📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果:**
1. **時系列推移とトレンド**:
– 総合WEIは、7月の初めから中旬にかけて上昇しましたが、後半には不安定な動きが見られます。特に、7月6日から10日にかけて顕著な上昇が見られ、その後多少の変動を繰り返しながらも高スコアを維持しています。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も、同様のトレンドを示しており、7月初旬から中旬で伸び、後半はやや下降する傾向にあります。
2. **異常値**:
– 総合WEIの異常値は、低いスコアから高いスコアまで幅広く観測され、特に7月3日や19日、24日には変動が激しいです。背景には、短期間での経済的変化や社会的イベントの影響が考えられます。
– 個人経済、健康状態、ストレスなど個人関連のWEIは7月の初めから中旬にかけての安定から、急激に下降するケースがあり、これは個人の生活環境の変化や心理的要因が影響した可能性があります。
3. **季節性とトレンド**:
– STL分解による解析は、わずかな季節性が見られることを示唆しています。ただし、月末にかけてのトレンドは不安定さを増しており、長期的な改善を目指すには原因の特定と継続的な対策が必要です。
4. **項目間の相関**:
– 経済的余裕と個人の自律性は比較的高い相関を示し、経済的安定が個人の自由度に直接影響を及ぼしていることが示唆されます。
– 社会的持続可能性と社会基盤・教育機会の相関も強く、コミュニティの持続可能な発展が教育の増進に寄与している可能性があります。
5. **データ分布と箱ひげ図**:
– スコア全体はほとんどの項目で0.6から0.85の範囲内に分布しており、これは経済的・社会的にも安定した状態を指します。特に社会的持続可能性は高い中央値を保っており、長期的に安定していることがわかります。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PCA分析では、PC1が主要な変動を示していて、寄与率0.66であり、これはカバーされている要因の多様性が統一的な影響を与えていることを示しています。
– PC2の寄与率は0.12と低く、二次的な要素としての影響度に留まっていますが、それでも特定の条件で重要となる可能性があります。
**総合的な考察**:
このデータセットでは、経済的および社会的要因の重要な影響力が示されています。短期間の変化に対応するためには、個人の経済的な余裕を増し、ストレス管理や自己効力感の向上を図ることが重要です。社会的要因としては、持続可能な開発と公平な社会制度の促進が、より良いWEIスコアの達成に貢献するでしょう。
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**（青色プロット）: 左側に密集しており、大きなトレンドは見られません。
– **将来の予測**（三本の予測線）: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の三本の線が右側に表示されています。これにより、未来の予測が提供されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が円で示されていますが、実績データには大きな外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの密度が高い場所は、データの分布が集中していることを示しており、特に青色の実績プロットは左側に集中しています。
– 緑色のプロットは前年データで、右側に固まっています。これが季節性や周期を反映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**:
– 青色の実績データと緑色の前年データは同じ時期のデータを示しており、予測とは異なる時系列ですが、予測の傾向を確認するための参照として役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データの分布の違いから、何らかの経済的または環境的な変化があったことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスでは、季節性を考慮した戦略や計画が必要です。将来の予測が示しているトレンドに基づいて、リソースを適切に割り当てることが求められます。
– 社会的には、WEIスコアが比較的安定しているように見えますが、未来の予測に基づき、経済政策の調整が必要かもしれません。
全体として、このグラフは過去のデータとそれに基づく予測がどのように結びついているのかを視覚的に示し、将来的な判断に役立てることができそうです。
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:
このグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは主に二つの期間に分けられ、2025年と2026年に分かれています。
– 2025年の期間では、データは大きな変動を伴わず横ばいの傾向を示しています。
– 2026年の期間には、データポイントが比較的高い値で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータ内においては、外れ値としてマークされているデータポイントがいくつか存在しますが、全体のパターンに大きな歪みを与えているわけではありません。
– 2026年には、データが一部離れた位置に集まっていますが、明確な外れ値として認識されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いマーカーは実績値であり、2025年に集中しています。
– 緑のマーカーは前年の比較データで、2026年に配置されています。
– 予測とされるマーカーは、複数の回帰手法を示す色分けされた線で表されていますが、それぞれが均等に活動域を保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年から2026年にかけてデータセットが異なり、異なる群がデータ範囲内に存在しています。
– 予実の差異とともに、将来の予測可能性への指針を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に2026年のデータにおいて、比較的クラスター化されており、一定の相関やレベルを持っている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 2025年の実績データに対して、予測手法が多様に評価可能であると感じます。
