📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析:
#### 1. **時系列推移**:
– **総合トレンド**: 全体的に、WEIスコアは若干の上下があるものの、ステディで反復的なパターンを示しています。7月6日から8日にかけてのスコアは高く、この期間はスコアが0.8以上である傾向が見られます。逆に、7月初旬と後半の所々でスコアが0.7未満に低下しています。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から7日にかけて、スコアは急上昇していますが、その後数日は安定しています。
#### 2. **異常値**:
– 指摘された異常値はスコアが急に高くまたは低く出た日付を示していますが、これらの異常が何らかの特定の要素（例: 経済的不確実性や社会問題など）と関連しているかどうかは詳細な説明を必要とします。例えば、7月6日と7日は非常に高いスコアが見られ、これらの日には特定のポジティブな社会的または経済的イベントがあった可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**:
– **長期的なトレンド**: WEIスコアは、全体的に安定しており、急激なトレンドの変化は見られませんが、安定したスコアリングが見受けられます。
– **季節的なパターン**: 見つかりませんでしたが、特定の要素（例: 社会基盤や多様性スコア）が特定の日に著しく変動していることは注目に値します。
– **残差**: 一部の日付で異常な点が観測されましたが、これはデータの報告の変動性や外的要因によるものかと予測されます。
#### 4. **項目間の相関**:
– **高い相関**: 社会的持続可能性と公平性は、高い正の相関を示すかもしれません。個人の健康状態と経済的安定性の間にも関連性が示唆されます。
– **その他の相関性**: 社会的要因が個人の心理的ストレスや健康状態に密接に関連している可能性があります。
#### 5. **データ分布**:
– **箱ひげ図から見えること**: ほとんどの指標でスコアのばらつきは0.6から0.8の範囲に集中しており、大きな外れ値が示すような極端な変動は確認されていません。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– **PC1の寄与率が0.65**: データ全体の変動を説明する主な要因として、PC1が最も高い寄与率を示しています。これは、個人や社会の経済的安定性が主要な変動要因である可能性を示しています。また、PC2は相対的に低い寄与を示しており、特定の一時的または短期間の社会イベントかもしれません。
### 結論:
WEIスコアの全体的な推移は、比較的安定していますが、特定の日付における重大な異常値があり、これらは異常な社会経済的イベントと一致する可能性があります。データセット全体を通して、個人および社会のマクロ的な要因がどのように連携して相関を形成しているか、またその影響がどのようにスコアに反映されているかを更に探る余地があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、おおまかに二つの地帯に分かれています。最初の地帯（2025年7月から2025年9月）は、実績AIのデータ（青のプロット）が集中しており、ほぼ横ばいです。
– 二つ目の地帯（2026年3月から2026年7月）は、前年比較AIのデータ（緑のプロット）があり、こちらも一定の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された異常値は、2025年のデータの中でいくつか見られますが、数は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロット: 実績AIによる実際のデータ。
– 緑色のプロット: 前年のデータを示している。
– 黒い円: 異常値を示す。
– 紫色の横線: 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）の予測範囲を示していますが、実績データと大きな開きはありません。
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が別々の期間で表示されているため、直接的な時間的相関を見るのは難しいですが、いずれもその期間内で一定の範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが集中している期間では、比較的狭い範囲で値が分布しています。前年データも同様の傾向を示しています。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**
– 実績データと予測モデルのデータがほぼ一致しているため、今後のデータに対する予測モデルの精度はそれなりに高いと考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、過去のデータに基づく予測が安定して行える状況にあるため、戦略的な意思決定において安心できる材料となるでしょう。
– 異常値が非常に少ないことから、データの安定性が高いと考えられ、リスクが低いことを示唆しています。
全体的に、このグラフはデータが一定範囲に収束しており、安定した経済状況を反映してい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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月-2026年3月）のデータ（青い点で示される）では、比較的横ばいの動きを示しており、WEIスコアはおおむね0.6から0.8の間で推移しています。
– 後半のデータ（2026年6月以降、緑の点）は、前半よりやや広がりが見られるが、垂直に近い配置でクラスターを形成しており、特定のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値のプロット（黒い丸）は、外れ値を示している可能性があり、モデルが通常とは異なる挙動を検出したポイントと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、緑の点は前年のデータとされています。紫色やピンク色の線は、それぞれ異なる予測手法（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いますが、目立った傾向は見られないようです。
4. **データの関係性**
– 複数の予測モデルの線が絡んで初期データの右側に配置されているため、現実のデータ（青い点）はこれらの予測モデルをある程度包含している可能性があります。
