📊 データ分析（GPT-4.1による）
今回のデータ分析に基づくWEIスコアの動向は次の通りです：
### 時系列推移
– **総合WEI**: データ全体では上昇傾向が見られますが、特定の時期（例：7月3日付近）において顕著な変動が検出されており、この時期には大きな振れ幅が観察されます。これは、経済状況や心理的要因の変化が原因である可能性があります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人平均は比較的一貫して安定していますが、社会平均では特に7月6日から7月12日の間に急激なスコア上昇があり、これが社会全体の良好な状況を反映する可能性があります。
### 異常値
– 異常値として指摘されている日付（例：7月3日）には、複数の異常スコアがあり、典型的には社会的事象や政策の変動が要因として示唆されることがあります。
– 異常値検出の日付におけるスコアの大きなばらつきは、WEIに影響を与える複数の要因が同時に作用した可能性を示唆しています。それは自然災害や政策の急激な変更の影響であるかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL 分解**の結果から、長期的な上昇トレンドが確認されており、季節性の影響は比較的小さいようです。残差に関しては、これらの変動は突発的なイベントによる影響を反映している可能性があります。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、個人経済の余裕と心理的ストレスの低減は強い負の相関を持っており、個人の経済安定がストレス低減に寄与する可能性があります。また、社会の持続可能性と平等性の間には正の相関があり、持続可能な社会の構築が平等性を向上させる要素となり得ることが示唆されます。
### データ分布
– 箱ひげ図は、全体的にスコアのばらつきがあることを示しており、特に公平性とストレスにおいて広範なばらつきが観察されました。これらの要素が特定の集団に特有の大きな変動を示す可能性があります。
### 主要な構成要素（PCA）
– 主成分分析により、PC1が69%の寄与を持つことが確認され、これはデータ変動の大部分を占める要因が存在することを示唆します。一方、PC2の寄与率は11%で、補足的な変動要因を捕捉している可能性があります。これらの主成分は、個人の経済的安定または社会の持続可能性に関連している可能性があります。
### 総括
データ全体にわたるWEIスコアの変動は、社会的、経済的、そして心理的要因が複雑に絡み合っていることを示しています。特に、ストレス管理と公平性の重要性、個人と社会の持続可能性の相関性が強調されており、政策を通じた経済的安定と平等な機会の提供が、WEI改善に貢献する可能性が高いと考えられます。
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**:
– グラフは2つの異なる期間にデータが集中しており、それぞれの期間で異なるトレンドが見られます。
– 初期の期間（2025年7月頃）のデータは、比較的一定の範囲内で変動しているように見えます。
– 後半の期間（2026年7月頃）のデータは、別のクラスターとして現れており、こちらも一定の範囲にまとまっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには「異常値」が示されていますが、大部分は特定の範囲内に収まっています。急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 「実績（実績AI）」は、青い点で示されています。一様に一定の範囲に分布しています。
– 「昨年（比較AI）」は、緑色の点で示され、別の時間枠に集中しています。
– 「予測」の各手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる色の線で示され、未来の範囲を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時系列データは、互いに異なる期間でのデータを示しているため、直接的な相関は見られませんが、グループ内での安定性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大きな相関関係は見られませんが、各クラスター内でデータは一貫した範囲内に分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 視覚的には、過去のデータが一定の範囲で安定していることが伝わります。
– 異なる期間でのデータクラスターの存在は、環境や市場の変動、または統計的手法の違いを反映している可能性があります。
– 短期間での予測手法を用いた結果は、精度向上や予測精度の比較を行うための基準となり得ます。
– もし異常値が頻繁に出るようであれば、予測モデルや実際のデータ収集手法の見直しが必要です。
このグラフは、特定の期間を対象とした経済指標の変動を理解するためのものとして有用です。ビジネスにおいては、過去の動向を基に将来の予測を立てる上での参照データとなるでしょう。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に集中している「実績（実績AI）」の青いデータポイントは、一定の期間にわたって横ばい傾向が見られます。
– 右側の「前年（比較AI）」の緑のデータポイントは、スコアが0.8付近に集中しており、微弱な上昇トレンドが見られるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」として黒い円で示されたポイントが一部存在しますが、それ以外は比較的安定しています。
– 左側のデータには異常値が多く含まれるようですが、緑と青のデータ間には大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実績データは時間を通じての実績を表し、安定していることを示しています。
– 緑の前年データの密度は高く、この範囲内での比較が可能です。
– 紫、シアン、ピンク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）を示しており、左側の時期には実績の値とつながっていることが示唆されます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 実績データと前年データの間で、類似したパターンが見られます。
