📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 全体的なトレンドを見ると、データの開始から中盤にかけては600から700点台のスコアで横ばい、もしくは若干の上昇が見られます。後半には800点台以上の数値が見られ、若干の改善が見受けられます。このような上昇は改善の兆しを示しているかもしれませんが、期間内に即時的な変動も存在しており、全体的には小幅な上下動を内包しています。
– **個人WEI平均**: 個人WEI平均も同様に、期間中は上下しつつも全体的に横ばいです。日によっては異常値が存在し、特に650から750の間を行き来しています。
– **社会WEI平均**: 社会WEI平均も全体としては安定していますが、特定の期間では急な上昇が見られます。例えば、7月6日から8日頃の社会WEIは特に高いスコアを示しており、社会的イベントや政策の成果の可能性があります。
#### 2. 異常値
– **総合WEIの異常値**: 特定の日には特に高いまたは低いスコアが見られます。この理由として、特定の日における経済的または社会的な突発事象の影響が示唆されます。例として、7月6日の高いスコアは何らかのポジティブイベントが影響しているかもしれません。
– **個人WEIと社会WEIの異常値**: 社会イベント、政策変更、有名人の動向などが個人や社会のスコアに影響を与えた可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **長期トレンド**: 全体的に緩やかな上昇傾向が確認されています。
– **季節的パターン**: 毎月の初旬や末尾にスコアの変動が見られますが、明確な季節的周期性は示されていません。
– **残差成分**: 突発的なイベントや評価基準の誤りといった非周期的な要因がいくつかの変動を引き起こしている可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ分析**: 経済的余裕と個人的・社会的幸福度に強い正の相関が見られ、多くの項目が生活の質に密接に結びついています。ただし、ストレス項目はほかの項目と負の相関を示すことが多く、特に心理的健康と自由度に密接に関与します。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図による分析**: 各WEIスコアは中央値で均一に分布しており、いくつかの項目によって異常値の存在が確認できます。心理的ストレスや自由度においては外れ値が散見されます。
#### 6. 主要な構成要素（PCA）
– **PC1の寄与率が0.66**: WEIスコアの中で、特に経済的余裕と社会的な安定性が総合スコアに大きく影響していることを示唆しており、PC1は主に経済や社会基盤を反映している可能性があります。
– **PC2の寄与率が0.13**: 日常のささいな変動や個々のプライベートストレスがわずかに影響することが考えられ、社会的な相乗効果の影響を補完しているようです。
**結論として**、このデータセットは個人と社会の幸福と経済的条件の間の相関を示しており、7月の中旬から後半にかけては特にスコアの上昇が見られます。これらの
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:
このグラフは、経済カテゴリーにおける総合WEI（週間経済指数）スコアの時系列データを示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、2025年7月から2025年11月までの実績データ（青い点）が示されています。この期間は比較的安定しています。
– グラフの右側には、翌年のデータ（緑の点）がクラスターとして示されており、先の期間と比べ若干低めのスコアを示す傾向があります。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 異常値が黒い円で強調されていますが、これらはグラフの中央あたりに集中しており、期初に観察されています。
– 急激な変動というよりも、一定の範囲内での変動に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示し、緑の点が前年の比較データを示しています。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色の線で表示されていますが、大きな変動は見られません。
– 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**:
– 実績と前年データは比較的近い値を示していますが、若干、前年よりスコアが低下している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データの大部分は近い値で密集しており、新しい予測データでは一部が予想外の変動を示しています。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**:
– このグラフからは、経済状況が前年と比較して若干下降傾向にある可能性があります。このことは経済活動や消費者信頼感に影響を及ぼす可能性があり、更なる調査が必要です。
– 異常値は何らかの非経済的要因や特異事象によってもたらされた可能性があり、注意が必要です。
全体として、このグラフは経済活動の安定性と異常値による影響を示しています。ビジネス戦略においては、異常値の分析とトレンドの把握が重要でしょう。
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:
ここで示されているグラフについて、専門的な視点と直感的な洞察を組み合わせて解析してみます。
1. **トレンド**