– また、2026年のデータは特定の値域に集中していることから、比較的安定した状況を表しており、経済状況がこのレンジで保たれる可能性があります。
– この安定性は、ビジネスにおいて計画策定やリスク管理に有益であるかもしれません。
このグラフは、過去の実績を基に未来の傾向を予測するための視覚的な指針を提供しています。
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:
このグラフは、360日間にわたって社会WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期期間には黒い円で示される実績値が高密度に集まっています。これは比較的短期間のデータが示されています。
– その後、データは評価期間の空白期間を経て、緑のプロットで新しいデータが示されています。時間経過とともに右に移動していて、少し増加しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒の縁取りの円で示されていますが、特に大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青い点で示される「実績AI」データは、高い密度で集まっており、分析における基礎データとして重要です。
– 緑の点の「前年（比較AI）」は、新しい周期の開始または過去との比較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**:
– 青、緑、それぞれの時系列は異なる期間を示しており、直接の比較は難しいが、前年データが次の予測に影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データと後半のデータが明らかに異なるため、時系列的な相関や分布の変化が考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– データのギャップとその後のデータ継続は、外的要因（例えば政策変更や経済的要因）が影響した可能性を示唆します。
– 新たなトレンドや異常値の多寡が、今後の予測精度やビジネス戦略に影響を与える可能性があります。
このグラフは過去のデータとその後の継続的なデータを比較することで、重要なトレンドや変化点を把握しようとしていると考えられます。ビジネスにおいては、この種の分析は変化の予測と戦略的意思決定に役立ちます。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 左側の「実績（実績AI）」データポイント（青い点）は時間が進んでもほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– 右側の「予測（予測AI）」データ（緑の点）も同様に一定の範囲で水平に進行しており、劇的な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた「異常値」が少数存在していますが、大勢に影響を与えるほどの急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実測データを示し、比較的安定しています。
– 緑の点は予測データであり、将来的にも現状を維持する見込みが示されています。
– 紫や他の線は異なる予測モデリング手法を示し、それぞれ微妙に異なる結果を提供しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データに対して、予測の信頼区間（灰色の帯）があります。現実のデータポイントがこの範囲内に収まっているため、予測モデルが信頼できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図において、データポイントは概ね水平に分布していて、強い相関関係は見られません。
6. **直感的な感じやビジネス/社会への影響**
– 経済的に余裕を持つ状況が継続するため、投資や消費活動にプラスの影響を与える可能性があります。
– 異常値が政策的または経済的な介入を必要とする限度を超えていないため、現時点では特段のリスクは見込まれないと直感的に判断できます。
全体として、データは安定しているため、特に大きな経済的ショックや政策変更がない限り、同様の状態が維持されると考えられます。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つの期間に分かれています。2025年7月から2025年9月までと、2026年7月からのデータがあります。
– 最初の期間では、WEIスコアは比較的安定していて、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、2026年7月からのデータでは、スコアがより高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにはいくつかの異常値が見られ、特定のデータポイントが他よりも高いスコアを示しています。
– 2026年のデータは密度が高く、一部のデータポイントが他のデータポイントから外れているのが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い丸は実績データ、緑の丸は昨年の比較データを示しています。
– 予測範囲や予測方法（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**
– 実績データと昨年の比較データの間に一致している部分もあれば、差異がある部分もあります。特に、2026年のデータは前年よりも高い値を示すことが多いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年のデータと2026年のデータの間に明確な相関関係は見られませんが、それぞれの期間内ではデータポイントが近接しています。特に2026年のデータでは、密集したエリアが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 2026年に向けてのスコアの向上は、健康状態の改善を示唆しています。これは特定の介入や政策の効果が出ている可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策決定においては、2025年の変動を考慮しつつ、2026年の改善傾向を引き続き追跡し、成功要因を特定することで、今後の施策に役立てることができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の期間（約半年間）において、実績AIによるWEIスコアは0.6から0.9の間での横ばい状態です。