– 後半の緑のデータに関して予測の線は描かれていませんが、前年との比較として用いられています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初のプロット群と後半のプロット群には明らかに時間の空白があり、間に予測は行われていないか、表示されていません。これにより、全体的な時間的な相関や傾向が把握しにくいです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点からは、2025年の後半から2026年初頭にかけてのデータは安定しているものの、2026年中頃以降、データが分散しているように見えるため、安定性が失われたように感じられます。ビジネスへの影響としては、市場の不透明性やリスク評価の必要性が挙げられるでしょう。
– モデルの予測がこれにどの程度応じて改善できるかは、分析を深める必要があります。
これらの点を考慮し、さらなる詳細な分析やモニタリングが、将来的な意思決定の質を向上させるために重要といえるでしょう。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月頃）は、約0.7から0.9の範囲内で散布されています。その後、2026年4月頃から再びデータが現れ、前の期間よりやや狭い範囲に集中しています。全体としてWEIスコアに大きな上昇や下降は見られず、比較的安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データ群に外れ値が見られますが、後のデータ群には確認できません。急激な変動は特に見られないため、全体としてデータは安定していると考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色や形状により、実績データ（青）と異常値（黒円）が識別されます。また、予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の違いを色分けされているようですが、詳細な線の動きは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去1年のデータ（緑）は、最近のデータと重なる部分があり、類似した形式で分布しています。これは、過去と現在でのWEIスコアに顕著な変化がないことを示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の変数間の相関はグラフからは明確ではありませんが、初期および後期のデータがそれぞれ独自のクラスターを形成していることが分かります。
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、測定されている社会的または経済的要因が大きく変動していないことを示唆します。これは、政策立案者やビジネスリーダーにとって安心材料となるかもしれません。ただし、外れ値が存在することから、一部の要因や期間での異常な変化には注意が必要です。
グラフの安定性はポジティブである一方、今後のデータの追跡と外れ値の原因分析が重要です。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕を示すWEI（経済的余裕指数）のスコアを360日間にわたって時系列で表示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフの左側（過去のデータ）では、実績のデータポイント（青のプロット）が約0.6から0.8の範囲でやや増加していることが見られます。
– 予測期間における線形回帰と決定木回帰の予測は横ばいに近いですが、ランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見られ、特に0.8以上の点が際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを表し、外れ値は異常値として強調されています。
– 緑のプロットは前年のデータで、最近のデータと比較することでトレンドを判断できます。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。三つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が異なり、予測される経済的余裕の将来の変動範囲を描写しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法が用いられ、その結果が示されています。それぞれのモデルは異なるパターンを示しており、特にランダムフォレスト回帰が将来の上昇トレンドを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは比較的狭い範囲に密集していますが、予測期間のデータはより広い範囲に広がっています。これは未来の不確実性を反映している可能性があります。
6. **人間の直感的洞察とビジネス/社会的影響**
– 人々は実績データの拡散と予測データの広がりから、経済の一貫性と安定性に関する不安を感じるかもしれません。特に各予測モデルが異なる結果を示しているため、将来の経済状況に対する不確実性が強調されています。
– ビジネスにおいては、展開される異なるシナリオを考慮した計画やリスク管理が重要となるでしょう。特に、ランダムフォレストの予測する上昇トレンドが正しければ、投資や消費が促進される可能性があります。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– グラフは360日間を対象としています。初期のデータポイント（青色）は右上がりのパターンが見られ、健康状態が徐々に改善している可能性があります。
– 後半のデータ（緑色）は水平に広がっており、あまり変動がないことを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 左側の初期データには数点の異常値が存在しますが、全体的に集中しているため、それほど多くの外れ値は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青色の実績は実際の健康状態を示しています。
– 各予測（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるモデルによる将来の予測を表し、全体的な傾向を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 初期と後半のデータの間にギャップがありますが、これはデータが一度中断し、再び収集されたためと推測されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは初期にかけて密集しており、後半のデータも似たパターンを示しています。全体的に安定しているようです。
