📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータを分析し、360日間におけるWEI（Well-being Economy Index）の重要な傾向や異常、および個別項目の動向について述べます。
### 主要な傾向と異常値
1. **時系列推移**:
– **総合WEI**: 自然の波動があり、一部の日付で大きな変動が見られます。数字が高い期間があり、その後一定の増減があります。特に、7月初旬から急激な下降と回復が観察されました。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は社会WEI平均よりも波動が少ないが、同様に高低の傾向があります。
2. **異常値**:
– 異常値は多くのデータポイントで観察され、特に7月上旬に集中しています。7月2日と7月3日にかけての急激なスコアの落ち込みが特に目立ちます。これは外的要因、例えば経済的な出来事、政策変更、あるいは社会的な事件が背景にある可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差**:
– STL分解結果は提供されていませんが、観察データから長期トレンドは緩やかに上昇していることが推測され、季節性の影響や残差成分が異常の一因として作用している可能性があります。
4. **項目間の相関**:
– 各WEI項目間の相関ヒートマップがあれば、個別要因である経済的余裕、健康状態、心理的ストレスなどの関連性を詳しく分析できたでしょう。
5. **データ分布**:
– 提供された異常値から、ばらつきの多い項目（特に心理的ストレスや社会的インフラストラクチャー）が散見されます。これは、多様な個人の生活状況や地域的な要因を反映している可能性があります。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PCA分析によれば、PC1が大きな寄与率（0.68）を占めており、これはWEIを構成する主要な変動要因が比較的限られていることを示しています。PC2は、より小さな寄与率で補完しており、複雑な多因子の影響が絡んでいることを示唆します。
### 各項目の詳細ディスカッション
– **経済的余裕と健康状態**: 一貫性のある動きが見られるが、特に経済的余裕に関して一部下落の日があり、これは市場の変動、人々の収入変化などに影響される可能性があります。
– **心理的ストレスと自由度と自治**: これらの項目はかなり変動しやすく、特にストレスに関しては不安定な時期に急上昇し、その後下降する現象が観察されています。
– **社会的公平性、持続可能性、教育機会**: これらは社会全体の政策やインフラの変更の影響を強く受ける部分であり、スコアが急上昇した時期には何らかの制度改革やイベントがあった可能性があります。
### 結論と考察
データ分析の結果、7月初旬に観測された特殊な変動をもたらした要因の掘り下げが重要です。経済、健康、ストレスなどの個人および社会的要因の変化がWEIの総合スコアに直結し、時には突然の変動が観察されるため、詳細な背景の把握が求められます。政策立案者や経済アナリストは、これらの動向をもとに適切な戦略を策定する必要があります。
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:
経済カテゴリの総合WEIスコアの時系列散布図について分析します。
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月1日から2025年9月頃）は横ばいの傾向を示しています。
– 右側（2026年5月1日から2026年7月頃）のデータも、同様に横ばいですが、高いWEIスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータ群では多数のデータが集まっており、目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、緑の点は前年AIによる比較データを表しています。
– 予測データに関する情報はグラフには示されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年AIが描くグラフの間に直接の交差や重なる部分はありませんが、異なる期間で安定したスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年から2026年の別期間において、データ群がクラスタ化しており、それぞれの期間で安定したスコアを保っていることがわかります。
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**
– スコアが高く、かつ安定していることから、この経済指標においてはポジティブな状況が継続していると直感的に感じられるでしょう。
– ビジネスへの影響としては、安定した経済環境が予測され、投資や事業拡大のリスクが低いと判断される可能性があります。
全体的に見て、このグラフは現在の経済環境が短期的に安定していることを示唆しています。しかし、長期的なトレンドや潜在的なリスクを評価するには、補足的なデータや分析が必要かもしれません。
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**:
– 時系列で見た際に、初期段階（2025年7月から9月）はやや分散されていますが、全体的に0.6から0.8の間におさまっています。
– その後、次のデータポイントセットが提供される2026年6月付近で別の分布が発生しています。これには明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、全体としてより狭い範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で、一部のデータポイント（異常値）が目立ちますが、これらは他の値と大きく逸脱することはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のデータプロットは「実績」を示しており、時折異常値として黒く囲まれた点があります。
– 緑色のデータは「前年の比較」を示し、同じ時期における過去のデータとの比較を可能としています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データ間での直接的な相関関係は示されていませんが、前年と現在の範囲がやや一致していることが見受けられ、同様の傾向を再現している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布はややクラスター化された形をとっており、特定期間におけるスコアが類似していることを示唆しています。