– その後、予測AIによるスコアは緩やかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 序盤には、黒色の円で示される外れ値がありますが、全体の範囲内に収まっています。
– 予測期間中に顕著な急激な変動や外れ値は特に見られません。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実際のデータを示し、緑の点は前年の比較データを示しています。
– 異常値は黒い境界線で強調表示されています。
– 予測線は異なる色で示されており、特にランダムフォレスト回帰（紫色）は最も急激に下がっています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの間に顕著な重複はなく、前年のデータはやや高めのスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定しており、予測データがやや低下する傾向にあることから、心理的ストレスの軽減が予想されています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 全体として、WEIスコアは高い水準から徐々に低下しているため、心理的ストレスの減少が示唆されます。
– これがビジネスや社会的観点で示すのは、状況が改善する可能性や人々の精神衛生が向上している可能性があります。
– 企業や政策立案者は、このトレンドを監視して、対応策を変更する判断材料とすることが考えられます。
このグラフは、経済や社会の変化を背景に、心理的ストレスの動向を把握するための重要なツールとなるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数値（2025年7月付近）は安定しているが、徐々に下降していることが見られます。その後、データのない期間があり、2026年7月頃に再びプロットが現れます。再開後の数値は以前よりもやや高い水準に位置しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 始めのクォーターには異常値として識別される点があります。これは重要な変動や予期せぬイベントを反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、過去の実際の数値を表します。
– 緑の点は前年同時期のデータを示しています。
– 赤い「×」は予測されたデータを示し、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）がプロットで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**
– 実績データがなくなってからの予測が、しばらく後に実績データとして現れる部分があるため、予測の信頼性を考慮する際に役立つと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは左側で比較的状態が凝集し、後に少し広がる傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期に見られる下降トレンドは、個人の自由度や自治に関する環境が悪化していた可能性を示唆しています。これは政策変更や経済環境の変動などが影響しているかもしれません。
– その後の回復はポジティブな兆候であり、個人や企業にとって安定した自由度や自治の回復が期待される状況と考えられます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– データは2つの日付範囲に分かれています。前半部分（2025年7月〜9月頃）は、比較的横ばいに近いです。後半部分（2026年5月〜7月頃）は、また別のクラスターがあり、こちらも横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半部分に複数の異常値が見られます。特に、0.4から0.6の範囲に集中しており、その多くが異常値として識別されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値、赤い「×」は予測値を示しています。
– 緑のプロットは前年のデータを表しており、同様の横ばい傾向を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値、前年のデータが比較されており、各々がほぼ一貫したスコアを示していることがわかります。予測モデルは異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による評価を含んでいますが、大きな差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績値は、全体的には相関があるようです。ただし、異常値が散在しているため、注意が必要です。
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**
– WEI（公平性・公正さ）スコアは時間の経過とともに安定しているように見えます。
– しかし、一部の異常値は、社会的な不安や経済的な変動を反映している可能性があります。
– ビジネスや政策の実施においては、この安定性を利用しつつ、異常値の原因分析を通じて潜在的なリスクへの対応策を考慮する必要があります。
データのさらなる詳細や背景情報があると、より具体的な分析が可能になりますが、現時点ではこのような洞察が得られます。
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:
## グラフ分析と洞察
### トレンド
– **実績値（ブルー）**: 初期の時点で高いスコアを維持しているが、後半に向けて動きが見られない。
– **前年（緑）**: データの分布が狭い範囲で停滞しており、スコアが幾分低下しているように見える。
### 外れ値や急激な変動
– **異常値（黒サークル）**: 初期に集中しているが、その後出現していない。これは、初期段階で不安定な要素があった可能性を示唆。
### 各プロットや要素の意味
– **予測の色分け（紫、シアン、ピンク）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のモデルに基づく予測を示している。