### 6. 直感的な理解とビジネスや社会への影響
– 初期の改善は個人の健康促進活動や新しい医療技術の導入の結果かもしれません。
– 後半の安定期は健康状態が維持されていることを表し、今後の医療や健康プラン策定の一助となるでしょう。
– ビジネスにおいては、目立った問題がない場合、現行の健康状態維持戦略を続けることが妥当であると考えられます。
この分析は、データの完全性と更なる詳細な調査が必要ですが、健康状態の全体的な傾向とその管理に関するインサイトを提供できます。
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
1. **トレンド**
– 2025年7月から2025年9月にかけて、実績（青色）のWEIスコアは0.6から0.5に緩やかに降下しています。その後、データが見られませんが、これが続くと仮定されるでしょう。
– 2026年では、前年（緑色）のデータポイントが集中しており、スコアは一般的に0.8から0.6の範囲に多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績の中に黒い円で囲まれたデータポイントが外れ値として示されています。
– 大きな急激な変動は見られませんが、緩やかな下降トレンドが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値を示し、緑色のプロットは前年の比較データを示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測もありますが、期間中の予測なし。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年と2026年のデータを比較すると、スコアが再度向上する可能性を示唆するかのように、前年のデータには高いスコアの集中があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形的な相関関係は示されていませんが、一定の期間の後にスコアが上昇または安定するパターンが見られる可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– 2025年夏から秋にかけての社会経済状況は、心理的ストレスが上昇していることを示唆している可能性があります。
– その後のスコアデータの予測や過去データに基づき、個人や組織はストレス管理の対策を講じる余地があります。
– ストレスレベルの変動は、労働生産性や市場への影響を及ぼす可能性があるため、企業はこの情報を使って従業員のメンタルヘルスをサポートする戦略を検討することが重要です。
このグラフは、心理的ストレスのトレンドとその変化を明確に把握するための一助となり、効果的な対策を講じる戦略策定の基盤として利用できます。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド:**
– グラフの左側（2025年7月1日〜9月1日）は、個々のデータが密集しており、スコアは比較的高めで横ばい状態が続いています。
– その後、予測（決定木回帰）が示すように、スコアは急激に減少しています。ただし、2026年3月以降はデータが再び増加し、横ばいになる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側のデータにはスコアが急激に下がる動きが二箇所確認でき、これが外れ値として示されています。
– 右側のデータは比較的安定的で、外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示しており、予測線（特に紫のランダムフォレスト回帰）はデータの動きに基づく予測結果を示しています。
– 異常値として黒い丸で囲まれた点は、予測から逸脱した動きを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと前年度データの間に明確な相関は見られませんが、時系列の進行とともにスコアの分布が変化しています。
– 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）は、異なる予測結果を提供していますが、どれもスコア低下のトレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 左側の実績データと予測データの間には明らかなギャップがあり、実際の状況が予測と反することがあります。
– 右側のデータは比較的一貫性があるため、予測精度が改善されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– 個人の自由度と自治に関するスコアが低下しているため、社会的、経済的要因が影響を与えている可能性があります。これには、政治的不安や経済的な制約が含まれるかもしれません。
– 急激なスコアの変動は、政策上の変更や外部ショックが原因である可能性があり、ビジネス戦略の修正を迫る要因となるかもしれません。
このグラフからは、データの動きや変動の原因を探るために、外部の要因分析や追加のデータ収集が必要であることが示唆されています。
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:
このグラフは、経済カテゴリの社会WEI（公平性・公正さ）スコアの360日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは2つの主要な期間に分かれています。最初の期間では、実績（青色）のスコアが安定していますが、急激な変動も見られます。2つ目の期間では、前年（緑色）のデータが密集し始め、全体的に若干上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間のデータにはいくつかの外れ値（黒い円）があります。これらは通常のスコアレンジを外れています。
– また、実績データにおいて急激な下落を見せる地点があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は実績データで、一部で急な変動があり、予測モデルで異なるパターンを示しています。
– 緑色は前年の比較データで、固まった傾向が見られます。
– 紫やピンクのラインは様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータは、明確な違いが見られますが、一般的なトレンドとしては接近しています。予測モデルはそれらのトレンドをより具体化していますが、モデル間での予測のばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間には若干の相似性があり、分布もそれぞれの期ごとに異なっているようです。