– 異なる予測モデルは重複して描かれており、それぞれの実績値との乖離があるかもしれませんが、グラフ上で明確には識別できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データは、同じスコア範囲に集中しており、安定した分布が見られますが、異常値の影響を受け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**
– 見た目は一見安定していますが、異常値の存在がリスク要因として捉えられます。
– 予測データの信頼性は、過去の実績データとの調和で判断可能ですが、異常値の管理が必要です。
– 経済状況の評価や予測の際には、異常値の影響を考慮した上で、より精緻な分析が求められるでしょう。
このようなグラフは、経済状況を診断する際の裏付けや、予測モデルの精度を確認するための基礎資料として使うことができます。
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:
以下、グラフの解析を行います。
### 1. トレンド
– **実績（実測AI）**: 最初の時期にウェイヴが見られますが、全体としては下降トレンドが観察されます。
– **前年（比較AI）**: 後半に急上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **実績のデータ**: いくつかの異常値が検出されていますが、これがデータ変動のパターンにどのように影響するかは不明です。
– **急激な変動**: 特に大きな急激な変動は見られませんが、前年と比較して予測がばらついています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**: 実績を示し、データの信頼性を示すものです。
– **緑色のプロット**: 前年のデータで、前年との直接的な比較を可能にします。
– **紫、ピンクの線**: 異なる回帰モデルによる予測を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年のデータの間に明確な相関はなく、モデルによる予測も示されていますが、正確性を欠いているように見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と前年のデータの間では大きな相関を見出せませんが、前年のデータが将来の予測に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
– **直感的な感じ**: 実績が予測範囲に収まっていないため、予測モデルの見直しが必要になります。
– **ビジネスおよび社会的影響**: 短期間での改善がなされない場合、データの信頼性と、データに基づく意思決定が影響される可能性があります。
全体として、予測モデルと実績データの整合性が不足しているように見えます。このギャップは改善のため更なる分析と調整が必要であることを示唆しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（実績AI）**：
– 最初のセグメントにおいて、スコアは比較的一定で、わずかな上昇傾向があります。
– **予測データ**：
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれについて、全体的に水平に近い予測線が描かれています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：
– 初期のプロットにいくつか異常値が存在しますが、全体的な変動には大きな影響を与えていないようです。
### 3. プロットや要素の意味
– **実績データ（青）**：
– 実際に観測されたデータを示しています。
– **予測（赤バツ、色付きライン）**：
– 予測モデルによる将来のスコアの見込みを示しています。異なる回帰モデルの予測が縦に並んでいます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測モデルによるスコアの推移は、実績データと大きく乖離していないことから、モデル全体の予測精度は比較的高いと考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **密集度**：
– データ点は初期と後期で明確に分散しており、特定の時期（2025年7月と2026年6月付近）に密集しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **個人の経済的余裕（WEI）の安定性**：
– 初期のスコアは安定しており、短期的に急激な変動は見られません。
– **予測に基づいた将来の安定性**：
– 予測モデルによる安定した線は、短中期的に個人のWEIが大幅に変動しないことを示唆しています。これは、経済政策の策定や家計のプランニングに役立つ情報を提供します。
– **ビジネスインパクト**：
– 個人のWEIが安定していることは、消費者の購買力が持続する可能性を示唆し、企業の売上にも影響を与え得るでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– データは明確な時間的トレンドを示していません。評価日は2つの異なる期間に分かれており、各期間内では変化があまり見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績の点の中に、黒い輪で囲まれた異常値がいくつか存在しますが、その多くはその他のデータと大きく異なるわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点: 実績値を表し、青い点は一般的に0.6から0.8の間で推移しています。
– 緑色の点: 前年の比較データで、明らかに期間が切り替わっています。
– 各種線（紫、緑、水色、ピンク色）: さまざまな予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示していますが、時系列全体にわたってのトレンドは示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる期間のデータが重なっておらず、見た目上連続性はありません。予測と実績の重なりや接触もなく、比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各期間内では、データは0.6から0.8の範囲でまとまっており、WEIスコアが比較的一定しています。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– 人間はこれを見て、健康状態スコアが安定していることに安心感を覚えるかもしれません。同時に、期間の切り替え時のデータの空白に不安を感じる可能性もあります。