– 複数の予測線がほぼ同じ水準で横ばいになっており、予測モデルによる著しい差異は見られない。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績値と前年のデータは、前半ではやや独立しているが、後半において両者のスコアが収束する傾向を示している。これは、ビジネス環境や政策の影響などが、年月を追って収束した可能性を示唆。
### 相関関係や分布の特徴
– 予測モデルは、異なるアルゴリズムにもかかわらず非常に近い予測を示し、総じて安定した分布を持っている。
### 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
– **持続可能性と自治性の安定**: 前年および異常値を考慮すると、持続可能性に関しては年々安定していると見受けられる。しかし、初期に見られる異常値は注意を要する要素であり、潜在的なリスクを早期に把握することが重要。
– **予測の安定性**: 予測が一貫しており、今後の持続可能性の取り組みの計画を立てる基盤として信頼できる可能性が高い。
– **ビジネス影響**: 安定した持続可能性のスコアは、企業が長期的な投資計画を行う上で有効な指標となる。
このグラフは、持続可能性の指標が年を経て安定している一方で、初期には改善策を講じる必要がある可能性を示しています。ビジネスや政策決定にとって、実績データと予測データを元に長期的な計画を立てる指針となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの主要なプロットエリアに分かれています。2025年7月から始まる初期のデータは横ばいの傾向を示しています。
– 2026年5月からの後半部分では、データが異なる位置（一般的には高めの値）に再配置され、やや変動がありますが、全体的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはサンプルから外れた外れ値（異常値）がいくつか見られます。
– 後期のデータには明確な外れ値は見当たりません。
3. **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、最初のプロットエリアにのみ存在します。
– 緑の点は前年との比較を示し、新しいデータエリアに存在しています。
– ピンク、紫、青の線は異なる予測モデル（決定木、線形回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、実施データの近くで未来の推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データと緑の前年データは時系列では明確に分かれており、直接の関係性は見られません。ただし、前年データは実績データと比較して高めです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは比較的密集していますが、後期のデータ（前年）はやや広がりがあり、高めのWEIスコアを示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 実績データの後に予測データが続くため、データの改善や社会的な基盤強化の傾向が存在する可能性を示唆しています。
– 異なる予測モデルによる示唆が示されているため、多様な視点からの分析の必要性が感覚されます。
– 教育機会や社会基盤の改善が実現されれば、長期的に社会にポジティブな影響をもたらす可能性があります。
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:
このグラフについて詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– 青い実績データは横ばい傾向にあり、7月から9月にかけてほぼ一定の範囲内で推移しています。
– 緑色の前年データは7月以降に増加していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの期間には、いくつかの外れ値があるため、異常値が見受けられます。これらは黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色は実績AIによる実績値を示しています。
– 緑色は前年データであり、過去の傾向を示しています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が紫やピンクで示されていますが、それらは過去の実績とほぼ一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは全体として同一の傾向を示していますが、予測データは実績データとわずかに異なる推定をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に目立った相関は見られません。同様に、異常値と予測データとの関係も特に示されていません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実績データが比較的安定しているため、直近のパフォーマンスは落ち着いていると判断できます。ただし、外れ値の存在は潜在的な問題や異常イベントの兆候を示唆しています。
– 年次の予測が成績を示しているため、この指標が社会や経済に与える可能性のある影響を慎重に評価することが重要です。特に、実績と異常値の押さえ込みが成功すれば、社会に対する安定性や信頼感を高める要因となるかもしれません。
これらの分析は、社会や経済政策の計画の際の参考になると思われます。
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:
以下の分析を行います。
### 1. トレンド
– **周期性**: グラフ全体を通して、時間帯や日付によって特定の色（スコア）が繰り返されるパターンが見られる。特に、各時間帯での色の変化は特徴的である。
– **横ばい**: 一部の時間帯ではスコアが安定して横ばい状態にある。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **突然の色の変化**: 特定の時間帯で急激に明るい黄色に変わる箇所があり、これが外れ値を示している可能性がある。
### 3. 各プロットや要素
– **色**: 色の濃淡がスコアの高さを示し、黄色は高スコア、紫は低スコアを意味する。
