一貫しています。
– 実績と比べても、予測モデル間で大きな外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 紫のラインで示された予測の枠がき範囲は、予測モデルの不確かさを示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるデータも、実績と一貫しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には大きな乖離はなく、各予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）は実績とよく整合しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは高スコア域での密度が高く、持続可能性と自治性のスコアが堅調に保たれていることを示唆しています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアが持続されていることから、社会の持続可能性と自治性が高い水準で安定していると捉えられ、人々に安心感を与えるでしょう。
– ビジネスや政策立案者は、この安定状態を維持するために、現行の政策や慣行を継続することが推奨されます。また、予測モデル間で一貫した結果が示されているため、長期の計画に対しても良好な見通しが持てます。
全体として、このグラフは持続可能性と自治性に関して堅調かつ安定した状況を示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは明確な二つの時期を示しており、2025年のデータと2026年のデータに分かれています。2025年には、一部のスコアが急上昇し、その後2026年に少しばらついた安定した集まりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1期のデータでは、異常値として特定されたスコアがあります。これらは急激な変動を示しており、特異な事例とされます。
– 2026年のデータには目立った外れ値は見受けられず、スコアのばらつきが比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（実績AI）と予測（予測AI）が色分けされており、特に2025年の実績データは予測範囲から一部飛び出しています。これは、予測がうまく行かない可能性が示唆されます。
– 予測の分布（灰色の範囲）と様々なモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測があり、特に2025年夏においては著しい乖離が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年と2026年の二つのデータ群が、全体的なスコアの動向を示しているが、両者の関連性は乏しいように見えます。予測のモデル別に、異なる結果が出ていることがひと目でわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2026年のスコア分布は比較的密集しており、予測モデルの整合性が高いことを示唆します。
– 2025年では、異常な変動が見られ、異常値が他のデータ点から距離があるため、相関出力として不適切です。
6. **直感的に感じることおよび影響**:
– 人々は2025年の異常さを特に気にするでしょう。この時期に影響を与えた要因を正確に把握し、将来の予測モデルを改善する必要があります。
– 社会基盤と教育機会の測定指標に関しては、改善活動から得られる利益は大きく、2026年の安定した結果に基づき、維持もしくはさらに高めるための施策が必要です。
ビジネスや社会的には、2025年の際立った異常を考慮し、対策を取ることが今後の成功を左右します。教育機会の改善は社会全体にとって重要であり、予測モデルの向上により、より正確な施策の計画が可能となります。
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
1. **トレンド**
– 初期の段階では、実績（青色プロット）は0.6から0.9の間で変動しております。これに対し、後の期間ではデータが確認できないため、トレンドを理解するのは難しいです。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの一部が異常値として黒い円で囲まれています。これらは他のデータポイントと大きく離れている可能性があります。
– 特定の期間で青い実績プロットが急上昇している部分が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青が実績値、緑が前年のデータを示しています。
– 予測の精度（灰色）は、+- 3シグマ範囲を示し、予測される変動の範囲が記されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績と緑色の前年データとの間に大きな相違が見られます。そのため、社会情勢や制度変更が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータ点は特定の時期に密集しており、均一な分布ではないことがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– スコアの変動から、特定の社会的要因がWEIに大きく影響を与えた可能性があります。これは、社会政策の変更や外部ショックが考えられます。
– 予測の精度範囲が比較的広いため、将来的な予測には不確実性が伴うことが示唆されるため、リスクを管理する必要があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化から、時間と共にWEIスコアが変動していることがわかります。具体的には、緑から黄色へのシフトが時間に沿って見られることから、スコアは上昇傾向です。ただし、最終的には青や紫が出現し、下降に転じる兆候が見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7月11日にかけて黄色が出現する部分は、他の時間と比較して急激な上昇が示唆されます。これが一時的な外れ値である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色は特定のWEIスコアのレベルを示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを表しています。つまり、黄色の部分は良好な経済状況を示し、青や紫の部分は低調な状況を示しています。