– 年度の変わり目でのデータクラスタリングが見られ、これは経済的または季節的な要因と一致する可能性があります。
6. **直感とビジネスや社会への影響**:
– 人間の直感として、経済活動にはある程度の一貫したパターンが存在し、年間を通じてのシーズナリティや経済サイクルが影響している可能性があります。
– 予測に対しての実績の一致が全般的に良く、今後の経済計画や資源配分に対する信頼を醸成する材料となり得るでしょう。
### 全体の洞察:
このグラフは、経済活動のパターンを理解する一助となり、新たな戦略を立てる際に過去の傾向を考慮に入れることの重要性を示しています。リアルタイムでのデータ比較と分析を通じ、より的確な意思決定が促進されるでしょう。
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:
このグラフは、特定の経済指標であるWEI（World Economic Index）スコアの平均値を示す時系列散布図です。以下、グラフの特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としての傾向は見えにくいですが、グラフの初期段階では数値が比較的高く、その後やや低下しています。予測データでは上昇傾向が見られるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上に異常値が示されていますが、大きな急激な変動は見られません。異常値は特定の範囲内に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績値を表しており、緑色の点が前年の実績と比較したものです。予測はピンクの線で示され、異常値は黒円で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績値と前年の実績値には、数値の範囲や動きについて類似点が見受けられますが、予測値は上昇に転じるという新しい傾向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係はグラフからは明示されておらず、時系列データとしては比較的散らばった配置がされています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 予測データが上昇を示唆していることから、経済成長の可能性を示しています。ビジネスにおいては、先行きに対する楽観的な見通しを基に、投資や拡張の計画が考えられます。しかし、実績と予測のずれに注意が必要であり、特に政策決定や経済分析では慎重な判断が求められるでしょう。
このようなグラフに対するインサイトは、特に経済政策やビジネス戦略の策定時に活用されるでしょう。
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:
以下の視点からこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 全般的に、データは2つの異なる期間に分かれているようです。2025年のデータはほぼ横ばい傾向ですが、2026年のデータもおそらく同様のパターンが繰り返されていることが予想されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内には異常値が円で強調されています。これは平均的なWEIスコアから大きく外れていることを示します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **青い点**は実績のAIによるデータで、過去のWEIスコアを示しています。
– **緑の点**は前年のデータであり、ほぼ一定のスコア範囲内に収まっています。
– **紫色、ピンク色のライン**は異なる回帰モデルによる予測を示していますが、それぞれ微妙な差を見せています。
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は重なる部分が少なく、予測についてはモデル別に若干のばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの集まりが過去のスコアとある程度相関していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人々は過去のパフォーマンスに基づき、将来の見込みが安定していない可能性を感じるかもしれません。この不確実性は経済的な意思決定に影響を与え、特に投資や消費行動に保守的な姿勢を導く可能性があります。
– 企業は異常値の発生原因を調査し、予測の精度を向上させることで、リスク管理を強化できるでしょう。
この解析により、データが示すパターンやその背景にある要因を理解することで、より良い経済的意思決定が可能になると考えられます。
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
1. **トレンド**
– グラフでは、青の実績点が左側に集中し、他の時期には評価が行われていないことが示されています。緑の前年のデータは右側にあり、その期間では一定しているように見えます。
– 予測（紫、ピンク）が中央にありますが、具体的な数値の推移は明確ではなく、一部の予測のみが明示されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの中に「異常値」として黒線で囲まれる点がありますが、この領域内での大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績AI）と緑の点（前年AI）は明確に分かれており、時期による評価が偏っていることを示しています。
– 予測は線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を用いて異なる手法で表現されていますが、それぞれがどのように異なるかは特定の描画では観察できません。
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の間には直接的な関連性は見られませんが、予測がそれらのデータを参考にしている可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側に集中する青いデータ群と、右側の緑のデータ群との間には直接の相関はありません。変動の幅も似通っており、特定のパターンは見られません。
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**