– **密度**: 色が連続している部分は活動が集中していることを示し、ばらつきがある部分は不安定さを示す可能性がある。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 日付と時間帯の両方でデータが配置されており、時間帯によるスコアの変動が日付全体のトレンドに影響を与えている。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各時間のスコアに一定のパターンが見られるが、特定の日にスコアが極端な変動をすることがある。
– より高いスコア（黄色）は特定の時間帯に集中している。
### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– **活動時間の最適化**: スコアが高い時間帯を特定し、その時間帯を活用することで経済活動の効率化が図れる可能性がある。
– **異常検知のヒント**: 外れ値や急激な変動を検知することで、特定の期間やイベントが経済活動に与える影響を評価することができる。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付における活動の集中度やその変動を理解するための重要なツールとなります。ビジネスにおいては、活動のピークを予測し、戦略的な計画をサポートするデータを提供します。
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:
以下の分析を提供いたします。
1. **トレンド**:
– グラフは時系列ヒートマップとして特定の時間における変化を可視化しています。色の変化から、特定の日や時間帯において強度の変化が見られますが、全体的には周期性が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付に濃い色（青や紫）が見られ、これが急激な変動や異常値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**:
– 色は強度を示しており、黄色に近いほど強度が高く、青や紫に近いほど強度が低いことを示しています。時間帯に時間の縦軸があり、それぞれの色のブロックがその時間帯の状況を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯ごとのデータが並行して存在し、時間に沿って比較が可能です。特定の期間に集中して色の変化があるため、その時間帯に特定のイベントや状況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**:
– 色の分布から、特定の日や時間帯に特異なパターンがあり、それらが相互に関連している可能性があります。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– ヒートマップから、人々は特定の時間帯に活動が集中していると感じるでしょう。例えば、黄色が観察された日付や時間帯は、ビジネスの繁忙時間であったり、経済活動が活発な時期を示している可能性があります。異常な色の変化は警告として受け取られ、戦略的判断の参考として使用されるでしょう。
このようなグラフは、ビジネスのピークタイムを特定し、効率的なリソース配分や顧客対応に活用できる可能性があります。
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
1. **トレンド**
– ヒートマップ上の色の変化は、時間帯によるスコアの変動を示します。色が濃い部分（青紫）は低スコア、明るい部分（黄緑）は高スコアを示しています。
– 日にちごとに上下する時間帯が異なり、全体的なトレンドとしては不規則な周期性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付（例えば、2025-07-06や2025-07-19）では、特定の時間帯で急激なスコアの増加（黄色のセル）が見られます。これらは外れ値として考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 各セルの色は、社会WEI平均スコアの大きさを示しています。縦軸は時間帯を、横軸は日付を表し、時間帯ごとのスコアがその日のどの時間帯で高いかを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の日付にわたって、特定の時間帯（例えば8時から10時、18時から20時）で連続して高いスコアが見られることがあります。これは、これらの時間帯が全体として経済活動が活発である可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によるスコアの分布に一定のパターンが見られますが、必ずしも一貫した相関はないようです。特定の日や時間に集中することが多く、これらは一時的なイベントや社会的活動の影響である可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 社会WEIスコアが高い時間帯は、経済活動が活発であることを示しています。企業はこれらの時間帯に広告やプロモーション活動を強化することが考えられます。
– 急激な増減は、特定のイベントや出来事に起因する可能性があり、これらの要因を分析することでさらなる洞察が得られるでしょう。
このグラフは、特定の時間帯や出来事に対する経済活動の反応を時系列で視覚的に把握するのに役立ちます。
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、経済カテゴリにおけるWEI（おそらく「Well-being Index」等の指標）項目間の相関を示しています。以下に見られる特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は長期的なトレンドというよりは、現在の相関関係を示しています。したがって、特定の方向への傾向というよりは、項目間の一貫した関連性が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値が劇的に高い（1.00に近い）または低い（0に近い）項目に着目が必要ですが、すべてが0から1の範囲内であるため、ここでは実質的な外れ値は無しと見なせます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 数値が高いほど強い正の相関を示し、低いほど相関が弱いか負の相関（負の相関は無い）を示しています。赤い色が濃い部分は、項目間に強い関係があることを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 上記とは異なり、時系列データ間ではなく、複数の項目自体の関係を示しています。個人WEIの「健康状態」と「心理的ストレス」は非常に低い相関（0.21）を示しており、これらは独立している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、社会的指標（例えば社会WEIに関連するもの）と個人の平均指標には全般的に強い相関が見られます（例：「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の相関0.89）。