4. **データの関係性**
– グラフは異なる時間帯(時)に基づいてスコアを示しており、特定の時間帯に高いスコアが繰り返し現れるという周期性があるかもしれません。例えば、7時と15時の時間帯で特に高いスコアが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色のパターンは特定の時間帯に色が集中しているため、特定の時間帯にスコアが高まる傾向があることを示唆します。この集中は、特定の経済活動がその時間帯に活発である可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 経済活動が特定の時間帯に活発であることを示すこの傾向は、業務やマーケティング戦略の時間帯調整に役立つ可能性があります。また、急激な上昇や下降が示す社会的・経済的な出来事の影響についても検討すべきであり、それらの背景を詳細に調査する価値があります。
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:
このヒートマップは、個人のWEI（平均スコア）の360日間の時間帯別の変動を示しています。以下に視覚的な特徴とその洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 時間帯別にみると、午前中（特に7時〜11時ごろ）のスコアが高く、夜間は低い傾向があります。
– 日ごとの変動は少ないように見え、全体として安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 午後16時、22時付近でスコアが低下している時間があります。この理由は注目するべきです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色（黄色から紫）はスコアの程度を示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを意味します。ほとんどの時間帯で黄色から緑の範囲にあり、比較的高スコアであることを示しています。
– 色の変化が少ない時間帯もあり、これはその時間帯のスコアが安定し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**:
– 特定の日付において、同時間帯でもスコアが異なる場合があります。これは日毎に特定の要因（イベント、休日など）が影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体としては朝の時間帯が高スコアであり、夜に向かって下がっていくようなパターンが見られます。このことは、通常の活動時間がスコアに影響している可能性を示します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 一般的に、日中の活動がより高い生産性や効率を示している可能性があります。そのため、企業の勤務時間の調整や個人の活動計画に活用できるかもしれません。
– スコアの低い時間帯を改善するために、ポリシーや施策を考えることが求められるかもしれません。例えば、リラックスや休憩の重要性を見直すなどが挙げられます。
全体を通じて、時間帯と日付が行動や生産性にどう影響しているかを視覚的に理解できる貴重なツールとなっています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップは、色の変化により数値の上昇または下降を示しています。全体的に、朝の時間帯（7時から9時）と夕方（16時から19時）のスコアが他の時間帯に比べて高い傾向にあるように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日付近で、一部の時間帯が非常に高い値（黄色）を示しています。これらは外れ値または特別な出来事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**
– 色の濃さがスコアの高さに対応しています。紫色は低スコア、黄色は高スコアで、緑色は中間的なスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 朝や夕方のスコアが高くなる傾向が顕著であるため、これらの時間帯に特に着目することで、人々の活動パターンや社会的な動向（例えば、通勤やトレンドに関する興味）に関する特徴が把握できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯におけるスコアの分布を観察することで、社会や経済活動における特定の傾向や行動パターンを推測することができます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– このヒートマップは、特定の時間帯における社会的な活動や関心のピークを示唆しています。ビジネス戦略やマーケティングキャンペーンの企画において、特定の時間帯にフォーカスすることで効率的なアプローチが可能となるでしょう。また、通勤時間帯の分析や公共交通機関の運行最適化にも活用できます。
このように、ヒートマップを通じて重要な洞察を得ることができ、社会や経済における資源の最適配分に役立てることができます。
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
– このヒートマップには、360日間の各WEI項目間の相関関係が示されています。上昇や下降のトレンドの代わりに、相関の強弱が表示されています。
– 高い相関（赤色）と低い相関（青色）が分類され、周期性や時間的な変化は示されていません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップは相関の程度を示すものであり、単体のデータポイントの外れ値や急激な変動を直接的に示すものではありません。