– このグラフを見ると、特定の時期にのみデータが集中していることや、評価が時期を区切って行われることが明らかになります。これにより、連続した実績評価が不足している可能性があり、決定や施策に遅延を招く可能性があります。
– 社会的には、健康状態の評価が限られた期間にのみ行われていることが見て取れるため、データの一貫性や信頼性についての懸念が生まれる可能性があります。これにより、ビジネスや政策の決定におけるリスク評価が適切に行えない可能性があります。
総じて、データの収集期間の制限と予測方法の多様性が具体的な動向解析において課題となることが示唆されています。連続したデータ収集と多様な予測手法の活用が制度改善に寄与する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは時間とともに異なる時期に分かれてプロットされています。実績データが左側、予測データが右側に分布しています。
– 実績データ（青）は期間初期に集中し、その後のデータが表示されていないため、特定のトレンドは見受けられません。これはデータが限られているためと考えられます。
– 予測データ（緑）は広がりを持ち、多少の増減が見られますが、全体的には一定の範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内に大きな外れ値はありませんが、予測データには予測モデルによるばらつきが見られます。
– 異常値として識別されているプロット（黒で囲まれた丸）は、異常に高いまたは低いWEIスコアを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIデータを表し、緑の点は予測されたデータを示しています。異常値は黒でハイライトされています。
– 灰色の影は予測の不確かさを示す範囲を示しており、この範囲内での予測が信頼できるとされています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは、時間的に分かれており、直接の連続性がないため、関係性は見えにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの広がりは、予測結果のばらつきを強調しています。予測値はさまざまなモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、各モデルの特徴が見えるよう配置されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– ヒストリカルデータから感じ取れるのは、直近の心理的ストレスが中程度で変動があることです。これは経済的または社会的なイベントに影響される可能性があります。
– ビジネスの観点からは、ストレスレベルの予測は人材管理や生産性の向上に役立つでしょう。社会的には、ストレス対策や予防策を講じるための重要な指標となり得ます。
– より広範な予測の不確かさは、この種のデータモデルを用いる際のリスクを示唆しており、慎重な解釈が求められます。
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:
以下のグラフから得られるインサイトを以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは2025年7月から2026年7月までのデータを示しています。初期の実績データ（青いプロット）は0.6から0.8の範囲にあり、横ばいの傾向です。2026年以降の予測データ（緑色の点）が密集しており、0.5から0.7の範囲で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中に異常値（黒い丸）が存在していることがわかります。これは標準的な範囲から逸脱している点を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は過去の実績、緑色は予測を示しており、円はデータポイントの存在、異常値は黒の輪郭で強調されています。
– グレーのエリアは予測の不確実性を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測手法が紫、ピンク、薄い紫の直線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの間に時間的ギャップがありますが、形状としては類似した分布を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが比較的狭い範囲に分布している一方、予測データは広がりがやや大きくなっています。予測のばらつきは、未来の不確実性やモデルの精度の影響を示唆しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 人間がこのグラフを直感的に見ると、予測データのスコアが少し不安定であるように感じるかもしれません。
– ビジネスや社会において、これらは個人の自由度や自治に影響を与える指標値として重要であり、不確実性の存在はそれに関連する政策や経済戦略の柔軟性を必要とすることを示唆しています。特に、急激な変動や外れ値の対処が政策策定において重要となるでしょう。
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:
以下に、このグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 前半（2025年7月から2025年10月頃）の実績はほぼ一貫しており、大きな変動は見られません。
– 後半（2026年5月から2026年7月頃）にかけてデータが再び現れていますが、そのスコアは実績に基づくものではなく予測のようです。ここでは、全体的に高いスコアが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績部分にいくつかの異常値（黒い丸）が見られますが、それ以外の部分では大きな外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い円は実績値を示し、安定した範囲に収まっています。
– 緑の点は前年の比較で、最新の予測値よりも少し低めのスコアを示しています。
– 予測（決定木回帰やランダムフォレスト回帰など）では、高めのスコアを一貫して予測しています。
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で大きな乖離が見られ、特に後半部分での予測値は、実績値に比べて高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係については明確ではありませんが、実績が一定の範囲に収まっている中で、予測値が上昇して高い安定性を示す傾向があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– このグラフからは、実績に基づかない形でのスコア上昇が予測されており、これは社会WEIの改善を期待させます。