– 経済や社会への影響として、安定していること自体はポジティブですが、データ間の連続性がないため、長期的な予測やトレンド分析には課題があります。安定した健康指標は個人の労働生産性の向上につながる可能性がありますが、データの分断は計画の一貫性に対する疑問を生じさせます。
全体として、データの安定はプラスの要素ですが、さらなる分析や情報が必要です。データの連続性と予測の信頼性を向上させることが重要です。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの時系列データを視覚化したものです。以下に視覚的特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月〜9月）は、WEIスコアが約0.6〜0.8の範囲で分布していますが、全体的に安定しています。
– 短期的な下降トレンドが9月の予測に見られますが、長期的なデータが不足しており詳細なトレンドは判断が難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データには、異常値としてマークされた点が散在していますが、大きな外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績AIによる実測値を示しています。
– 緑色の点は前年の比較AIのデータを示し、時期的にはかなり離れたものが配置されていますが、そこでも安定した範囲に収まっています。
– 異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測線は、いずれも横ばいに近く、将来的な大きな変動を予測していないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期データとそれ以降の不連続な緑色データ（前年データ）に大きな落差は見られません。これにより、同じ時期同士での比較が信頼性を持つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青色点の密度は高く、分布が狭い範囲のため、比較的安定性があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体的に心理的ストレスは安定していますが、短期間で見られるプレディクションモデルの変動は、特定の出来事や季節要因で生じる可能性があります。
– 経済や社会への影響として、ストレスレベルが大きく変動しないことは、安定した労働環境や社会状況を示唆します。従業員の健康管理や生産性向上に役立つ可能性があります。
まとめると、このグラフは短期間での安定性を示していますが、長期的なデータの不在や、周辺要因との関連性を考慮する必要があるでしょう。
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:
このグラフでは、個人WEI（自由度と自治）のスコアを360日間の範囲で分析しています。以下は視覚的な特徴とそれに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 左側の青いデータポイント（実績AI）は約0.6から0.7の範囲に集中しており、ほぼ横ばいで安定しています。その後、それが途絶えて右側に新しい緑のデータポイントが現れ、0.5から0.8の範囲で変動があります。
– この変動はやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いデータポイントの一部に異常値が見られ、これが目立っています。
– 予測値の矢印を見ると、予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ごとの方向性が異なっており、特に決定木回帰は大きな下落を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績データと異常値、予測された赤いポイントを比較して、予測と実績のズレが確認されます。
– 緑のデータポイントは「昨年（比較AI）」を示し、前年との変化が確認できます。
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との関係性が重要です。実績からの乖離が特定の予測方法で顕著です。
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ある程度の相関が見られますが、予測データの動向も評価する必要があります。
6. **直感及びビジネスや社会への影響**:
– 初期のデータは比較的安定していましたが、後半の変動は個人の自由度や自治に関する環境が不確実であることを示唆しています。予測の不一致は、状況が予測困難であることを示しており、政策や経済環境の急激な変化が考えられます。
– この変動はビジネスや社会に不安を生じさせる可能性があり、特に自由度や自主性を重要視する組織や個人にとって、意思決定が難しくなる恐れがあります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇/下降トレンド**: 青い実績データは高いレベルで横ばい、もしくは非常に緩やかに上昇しています。予測データについては、異なるアルゴリズムにより異なるトレンドが示されています。例えば、紫の決定木回帰は下降トレンドを示していますが、青やピンクの予測はより横ばいの傾向を示しています。
– **周期性**: データポイントの配置から明確な周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の円で示される異常値がいくつかあり、これらのデータポイントは全体的なスコアの中で目立っています。これがデータの質に影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点（実績AI）**: 実際の観測データを示しています。
– **赤い×（予測AI）**: 予測されるデータポイントであり、それらは実績データと比較し予測がどの程度正確であるかを見るための基準となります。
– **黒い円（異常値）**: データの中で異常または外れ値として分類されたポイントです。
– **緑の点（前年比較AI）**: より過去のデータと比較するためのポイントです。
4. **相関関係や分布の特徴**
– **予測と実績データ**: 予測データと実績データの間にある程度の一貫性がありますが、予測モデル間でのバラツキがあります。
– **分布の特徴**: 見た目には実績データは0.5〜0.8の範囲で密度が高いようです。
5. **人間が感じる直感と影響**