– 予測と実績には非線形関係が見られる可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネスや社会への影響**
– 一部の急激な変動や外れ値は、不確実性や社会的な不公平を示唆する可能性があります。
– 長期的には公平性が向上している可能性がありますが、外れ値の存在が課題を示しています。
– 予測のばらつきが示す通り、安定した未来予測は難しく、経済政策や社会プログラムの柔軟な対応が求められます。
このグラフは社会的公平性の現状を概観し、将来の改善や政策立案の基礎情報となりうるものです。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、左側の初期期間で高いWEIスコア（約0.8から1.0の範囲）の分布が見られ、その後右側に移行するにつれてスコアが低下し、最後には約0.6付近に集中しています。これはおそらくWEIスコアが時間とともに減少しているトレンドを示していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間の黒いプロットと黒縁のある青色のプロットが互いに重なって密集していますが、異常値はそれらの間に含まれているため、外れ値は初期期間には明確ではありません。
– 末期の緑色のプロットは、徐々に均一な低いスコアへと移行しているように見えますが、大きな変動はみられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– “実績”は青色のプロットで示され、通常のスコア範囲内に収まっていることを示しています。
– “予測”は灰色の範囲で、予測方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示されていますが、非常に近接しているように見えます。
– 色やマーカーの違いは、単に異なるデータセット種類や予測モデルを示しているだけで、数値的な違いを示しているわけではないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去(比較AI)および未来の予測AIのスコア間には、一貫性があり、全体的に下降トレンドが見受けられます。
– 予測と実績のプロット間での大きなギャップは見られないため、予測モデルはかなり正確であると言えるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の高スコア範囲に多くのデータが密集しているが、時間の経過とともに分布が右下方に広がる形になっています。これは、持続可能性と自治性が時間と共に改善が必要であることを示唆しているかもしれません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– このグラフから直観的に受け取られるメッセージは、持続可能性と自治性の高いパフォーマンスが維持されなくなってきているということでしょう。ビジネスにおいてはより持続可能なプラクティスや自律性を強化するための改善策が必要であることを示唆しています。
– 特にグリーンスタートアップや社会的企業にとって、長期的なスコアの下降は警告すべきサインとなり得ます。自治性と管理能力を向上させることが、持続可能な成長のカギとなるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年1月から数か月）は、WEIスコアはおおよそ0.7から0.85の範囲に散らばっており、安定しています。
– 中期から後期にかけて（2026年3月以降）、スコアは0.85から0.90以上の高い範囲に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の部分で複数の異常値が観察されます（予測値が実績値と大きく外れている）。
– これらの異常値は、モデルの予測の不確実性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**
– 青色の点は実績AIによる実際のスコアを示しています。
– 緑色の点は前年の実績を示しており、過去との比較が可能です。
– 異常値が黒い丸で囲まれています。
– 予測値はピンク色（ランダムフォレスト回帰）や紫色（線形回帰）など、異なる色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIの結果と前年の結果の間に一定の相関が見られますが、数値の分布が異なる点があります。
– 異なる回帰モデルによる予測値のばらつきがあり、モデル選択に重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布が後期にかけて上方に集中していることから、安定した改善が見られます。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 初期には不安定な予測が見られるが、後期になるにつれてモデルの予測が実績に近くなる傾向があり、予測精度が改善されていると考えられます。
– 教育機会や社会基盤の改善が進んでいることが示唆され、政策決定や教育リソースの配分において有益な情報となり得ます。
このグラフは、社会インフラや教育機会の改善が進行中であることを示しており、さらなる支援や投資が効果的であることを提案します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）データ**は、2025年7月から8月にかけて高いスコアで安定。
– **予測データ**が表示されている後半の期間（2026年3月以降）では、若干のスコアの分散がありますが、全体としてやや上昇傾向を示しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（異常値）は最初の期間に集中。
– 急激な変動は観測されず、実績データ内では比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色のプロット**：実績スコア。高い領域に集中。
– **緑色のプロット**：前年比較AI予測データ。ばらつきが観察されるが中程度のスコアで安定。
– **外れ値（黒の円）**：異常値がいくつか散見されますが、特定のトレンドを示していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測（前年比較AI）の間でスコアの基準や範囲の違いがあり、実績AIのデータは高いスコアを保っていますが、予測AIは緩やかな変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIでは高スコアが維持されている反面、予測データでは分布の幅が広がっており、特定のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測の変動を示しています。