– グラフは二つの期間に分かれており、左側の青色のプロット（実績AI）が比較的安定しており、急激なトレンドは見られません。一方で、右側の緑色のプロット（昨年比較AI）は全体としてやや上昇傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットの中に黒色の大きな円で示されている外れ値が存在します。これにより、この期間中に一時的な異常が発生したことを示唆しています。
– 緑色のプロットにおいては、明確な外れ値や急激な変動は見られませんが、プロットの密集度に多少のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績AIデータは過去の実績を示しており、現在の状況を把握するための基準となります。
– 緑色の昨年比較AIは、前年のデータとの比較であり、季節性や年ごとの違いを把握するのに役立ちます。
– 異常値はリスク管理や異常検知の指標として活用される可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色と緑色のプロットの期間が異なるため直接的な関係性は分かりにくいですが、昨年のデータと実績値の間に何らかの関連性、もしくは変わった要因があることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青色のプロットはやや集中しており、安定した分布を示しています。
– 緑色のプロットはばらつきが見られるものの、やや上昇するトレンドを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 実績AIデータが安定していることから、ビジネスにおいては一定の安定性が保たれていると感じられるかもしれません。しかし、突出した外れ値はリスクとなり得るため注意が必要です。
– 昨年比較AIでの上昇傾向が示されていることから、ビジネス機会の増加や経済的な改善が期待されることが考えられます。
このグラフからは、過去の実績と前年との比較により、現在と将来の状況の把握ができるため、戦略的な意思決定に役立つ情報を提供していることが伺えます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青）**：7月から9月にかけてWEIスコアが一貫して高い水準にあり、安定しています。
– **予測（異なる色の線）**：一部は緩やかな下降を示唆していますが、全体として大きな変動は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒円）**：7月から9月のデータには少数の外れ値があります。これは短期的な異常事象や不確定要素によるものと考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**：実際の測定データを示し、過去3ヶ月の安定したパフォーマンスを表しています。
– **予測（複数色の線）**：異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による将来の予測を示しています。予測モデル間では予測範囲に多少のばらつきがあります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現時点での実績と予測結果は非常に近接しており、予測モデルの信頼性が比較的高いと推測されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測値は、実績値と強い相関があります。また、7月から9月のスコアは比較的集中しており、7月以降のデータ分布はやや広がっています。
### 6. 人間が直感的に感じることおよび影響
– **安定性**：全体として過去数ヶ月のWEIスコアは高い水準を維持しており、安定した状態を直感的に感じます。
– **予測精度**：複数の予測モデルが実績に近い予測をしているため、将来のスコアについても高い信頼性を持って予測可能だと感じられます。
– **ビジネスへの影響**：この安定したスコアは、経済の多くの分野での信頼性や安定した成長を支持する要因となり得ます。ただし、外れ値が示す潜在的なリスクには注意を払う必要があります。
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:
以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる時期のデータを示しており、初期のデータは2025年中のもので、後のデータは2026年にかけてのものです。それらの間に明確なギャップがあります。
– 初期のデータ（2025年）は横ばいで、外れ値がいくつか見られますが、大部分は0.7から0.8の間に位置しています。
– 2026年のデータはより多様で、前半は異常に高いスコア（0.7から1.0）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分のデータ（青いドット）において、0.6以下の外れ値が観察されます。
– 2026年のデータは、幅広い範囲に及んでいますが、特に異常値は確認できません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青の点は実績を表し、緑の点は前年のAIによる予測、紫の線は予測手法です。
– 特に注目すべきは、紫の予測（ランダムフォレスト回帰）が2026年のデータの分布とよく一致していることです。
4. **時系列データの関係性**:
– 初期のデータと後のデータに連続性は見られず、異なるパターンを示しています。これは、評価基準や環境の変化を示唆するかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と後のデータセット間には、直感的な相関関係は見られません。