– **信頼性と予測精度**: 異常値や予測のバラツキが多いため、データの信頼性について疑問を感じる可能性があります。このようなバラツキは、予測の精度を改善するために追加の検証や修正が必要であることを示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**: 社会公平性の維持が困難である可能性があり、継続的な改善が求められます。また、予測の精度やモデルの改善が業務上重要となるでしょう。
このグラフは、経済における社会的公平性のレベルを示すための重要なツールとなり得ますが、改善すべき要素についての示唆も与えてくれます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフは、二つの時期に分かれています。前半部分（2025年）では、実績値が0.6から0.9の範囲で緩やかに上昇しています。後半部分（2026年）は実績値が0.6付近に集中しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半部分には、数値が0.6付近の外れ値がいくつかありますが、大きな急変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（実績AI）のデータは青い点で示され、比較（前年AI）は緑色の空の点で示されています。
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の各ラインはトレンドを示していますが、それぞれのモデルにより僅かに異なる予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異常値（黒い円）の密度が高い区間は、特定の影響因子がある可能性を示唆していますが、明確な相関は不明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半のデータは0.7から1.0まで広がりを持つのに対し、後半では0.6付近に密集しています。このことは、持続可能性と自治性のスコアが後半で安定している可能性を示します。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 前半の上昇と後半の安定化は、取り組みの成功や環境の変化を示唆するかもしれません。特に、後半の安定は、政策や社会的変革が効果を示し始めたことを示唆する可能性があります。
– ビジネスにおいては、スコアの安定は投資リスクの低下を意味するかもしれません。また、持続可能性の改善は企業の社会的価値を高めることが考えられます。
このグラフから、持続可能性と自治性の改善のための施策が一部で有効に働いている可能性がうかがえますが、詳細な背景分析がさらに必要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– グラフの冒頭部分（2025年7月から約2か月間）は、青色の実績データが非常に密集しており、その後データが途切れています。この期間は安定した状態を示しているようです。
– これに対して、2026年には緑色の前年比データが表示され、新しい傾向を示している可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青い実績データの中に黒色の丸で囲まれた異常値がありますが、その数は少なく、全体的には安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青色のプロット（実績）は過去の実際のデータを示しており、その密集具合から安定した状況を反映しています。
– 緑色のプロット（前年比）は新たな年度のデータを示しており、若干の変化を示しています。
– 異常値は黒色の丸で囲まれており、特異な観測を示していますが、その数は限られています。
– さまざまな回帰線（ピンク、紫など）は予測モデルの結果を示しており、それぞれ異なるモデリングアプローチが取られています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 2025年と2026年のデータはそれぞれ異なる色で表示され、特に2026年のデータは前年と若干異なるトレンドを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データの初期部分（2025年）は非常に密集しており、一貫したパフォーマンスを示しています。
– 2026年のデータは若干分散して表示されており、前年に比べて変動があるように見えます。
### 6. 人間が感じる直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 初期の安定したパフォーマンスから、2026年に入って新たな変化が見られるため、社会基盤や教育機会に関する環境が変化している可能性があります。
– 安定した過去のパフォーマンスは、社会基盤がしっかりしていることを示唆していますが、予測モデルの違いが示唆するように、未来の予測には不確実性が伴います。
– ビジネスや政策決定者は、この変化に注目し、今後の戦略を調整する必要があるかもしれません。たとえば、教育機会をより広範に提供するための新たな施策が求められる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側の青い点（実績）には一定の変動がありますが、全体としては比較的横ばいの傾向です。
– 紫色のライン（予測）が下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットには異常値としてマークされた点が複数あります。これらは予測モデルにとって予想外の値である可能性が高いです。
– これらの異常値はモデルの予測と実績の間に大きなギャップを示しており、注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青い丸が現在の実績データを示しています。
– 緑色の点は前年のデータで、予測と実績の比較が可能です。
– ピンク色と紫色のラインは、異なる予測手法（線形回帰とランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ（標準偏差範囲）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績データと前年の実績データの間に顕著な違いがあります。前年のデータは現実のデータと比較してやや高い値を取っています。
– 予測と実績が大きくかけ離れている部分では、予測手法の改善や修正が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績と予測の間に明確な相関が見られず、モデルの精度が課題である可能性があります。
– 青と緑のデータの密度に注目すると、現実のデータは予測の中心範囲を外れる傾向があるため、モデルの精度改善が必要です。
6. **社会・ビジネスへの影響**