6. **直感的洞察と影響**
– **直感的に感じられること**として、最初の期間でWEIスコアは高く評価されており、社会的な安定や多様性が維持されている様子が分かります。しかし、予測データからは将来的に混乱や不確実性が増す可能性が示唆されます。
– **ビジネスまたは社会への影響**としては、継続的なWEIスコアのモニタリングが必要であり、特に予測データが示すように、今後の社会政策やビジネス戦略の立案に影響を及ぼす可能性があることが考えられます。
全体として、このグラフは社会的な指標の過去の安定と将来の不確実性を視覚的に示唆しており、慎重な戦略の必要性を浮き彫りにしています。
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:
以下は、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 総合的には、7月上旬から中旬にかけてスコアが増加していますが、日によってバラツキがあります。
– 7月中旬以降は比較的安定していますが、やや下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日と7月20日は急激な増加、7月23日は急激な減少が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、時間ごとのスコアの変動を示しており、色の変化はスコアの大きさを反映しています。
– 過去の期間と比べて7月上旬はつながりが悪く、部分的に空いている時間帯があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの色の変化により、特定の時間帯における変動が確認できます。夜間には低いスコアが継続しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によりスコアに明確な偏りが見られ、特に昼間と夕方の時間帯にスコアが高くなる傾向があるようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々は昼から夕方にかけてアクティビティが活発化し、経済活動が活発であることが伺えます。
– 急激な変動が示す業務ピークやイベントが特定の日に集中している可能性があります。
– ビジネス戦略としては、活動が活発な時間帯に労力とリソースを集中させることが有効かもしれません。
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:
分析を行います。
1. トレンド:
– 色の変化が、特定の日付や時間に集中していることがわかります。一般的に、色が緑から黄色に変化しており、これはWEIスコアが上昇傾向にあることを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月23日から24日にかけて、急激に暗い色（紫色）から明るい色（黄色）に変化する部分があり、これは急激な変動を示しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃淡はWEIスコアの強さを示しており、薄い色ほど高いスコアを示します。緑か黄色に変わるほど、スコアが高いことを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各時間帯での色の変化に連続性が見られ、特定の時間帯におけるスコアの変動が他の時間帯にも波及している可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– スコアの分布は、特定の時間（15時、16時、および22時以降）に集中して高くなっており、これがその時間帯での活動の活発さを示唆しています。
6. 人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響:
– 一般的に、スコアの上昇は経済活動の活性化を示しており、ビジネスにおいては機会の発見と捉えることができます。特に、時間帯によってスコアの変動があることから、効率的なマーケティングや労働力配置への応用が考えられます。急激なスコアの変化は、外的要因によるインパクトがある可能性を示しており、リスク管理や迅速な対応が求められるシナリオにおいて重要な指標となります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド分析:**
– ヒートマップには明確な周期性が認められますが、期間が短いため長期的なトレンドの把握は困難です。
– 特定の日時でスコアが高くなる傾向があり、その後に変化を伴うパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 時間帯19時と7月6日には高いスコアが観測されます（黄色）。これは他の日の傾向とは異なる目立つ外れ値と考えられます。
– 7月20日近辺にもスコアの変動が大きく見られます。
3. **各プロット要素の意味:**
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの高さを示しています。濃い色は低スコア、鮮やかな色（黄色）は高スコアを意味します。
– 各時間帯におけるスコアの分布と変動を示し、特に一定の時間帯におけるスコアの動きを視覚化します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 日付や時間帯に関連したスコアの変動があることから、特定の期間や時間に社会的・経済的な変化がある可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– スコアが高くなる時間帯が一定であることから、何らかの外部要因（例えば経済活動のピークタイムなど）との相関が考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 人間直感的には、特定の日頃や時間に社会や経済の動きが集中していることを感じるかもしれません。これらの時間帯に経済活動が活発である可能性が考えられます。
– ビジネスにおいては、ピーク時間を狙って営業戦略を調整することで効率が向上する可能性があり、リソース配分の最適化に役立つでしょう。
このヒートマップは、短期間内の急激なスコア変動を可視化しているため、細かい時間帯分析により、特定の社会的・経済的活動の動向を追跡するのに利用できるデータビジュアライゼーションの一例であると言えます。
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:
### 1. トレンド
このヒートマップは、WEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。グラフそのものは時系列データではないため、トレンドの識別は直接的には行えませんが、相関パターンは安定的かもしれません。
### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップは主に色の強さで相関を示します。特に異常な値や急激な変動は視覚的には認識しづらいですが、相関係数が低い場所（青色）は他項目と異なる挙動を示していると考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
色の濃さは相関の強さを示しており、赤に近づくほど強い正の相関、青に近づくほど強い負の相関を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
相関ヒートマップ自体は時系列データを直接扱ってはいませんが、WEIの各項目の相関関係を通じて、要素間の類似性や関連性を見ることができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **総合WEI**と他のほとんどの項目は強い正の相関をしています。特に**個人WEI平均**（0.91）や**社会WEI平均**（0.96）が高く、この2つが総合インデックスに強く寄与していることがわかります。
– **個人WEI（経済的余裕）**は他項目との相関が一般的に低く、特に**個人WEI（健康状態）**（0.04）との相関が非常に低いことが目立ちます。
– **社会WEI（公平性・公正さ）**も多くの項目と高い相関を持っています。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響
このヒートマップは、WEIが多次元的であること、またどの要素が他の要素とどれだけ関連しているかを示しています。特に企業や政策立案者にとっては、どの領域を改善すれば他の領域にもポジティブな影響を与えるかを理解するのに役立つでしょう。
例えば、**個人WEI（自由度と自律）**や**社会WEI（公平性・公正さ）**は他項目との相関が比較的高いため、これらの改善が総合的なWEIを向上させる可能性があります。このため、社会政策における重点的な改善領域として考慮することができるでしょう。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプに明確な上昇または下降のトレンドはありません。それぞれのカテゴリは単独で評価されており、期間全体を一括で分析しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」「社会WEI（公平性・公正さ）」など、特定のカテゴリで外れ値が目立ちます。これらは特異な環境や出来事によって引き起こされる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の各箱は中央値と四分位範囲（IQR）を示しており、上部と下部のひげは範囲を示しています。カラーコーディングにより、各カテゴリの視覚的な違いが強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため、直接の時間的関連性はありませんが、異なるWEIタイプ間でのスコア分布の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の幅はカテゴリによって異なります。「社会WEI（生態系整備・教育機会）」は比較的広い分布を示しており、様々な要因が影響してい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**:
– 人々や企業は、それぞれのWEIスコアから、改善が必要な領域を識別することができます。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」が全般的に低めであれば、労働環境やメンタルヘルスへの対策が求められるかもしれません。
– 社会的なスコアが低い場合、政策的な改善を考慮することで、社会全体の持続可能性や福祉を向上させるチャンスがあります。
この分析から得られる最も価値のある情報は、異なるWEIタイプにおけるスコアのばらつきと、そこから生じる可能性のある社会・経済的影響に対する理解です。これにより、特定の分野に焦点を当てた改善や投資の計画を立てるための基盤を提供できます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このPCA散布図について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 第一主成分軸に沿って、データは全体的に右肩上がりの配置を示しています。これは、第1主成分が主要な変動要因であり、データがこの成分に強く影響されていることを示唆しています。
– 第2主成分についての明確なトレンドは観察されませんが、ばらつきがあり、データは上方向に若干散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下の領域に少数の外れ値が存在します。これらは第1主成分と第2主成分の両方において他のデータポイントから離れています。
– これらの点は特異な経済イベントや異常なデータである可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は特定の時系列データポイントを表しており、第1および第2主成分に基づいて配置されています。
– 点の色や形状に関する追加情報は提供されていないため、ここでは言及できません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確なクラスタは特に見られませんが、データの大部分が中心付近に集中しているため、共通のパターンがあることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分は非常に高い寄与率（65%）を持っており、データの大部分の変動を説明しています。
– 第2主成分の寄与率は11%と低く、データの二次的な特徴を示します。
6. **インサイト**:
– 経済データにおいて、第1主成分が高い寄与率を持つことは、特定の要因が市場や経済動向に最も大きなインパクトを持っている可能性を示します。
– 外れ値はリスクや異常値として重要視され、詳細な分析が必要です。
– ビジネスや社会においては、データの中心的なトレンドを基にした戦略的計画が必要であり、不確実性への対応も考慮されるべきです。
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。