– 2026年のデータは多様な数値を示し、広い範囲の経済的余裕を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、評価期間中の経済的余裕の変化を示唆しています。特に、2025年から2026年にかけての経済的環境の変化や評価基準の変更を示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会においては、これらの変動が消費者行動や市場動向に影響を与える可能性があります。特に2026年の経済的余裕の増加の兆候は、ポジティブな市場環境の可能性を示唆しています。
これらの情報を基に、さらなる分析を行うことで、より具体的な施策や予測が可能となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **上昇/下降/横ばい**: グラフの左側（2025年7月から9月）に実績データが集中し、横ばいの傾向が見られます。一方で、2026年に入るとデータが右側に再び出現していますが、この部分は過去と比較するためのデータとされています。
– **周期性**: 明確な周期性は観察されませんが、データが特定の期間に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータにいくつかの異常値があることが確認でき、これらは健康状態の変動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**: 実際の健康スコア。
– **緑色の点**: 比較のための前年のデータ。
– **黒い大きな丸**: 異常値。
– **各色の線**: 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測。
– **灰色の領域**: 予測の不確かさ範囲（3σ）。
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が可能ですが、特定の相関関係や因果関係については明確に表示されていない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側のデータは比較的一貫性がありますが、右側の前年データはいくつかの異常な変動があります。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**
– 予測モデルを利用して、今後の健康状態を推測し、適切な健康政策や経営戦略を立てることが可能です。
– 異常値の存在は、特定の外的要因や出来事（例：パンデミック、気候変動）が健康状態に影響を与えている可能性を示唆します。
– 健康状態の改善に向けた施策や予測の精度向上が、個人のウェルビーイングや経済活動に直接的な影響を与えるでしょう。
全体として、このグラフは個人の健康状態の時系列変化を示し、将来の傾向や異常の検出に役立ちます。より多くのデータと精度の高い予測モデルを活用することで、健康状態の改善に向けた具体的な方策を立案することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間(2025年7月～2025年9月)では、`実績AI`によるデータポイントが0.5から0.8の間で変動しています。この期間における大きなトレンドは見られませんが、比較的安定しています。
– `予測AI`のマーク（×）が少し下がっていますが、大きな傾向は追いづらいです。
– その後の期間(2026年3月～2026年7月)には、`昨年(比較AI)`のデータが0.4から0.9の間でより分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– `異常値`として円で示されているデータポイントがありますが、特に極端な外れ値ではなく、全体の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– `実績AI`の青いプロットは、安定しているものの、予測データ（線や×）との比較で多少の変動が見られます。
– `昨年(比較AI)`の淡い緑のプロットは、個人の心理的ストレスが前年に比べて多様な範囲であ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**
– `実績AI`と`予測AI`のデータ間には若干のズレがあります。これは可能性として予測の精度の課題を示唆しています。
– 今後の動向を予測するには、過去の実績と比較するための強力な予測モデルが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– `実績AI`のデータは比較的集中していますが、`昨年(比較AI)`と比較するとばらけています。これは経済の変動に伴うストレスレベルの変化を示しています。
6. **直感的な人間の感覚とビジネスへの影響**
– `実績AI`の結果が安定していることから、心理的ストレスが一定の範囲内で収まっていることがわかりますが、予測とのズレが危険信号として捉えられるかもしれません。
– ビジネスへの影響として予測の精度を向上させることで、リソース管理やメンタルヘルスケアの計画を最適化することが可能でしょう。
– 社会的には、時間の経過とともに心理的ストレスがどう変化するかを注視することが重要です。
このグラフは、個人の心理的ストレスの評価を助け、社会全体のメンタルヘルスへの意識向上に貢献できると思われます。
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**:
– 左側のデータ（実績AI, 青いプロット）は比較的安定しており、横ばいに見えます。
– 右側のデータ（前年比較AI）は緑色で表されており、同様に安定していますが、前年に比べて右にシフトしています。この移動は何らかの成長や変化を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のデータには黒い丸で示された異常値が数多くあります。異常値検出により、これらは特異なイベントや異常なデータとみなされています。