– ビジネスや政策決定においては、この予測に基づいて公平性や公正さを持続可能な形で強化する施策を取ることで、より良い社会を築くことが期待されます。ただし、実際の変化が予測に一致するかどうかを厳密にモニタリングする必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ内での実績（青）は2025年7月1日から2025年12月末まで、0.7から1.0付近に集中しており、その期間内で目立った変動はありません。
– 緑色の「前年（比較AI）」は、2026年3月から7月にかけて0.6から0.8の範囲にあり、若干の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い輪で囲まれた異常値が確認できます。これらは予測された範囲から外れており、特に高い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績のデータポイントを示し、狭い範囲に収まっています。
– 予測データ（×印）は少ないですが、一部が高いスコアを示しています。
– 薄紫色、緑、ピンクの線はそれぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、予測範囲はそれほど広くなく、現状の実績と大きく乖離しているわけではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績との間に、一部の期間で比較的一致しているが、実際のスコアの高い安定性は予測では捉え切れていないことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年比較のデータ範囲が重ならない時期があるため、季節性や特別な要因による影響が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、持続可能性と自治性のスコアが高く安定していること、そしてそれに対する予測のばらつきです。実績が高いにもかかわらず予測がそれを十分に反映していないことは、モデルの改善が求められるかもしれないという示唆を与えます。
– 経済的には、持続可能性と自治性といった重要な指標の安定性はポジティブな要因となり得ますが、モデルによる予測の精度改善が依然としてビジネスや政策決定においての課題となりそうです。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには二つの主な期間があります。最初は2025年7月から10月の間で、WEIスコアはおおよそ0.75から0.85の範囲内で大きな変動はありません。この時期は横ばいの傾向にあります。
– 後半の期間は2026年5月以降で、0.8から0.9の範囲内に多くのデータが密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータには、約0.6の位置に一つの異常値が見られます。これは他のデータ点と比較してWEIスコアが低いため、外れ値と見なせます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AIによるデータは青色で示され、それに基づく予測が赤で表示されています。
– 前年データは緑色のマーカーで、2026年のデータがそれに相当します。
– 予測手法には様々な回帰が使われており、それぞれ異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年のデータと2026年前半のデータは重なりがなく、それぞれ異なる集団として存在しています。
– どちらの期間でも一部のAI予測が現実のデータとずれているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2026年のデータはある程度緊密に分布しており、均一性が見受けられます。これは教育機会や社会基盤が安定している可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアの安定性は、教育や社会基盤が着実に支えられていることを示しています。異常値の発生は何らかのシステム的問題や外的要因が一時的に影響した可能性があるため、改善の余地があることを示唆しています。
– ビジネス面では、社会基盤が安定している市場は新たな投資先として魅力的に映る可能性があるため、企業は地域の状況を注意深く観察する価値があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間は360日で、グラフは2つの異なる部分に分けられています。
– 最初の部分（左側）は7月から11月にかけて、WEIスコアが0.6から0.9の範囲で変動していることを示しています。
– 2番目の部分（右側）は翌年3月以降のデータであり、スコアは0.4から0.7の範囲に分散されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データにはいくつかの異常値があり、それらは上昇または下降を示しています。
– 青の中の黒い円で示される異常値は特に目立つポイントです。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データ、緑色は前年との比較で、異常値は黒で囲われています。
– 紫色、ピンク色の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示していますが、これらの手法が示すトレンドは描かれていません。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの比較が可能であり、前年よりもスコアが低下している傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフの両セグメント間でスコアの水準が異なり、一定の周期性があるかのように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、社会WEIのスコアが年の後半から次の年の初めにかけて低下しており、これは特定の政策変更や社会的状況の変化が原因かもしれません。
– ビジネスへのインパクトとして、企業はこのスコアの変動に応じて、CSR（企業の社会的責任）活動の見直しを検討する必要があります。