– グラフから、多様性や自由の保障に関する指標（WEIスコア）が安定していないことが見て取れます。
– パフォーマンス改善と精度の高い予測が必要であり、社会政策の策定やビジネス戦略に影響を与える可能性があります。
このように、予測精度の向上は必須であり、そのためにはデータ精度の改善や予測モデルの見直しが求められます。社会政策や多様性施策に影響が出る可能性があり、慎重な分析と対応が求められるでしょう。
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:
**グラフ分析および洞察**
1. **トレンド**
– ヒートマップは色の変化でトレンドを示しており、全体的に色が濃い緑から黄緑に移行する部分があり、一時的な上昇を示唆しています。後半にかけて色が紫に近づき、指数の低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黄色の部分と、最も暗い紫色の部分が目立っています。特に、7月の初めの方で明るい黄緑、終盤での暗い紫の色が、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色は総合WEIスコアを示し、色の明るさが統計の高さを表しています。緑から黄色に近づくほどスコアが高く、青や紫に近づくとスコアは低くなります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間とWEIスコアの関連性を示しており、特定の日や特定の時間帯に明確な変動が見られることから、日中や特定日に何らかの出来事が影響した可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとにWEIスコアの変動が異なり、特定の日の特定時間に突出するポイントがあることから、時間帯別の傾向が存在することが推測されます。
6. **直感的な感じ取れることとビジネス・社会への影響**
– 経済活動が一時的に活発になり、その後低下する動きがあることが直感的に理解できます。この変動は、政策や国際的な経済イベントが社会に与える影響として反映される可能性があります。この傾向を分析し、ビジネスは時期的な戦略を立てる必要があります。
このヒートマップは、経済指標を可視化するための有力なツールとなり得るため、これを活用して将来の経済活動の予測や戦略策定に役立てることが可能です。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を通して、色の変化から時系列の中でのWEIスコアの変動を見ることができます。初めの期間では色が濃く後の期間で色が薄くなる（青から黄色、緑へ移行）ことがトレンドの一部を示しています。
– 特に7月6日から7月15日にかけての時間帯で、スコアが増加傾向にあることが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日から25日にかけて、一部の時間帯で急激な減少（紫色）があります。これは外れ値として考えられる部分です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相がスコアの高さを表し、明るい色（黄色）は高スコア、濃い色（紫）は低スコアを示します。
– 各行は特定の時間帯を表し、列は日付の進行を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに同様の色変化パターンが見えるため、一部の時間帯間での相関がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日の中で隣り合う時間帯は類似した色（スコア）を持ち、そこに強い相関があることが示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スコアの上昇は特定の時間帯での経済活動の増加、またはその逆の減少を示している可能性があります。
– 急激な変動や外れ値は市場や経済状況の不安定要因の兆候かもしれません。これがビジネスに与える影響を考慮する必要があります。
– 分析の結果を基に、戦略的な時間帯での決断や行動の最適化が可能です。
このヒートマップの視覚的情報は、経済活動のタイミングやパターンを理解する上で重要な指標として役立つでしょう。
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、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは、特定の日付期間にわたるデータを示していますが、全体としては頻繁な変動が見られます。特定の時間帯で色が変わることで、一定の周期性があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例えば2025-07-06, 2025-07-08）では非常に明るい黄緑や黄色の色が見受けられ、高スコアを示しています。
– 逆に、2025-07-24 付近では紫色が強く、スコアが低いことを示している可能性があります。
3. **プロットや色、密度の意味**:
– 色の変化はスコアの違いを表しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが低いことを示しています。
– 密度が高い部分は、同じスコアが集中していることを示しているため、安定期や同じ条件下にある可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯と日付による分布の違いは、特定の時間帯や時期にスコアが変動する可能性を示しています。ビジネス活動や社会的な出来事の影響を受けているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯での色変化が、他の時間帯や日付に連動していない点から、各時間帯が個別の要因に影響されている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高スコアが特定の時間帯や短期間に集中していることから、システム的な要因（例: イベント、キャンペーン）が影響を与えていると考えられます。
– 色の変化が急激な部分は、突発的な経済的な変動や社会的な出来事が原因の可能性があり、ビジネス戦略の調整が求められるかもしれません。
このヒートマップは、時間帯ごとのパフォーマンスや活動の傾向を視覚的に捉えるための有力なツールであるため、戦略的な意思決定に役立ちます。
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:
このヒートマップは全WEI（Well-being Economy Indicator）項目間の相関関係を示しており、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンドというよりは、全体の相関関係を視覚化しているため、WEI指標間の関係性を見ることができます。特定の期間からのトレンドではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値が低い部分が特に注目ポイントとして挙げられます。「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目が比較的低い相関を示しており（特に0.5以下の値がある）、これが外れ値的な見え方をしています。
3. **要素の意味**:
– 色が赤に近づくほど高相関（1に近い）、青に近づくほど低相関（0に近い）であることを示しています。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は特に強い相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データというより、異なる評価項目間の相関を示しており、各項目の関連性を理解することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い正の相関が多く見られ、特に、社会的指標と個人全体のウェルビーイングとの相関が強いことがわかります。
– しかし、個々のウェルビーイング項目（経済的余裕や自由度）では、より変動があることが見受けられます。
6. **直感と社会経済的な影響**:
– 人々が社会的にどれだけ良好な環境にあるかが、個人の幸福度に大きな影響を与えているという直感的な理解が得られます。
– ビジネスや政策にとっては、個人の経済的余裕を高めつつ、社会的公平性を改善することが全体の幸福度を上げるカギとなることを示唆しています。
このヒートマップから、個々のウェルビーイング要素を改善することが、社会全体の幸福度向上に寄与することが示されています。したがって、これらの指標を総合的に考慮することが、政策立案やビジネス戦略において重要です。
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WEIタイプ間のスコア分布を示しています。以下にこのグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 期間が360日と長いですが、このグラフは特定のトレンド（例えば、上昇、下降など）を示す時系列データというより、各カテゴリのスコア分布を比較しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI（脳疲労感）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の精神）」では外れ値が見られます。これらは他のデータポイントと大きく異なる結果を示しており、特定の時期に異常な変動があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 箱ひげ図は、スコアの中央値、四分位範囲、そして外れ値を示しています。たとえば、「総合WEI」は安定した分布を示していますが、「個人WEI（心理的ストレス）」は分布の幅が広いです。
– 色はカテゴリの区別を示しており、濃い色から薄い色へと変化していますが、これが具体的に何を意味するかは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データ自体の関係性ではなく、カテゴリ間の相対的な分布を比較するものです。全体として、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（包括整、対話機会）」が比較的高い中央値を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各カテゴリのスコアは互いに大きく異なるため、全体的に特定の相関は示されていません。ただし、「社会WEI（持続可能性と自立生活）」は他のカテゴリと比べてかなりコンパクトな分布を持っています。
6. **直感とビジネス/社会への影響:**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」での広い分布と外れ値の存在は、ストレスの管理が多くの人々において大きな変動となりうることを示しています。これは、心理的健康の向上がビジネスや社会福祉に直結する可能性を示唆しています。
– 「総合WEI」が安定した分布を持っていることは、統一した戦略が組織や社会全体でうまく機能している可能性を示しています。
この分析から、各カテゴリが持つ課題や成功点を踏まえて、戦略的なアプローチを構築することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは左上から右下にかけて広がっており、全体として負の相関関係が見られます。これは、第1主成分と第2主成分が互いに反対の動きをすることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 下部や左側にいくつかの点が他のプロットから離れて存在しています。これらは外れ値と考えられ、データに何らかの異常がある可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点はデータ内の観測を表し、点の位置はそれぞれの主成分の得点を示しています。
– プロットが密集している部分は、その領域に多くのデータが集中していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAにより次元削減されているため、時系列データが相互にどのように関係しているかを明確に示すのは難しいですが、プロットのパターンから、時間の経過とともにデータの変動が負の関連性を持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分は主に負の相関関係を持つように見えます。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間の直感として、このデータから、関連する経済指標が内部的に反対の動きをしているという印象を受けるかもしれません。例えば、ある経済指標が上昇するとき、別の指標が下落する状況を示唆しています。
– ビジネスや政策立案においては、相関関係を理解することで、特定の施策が他の経済指標に与える影響を予測する際に役立ちます。ネガティブな相関を利用し、特定のリソースの配分を検討することが考えられます。
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。