– 異常値が集中している点は、特定の要因（例えば、政策変更や突発的な出来事）の影響を反映しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青（実績AI）と緑（前年比較AI）は異なるデータセットや異なる方法での評価を表しているようです。
– 各予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が異なる色で示されていますが、このグラフにその詳細は描かれていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと前年比較AIのデータセットは、時間の経過とともに類似したパターンを示していますが、その中で緑色が右にあることは前年より改善していることを示すのかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIデータは、均一な分布を示していますが、一部異常値が存在します。
– 前年比較AIデータもほぼ似た分布です。
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**:
– このグラフからは、制度的または政策的な変化が経済の自由度と自治に影響を及ぼしている可能性があると考えられます。
– 企業や政策立案者は、異常値の発生タイミングを特定し、その背後にある要因を調査することで、今後のリスクの軽減や制度の改善に役立てられるでしょう。特に、前年よりWEIスコアが全体的に右（良い方向）に移動している場合、ポジティブな変化が見られるとして対策を強化することも考えられます。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは大きく二つの期間に分かれています。最初の期間（2025年7月付近）は一時的な変動が多く見られますが、全体的に横ばいの傾向が確認できます。
– 次の期間（2026年5月以降）は、データポイントの密度が高くなる兆候が見られます。異なる予測モデルの結果を示すデータが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間においては、いくつかの異常値（黒丸）が見られますが、これらは特異な事象として扱われる可能性があります。
– 予測モデルでは一部の外れ値の影響でデータが予測範囲を外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実績のデータポイントは実際の測定値を示し、各時点の公平性・公正さのスコアを表しています。
– 緑色のデータポイントは前年のデータと見なすことができ、その年々の比較が可能です。
– 紫や他の予測線は様々な予測モデルによるスコア推定値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データを比較することにより、モデルの予測精度や傾向の把握が可能です。
– 年間のスコアの変動に対する予測精度は異常値の影響を受けやすいことが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 開始期間のWEIスコアが0.4〜0.8の間に多く分布しているのに対し、後半部分ではスコアが集中的に表れ、分布が狭まっていることがあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが安定的であるならば、社会的な公平性・公正さが維持されていると考えることができます。しかし、初期の変動や異常値はそのリスクを示唆しており、対策が必要とされるかもしれません。
– 予測モデルの違いが見受けられる点では、異なるアプローチがどの程度信頼できるかの評価が重要となります。ビジネスや政策決定において、どのモデルが最適かを見極めることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（青い点）**は7月から10月にかけて上昇した後、横ばいの傾向があります。
– **予測（各色の線）**は概ね安定しており、特定の上昇や下降のパターンは見られず、横ばいを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の位置に異常値（一部の円で示されています）が存在するようですが、大部分が0.8以上に集中しています。
– 混じり合った色のプロットが、特定の期間でわずかに変動していることを示唆していますが、大きな急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **青い点**は実績値を示し、実際のWEIスコアを反映しています。
– **緑の点**は前年のデータを示し、過去との比較を可能にしています。
– **紫やピンクの線**は予測モデルによる将来の推定を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年データ、および予測値が近い範囲に集まっていることから、現在のスコアが概ね過去の傾向を維持していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に0.8から1.0の範囲に分布し、全体的に高水準を維持しています。
– 特定の大きな相関は見られませんが、予測と実績が近いことからモデルの精度が高い可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– WEIスコアが高く安定していることから、この地域または組織は持続可能性と自治性をうまく維持している印象を受けます。