– 社会的には、WEIスコアの低下は共生や多様性の取り組み強化を促すシグナルであり、持続可能な社会の構築に向けた新たなアプローチが求められます。
この分析から考慮すべきことは、より詳細なデータや背景情報を用いて具体的な原因を特定し、対応策を講じることです。
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**
– 色の変化を観察すると、全体として周期的に高い値と低い値が交互に現れていることがわかります。例えば、特定の時間帯で継続的な値の上昇や下降が見られ、曜日や特定期間による周期性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 他の期間に比べて明らかに異なる色（特に黄色や紫）が現れている時間帯が外れ値として認識される可能性があります。これらの色は、特定の出来事や特異な変動を示しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は該当期間の数値の大小を示していると考えられます。明るい黄色は高い値、濃い紫は低い値を示しています。この色の分布から、特定の傾向を読み取ることができそうです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間（行）と日付（列）のそれぞれに周期やパターンが見られるため、これらの変数間に相関やパターンが存在するかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時間帯でも日付が進むにつれて変化が見られることから、時間的な相関や季節性があ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**
– 繰り返し見られるパターンはビジネスの予測可能性を高める可能性があります。高い値が観察される時間帯を利用して、マーケティングやプロモーションを強化するなどの戦略が考えられます。
– 外れ値の発生はリスクやチャンスの可能性を示唆するため、原因を特定し対応することで、より効果的な経営判断が可能です。
このヒートマップは、視覚的にわかりやすく情報を提示し、人々が直感的にその周期や傾向を把握する助けになります。ビジネスでは、このデータを基にした戦略的決定が可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列データ全体を通じて顕著な周期性はみられませんが、日付と時間帯に関連したパターンが見られます。
– 特定の日付の時間帯において、ヒートマップの色の変化が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月5日や7月24日には、他の日とは異なる色（紫）が現れており、これが外れ値または急激な変動を示している可能性があります。
3. **要素の意味**
– ヒートマップの色は、おそらく個人WEI平均スコアの変動を表しています。黄色から紫に向かうにつれてスコアが低くなっており、緑や黄色は相対的に高いスコアを示します。
– 時間軸の中で、特定の時間帯（例えば、16時や22時）の変動が著しいことがわかります。
4. **時系列データの関係性**
– 同じ日付でも時間帯によってスコアに違いが見られるため、時間帯を通じてWEIスコアに違いが出る可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係はこのグラフから推察できませんが、日付や時間帯による特定の変動パターンが存在するため、潜在的な規則性や要因があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスの観点では、特定の時間帯におけるWEIスコアの変動は、業務の効率性やパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
– 社会的に見ても、日常生活や企業の活動における人々の行動パターンを反映しているかもしれません。
– 色の劇的な変化がなされる時間帯や日に関しては、追加の調査が必要であり、それが何らかの重要なイベントや状況の結果である可能性があります。
全体として、このヒートマップは、特定の期間中の個人WEI平均スコアの日付と時間帯による変動を示しており、外部要因や特定の出来事がどのように影響するかを分析するための出発点として有用です。
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:
このヒートマップは、経済カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列データを示しています。それでは、以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**
– 各時間帯ごとに異なる色で示されており、明確な上昇や下降の長期トレンドは見受けられません。日の経過に伴う周期的な変動があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月6日、19時に急激に高いスコア（黄色）が見られることが目立ちます。他の時間帯に比べても顕著な変動です。
3. **各プロットや要素**
– 色はスコアの値を示し、黄色が高く、紫に近づくほど低いスコアを示しています。高いスコアが特定の日や時間に集中していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間と日付の軸で構成され、特定の時間帯（例えば夕方から夜にかけて）にスコアの変動が集中する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によってスコアのばらつきが見られ、ある時間は比較的一定のスコアを示す一方、他の時間では変動が大きいです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 高いスコアは一日の特定の時間に集中しており、これはその時間における経済活動の活発化や特定のイベントの可能性が考えられます。ビジネスや政策立案において、時間と日を特定して集中的にリソースを投入する戦略が効果的であると直感的に感じられます。
総じて、このデータから高スコアをもたらす要因を掘り下げて理解し、対応する政策や戦略を立案することが求められます。
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:
### グラフの分析
このヒートマップは、様々なWEI（ウェルビーイング指数）項目間の相関を示しています。色の濃さが相関の強さを表しており、赤系は正の相関、青系は負の相関を示します。