### 3. 各プロットや要素
– 色が示すのは相関の強さです。赤は高相関、青は低相関を示します。
– 塗られている色の密度は、相関の強弱を視覚的に強調しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各WEI項目間の相関が示されており、人間や社会活動の各要素がどの程度関連しているかがわかります。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.91と強い相関があります。また、「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も0.92と強い相関を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（健康状態）」は、他の項目と比較して相関が低く（特に「個人WEI（経済的余裕）」とは0.10）、健康状態が他の要素とは独立している様子があります。
– 一方で、ほとんどの社会的WEI項目は相互に中から高相関を示しています。
### 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
– ビジネスや政策立案において、この相関を理解することは、どの要因が重要な影響を持ち、どの分野が改善を必要としているかを判断する助けとなります。
– 高相関の部分を活用し、強い結びつきを持つ領域での効率的な戦略が立てられる可能性があります。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」間の相関は非常に高いため、個々の改善が全体に寄与する可能性を示唆しています。したがって、個人の福祉向上が全体の経済指標の改善にもつながると言えます。
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:
箱ひげ図の分析結果は以下のとおりです。
1. トレンド:
– 各WEIタイプのスコアの分布にトレンド（上昇、下降）はなく、個別のスコアが異なる分布を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– いくつかのカテゴリで外れ値が確認できます。特に「個人WEI（職業不満足）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で顕著です。
– 外れ値は、これらのスコア範囲が広がっていることを示唆しています。
3. 各プロットや要素:
– 箱の位置は中央値を中心にしており、データの中央値の相違が一目でわかります。
– 箱の上下のひげはデータの広がりを示しています。密度が高いほど箱が小さくなります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各カテゴリのデータが異なる分布を持ち、相関よりも個別の分析が必要です。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 相関関係は箱ひげ図からは直接わかりませんが、分布の違いは箱の大きさや中央値のラインから確認できます。
6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響:
– 総合WEIと個別のWEI（特に個人WEI（経済的余裕））で高い中央値が見られるため、全体的に経済状況が安定している可能性があります。
– 外れ値の多いカテゴリは、個別の不満や社会的な不公平感が存在する可能性を指摘しており、こうした点を改善することでより全体的な幸福度の向上につながるかもしれません。
各カテゴリのWEIスコアの違いを理解し、特定の領域での改善が社会全体へのポジティブなインパクトを与えるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **分布**: 主成分1（x軸）と主成分2（y軸）の間でデータがクラウドのように広がっています。明確な一方向性のトレンドではなく、データが特定の領域に密集している部分があります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 一部のデータポイントが他の群よりも明らかに離れて配置されています。特に左下と右上に位置する点が目立ちます。
– **急激な変動**: 急激な変動というよりは、外れ値として識別できるポイントが際立っています。
#### 3. 各プロットや要素
– **色と密度**: 青色の点が均一に配置されていますが、特定の領域に密度の高い部分があります。これらはデータ間の相関や共通する特徴を示唆しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– グラフは時系列というよりもPCAのプロットであり、横軸と縦軸上でさまざまな構成要素がどのように相互に関連しているかを示します。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: やや横軸に沿って広がる形状は、主成分1の方が主成分2よりも説明力が高いことを示しています（寄与率: 主成分1が0.66、主成分2が0.12）。
– **分布の特徴**: データが両軸周辺に大まかに均等に分布しているため、中心化しており、各要素が多次元空間でどの程度共通する特徴を持っているかを示しています。
#### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– **直感的理解**: データの密集度や外れ値から、特定の指標または変数によって何らかの非対称性がある可能性を感じます。
– **ビジネスや社会への影響**: 外れ値の存在と中心周辺の密集したデータポイントは、異なる経済シナリオや政策の影響を示唆している可能性があります。各経済要因の影響を明確に理解するために、さらなる調査が有用でしょう。特に外れ値が表すシナリオについて深く掘り下げることで、効果的な政策立案に役立つかもしれません。
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。