– 一部の個人の指標（心的ストレスや自由度と自治）は他の指標とは独立性が高いように見えます。
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に関する洞察**:
– 個人の幸福感やストレスの管理が社会的な機能や政策と密接に結びついていることが示唆されます。
– 「健康状態」と他の多くの社会的指標が低い相関を持つため、政策立案者はこれらを個別に分析し、それぞれに対策を講じる必要があると感じるかもしれません。
– 高い公正性と自治の社会は、個人の幸福度に良い影響を及ぼす可能性があるため、ビジネスや政策はこれを考慮すべきです。
このヒートマップはWEIの各項目の関連性を視覚化することで、政策やビジネス戦略における領域の優先順位を明確にするための有用なツールとなります。
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:
このグラフは、経済カテゴリにおける複数のWEI（Well-Being Index）タイプのスコア分布を箱ひげ図で比較しています。以下に各ポイントに焦点を当てた洞察を示します。
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドとしては、各WEIタイプにおける中央値の位置は比較的一定であり、大きな上昇または下降のトレンドは見られません。ただし、個別のカテゴリにおいてばらつきに違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のWEIタイプ（例：「個人WEI（心理的ストレス）」）では外れ値が存在し、一部のデータポイントが他と離れた値を示しています。これは、このカテゴリでの変動幅が大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱の範囲が広いほど、データのばらつきが大きいことを意味します。「社会的WEI（生活の整備・教育機会）」などは、ばらつきが比較的大きいです。
– 箱の色合いは、視覚的なグループ化を示しており、特にスコアがどの程度高いか低いかを示すために用いられていますが、具体的な意味は明示されていません。
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として提示され、時系列データのリレーションはグラフからは直接的には読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのWEIタイプは中央値が0.7から0.9の範囲に収まっており、比較的一貫した高い幸せ度を示しています。
– スコアの分布の幅は、各WEIタイプによって異なり、特に特定のカテゴリにおける変動性が示されています。
6. **直感的または社会的影響**
– 人間が直感的に感じるのは、特定のWEIタイプによって幸福感やストレス度に関する異なる側面が強調されているということです。
– ビジネスや政策決定において、どのWEIタイプが強化すべきか、あるいは改善が必要かを特定するのにこのデータは役立つでしょう。特にばらつきが大きいカテゴリは調査や介入の余地があるかもしれません。
この分析を通じて、特定の経済的・社会的要素が人々の幸福や生活の質にどのような影響を与えているかを深く理解し、改善のための戦略を考えるための有用な基礎を提供します。
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
### 1. トレンド
– **全体の傾向**: グラフには明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、広がり方から見ると、第1主成分が大きくなるにつれて第2主成分がやや減少する傾向が見られます。
– **周期性**: 特に明確な周期性は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 第1主成分が-0.3から0.3の範囲に収まっている中で、-0.25付近に少数の外れ値が確認できます。
– **急激な変動**: 特定の急激な変動は見受けられません。
### 3. プロットや要素の意味
– **プロットの分布**: プロットは均等に散らばっていることから、偏りが少なく、多様なデータ分布を示していると考えられます。
– **色と密度**: カラーと密度の情報は与えられていませんが、密度が高い部分は第1主成分が0.1から0.3の範囲に見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時系列データ**: このグラフ自体は時間軸を持たず、データの時系列関係は確認できません。ただし、WEIの構成要素が時間範囲にわたって計算された結果である可能性はあります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 第1主成分と第2主成分の間には弱い負の相関がある可能性が見られます。
– **分布の特徴**: データは主成分空間内で幅広く分布しており、特定のクラスターや集中は見られません。
### 6. 人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響
– **直感的な見解**: データの分布は多様性を示しており、特定の要因がWEIに大きな影響を及ぼしている可能性は低いと感じます。
– **ビジネスや社会への影響**: WEIは通常、経済活動の指標として使われます。この分散は、経済活動が安定していないことを示すかもしれません。この状態が続くと、政策決定者に詳細な監視と調整が求められるでしょう。
このグラフからは、経済状況の変動とその複雑性を反映したデータが示されていると解釈できます。安定した成長を図るためには、さらなる分析と状況理解が重要です。
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。