#### 1. トレンド
– ヒートマップ自体は時系列変化ではなく、相関を静的に示したものです。項目間での相関関係が確認できます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値はありませんが、項目間の相関で異なるパターンが見られます。一部の要素間で極端に低い相関（青系の色）が見られます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 色：赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを意味します。
– 密度：赤系の要素が多いため、全体的に正の相関が多いと言えます。
#### 4. 複数の時系列データの関係
– 時系列データではありませんが、複数の項目間での相関の強さを示しています。「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間に負の相関が見られます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」は多くの項目と強い正の相関を示しており、特に「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と高い相関があります。
– 一方で、「個人WEI（健康状態）」とその他の多くの項目は低い相関を示します。
#### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な洞察**：社会的な要素と個人のウェルビーイングは密接に関連しており、特に教育機会や公共性が他の要素と大きく関与していると理解できます。個人の健康状態はわずかな関連性を示しており、経済的な余裕によって心理的ストレスが減少すると解釈できます。
– **ビジネスや社会への影響**：社会政策や企業の福利厚生プラン策定時に、教育機会や多様性の促進が個人及び社会のウェルビーイング向上に寄与することが考察されます。特に心理的ストレス軽減のために経済的支援や教育プログラムを提供することが効果的でしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは特定の期間内の各WEIタイプのスコア分布を示していますが、特定のトレンド（日々の変化）を直接表しているわけではありません。全体の傾向としては、比較的高いスコアが保たれていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済安定）」や「社会WEI（公共性・公正さ）」など、一部のカテゴリには外れ値が見られます。これは、期間中に特定の要因でスコアが異常値を示した可能性があります。
– これらは通常、特殊なイベントや突発的な事象の影響を受けていることが考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図は、データの中央値、四分位範囲、最小値、最大値を示しています。箱の色の変化は、視覚的に異なるカテゴリを区別するのに役立っています。
– 四分位範囲が狭い箱は、データが集中していることを示し、幅広い箱はより広範囲な分布を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは独立したカテゴリーとして表示されていますが、それぞれの分布を比較することで関連性を見出せます。「個人WEI（経済安定）」や「社会WEI（生態系・持続可能性）」の安定した分布に対し、他のカテゴリは変動が大きいようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、各WEIタイプはおおむね0.7から0.9の範囲に分布が集中しています。これは、一般的に高いスコアを示しており、該当する期間中に各分野でのパフォーマンスが良好だったことを示唆します。
6. **人間が直感的に感じることと影響の洞察**
– 一般的には、より高いWEIスコアは経済および社会が良好であることを示唆します。スコアが高いカテゴリが多いため、全体として安定した経済環境、または社会環境があると考えることができます。
– ビジネスにとっては、安定した経済や社会環境は投資や成長のチャンスがあることを示し、社会的には生活の質の向上や安定した社会が期待できます。
これらを踏まえ、特に外れ値が見られる箇所や分布の変動が大きい要素について、さらに具体的な調査を行うと、潜在的なリスクや機会を具体的に把握することができるでしょう。
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:
この経済カテゴリのWEI構成要素に関する主成分分析(PCA)のグラフから、以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 主成分1（x軸）の値が大きくなるにつれて、主成分2（y軸）の値は下降する傾向が見られます。これは、主成分1が経済に対して何らかの肯定的要素を示し、主成分2が負の影響を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 縦軸方向に比較的離れたデータ点がいくつか存在し、これらは外れ値もしくは特殊なケースを示すと考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は360日間のデータを反映しており、特定の時期または経済情勢に関連する変動を示していると考えられます。例えば、散布図の右上にプロットされたデータ点は、主成分1の寄与が強い時期の事例と考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列のデータが、同じ主成分軸上でどのように変動するかを示し、他の経済指標とどのように組み合わさるかの理解を助けます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と主成分2の間には負の相関があります。これは、一方の指標が増えるときに、もう一方が減少する関係を示唆しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 主成分分析は、多くの経済指標を要約する有力な方法です。観察された負の相関は、特定の経済活動の中で矛盾する要素が存在する可能性を示します。
– ビジネスや経済活動としては、特定の要因の改善が他の要素を損なう可能性があり、バランスが重要です。例えば、主成分1が成長を示す一方で、主成分2がリスクを反映している場合、成長とリスクの管理が重要になるでしょう。
この分析に基づき、経済戦略の見直しやリスク管理の改良等が考えられます。
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。