– ビジネスにおいては、高いスコアが持続されることで投資や信用が強化されやすく、社会にもプラスの影響を与えるでしょう。予測が現状と大きく異ならないことから、今後も現状の戦略や方針を継続することが望ましいと感じられるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの分析結果です。
1. トレンド:
– 実績（青色の点）は、比較的安定して0.8付近に集まっており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 青色の円で囲まれたデータポイントは異常値としてマークされていますが、大きく外れた値は見られません。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 青色の点は実績値を示し、緑色の点は前年のデータを意味します。
– 緑色の点は、実績値よりも若干低い位置に分布しており、前年よりも改善された可能性を示唆しています。
– 色分けされた線は、異なる回帰モデルによる予測を表しており、特に決定木回帰（紫色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）が示されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績値と前年のデータを比較すると、変化の傾向が見られ、近年の改善が示されています。
– 予測値の分布は一貫しており、モデルごとの差異は小さいです。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績値と予測値には強い相関関係があると見受けられます。
– 予測モデルの範囲は、実績値の変動に近い位置に設定されています。
6. 直感的な印象およびビジネス・社会への影響:
– グラフを見ると、過去一年間での社会インフラ・教育機会の安定性が伺えます。
– 予測も実績に基づいて堅実に行われており、将来の発展が見込めます。
– ビジネスや社会的な政策にとって、過去の改善点を維持しつつ、さらなる改善を目指すことが可能であることを示しています。
この分析は、具体的な数字よりも全体の動向やモデルの評価に焦点を当てたものです。
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:
分析しますと、以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**
– グラフは二つの異なる時間帯に分かれています。最初の期間（2025年7月から2025年9月）は、スコアが0.6から0.9の範囲で変動しています。この期間の最後には、ランダムフォレスト回帰モデルによる予測でスコアが減少しています。
– その後、データが途切れ、新しい期間（2026年3月から開始）に入ると、スコアが0.7から1.0の範囲で再び多数のプロットが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間には、幾つかのプロットが「異常値」として強調されていますが、詳細な変動の特徴は明確ではありません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績値を示し、緑色の点は前年（比較AI）の数値を示しています。予測には2つの異なる手法（線形とランダムフォレスト）が使われており、線形回帰による予測が示され、またランダムフォレスト回帰では下降するトレンドが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に大きな変動は見られず、特に実績値は安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年を比較すると、スコアは前年よりも若干高い位置で分布しています。
– 広い範囲での点の密度が示されていますが、極端な外れ値は見当たりません。
6. **直感的な感覚と影響**
– 経済的および社会的な安定性が示唆され、スコアが高く、特に後半では高い維持がされています。
– 社会的・経済的厚生が向上していることが示唆されるため、ポジティブなインパクトを持つと直感的に感じられるでしょう。
全体として、このグラフは過去1年間のWEIスコアの安定と改善を示し、将来のプラニングや政策の形成において有用な指標となりえるでしょう。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップから、いくつかの視覚的特徴と洞察を引き出せます。
1. トレンド:
– ヒートマップ内の色の変化から、特定時間帯でスコアが変動していることがわかります。色が濃いほどスコアは低く、色が明るいほどスコアは高いです。
– 時間帯によってスコアの変動パターンが異なるため、周期性や時間依存性がある可能性があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特異な色が見られる箇所は、異常値や急激な変化を示している可能性があります。例えば、特定の日の特定時間帯で急にスコアが高くなる部分があることがわかります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示し、色の濃さがスコアの高さ（または低さ）を表しています。色の濃度はスコアの異なる段階を示しており、鮮やかな黄色が高スコア、濃い紫が低スコアを表しているようです。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 複数の時間軸における色の相関をみることで、同様の時間帯に類似したスコアパターンが発生しているかを評価できます。これは一定の日付のパターンが他日に繰り返されるかを探索するヒントになるでしょう。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 色の分布を通じて、時間帯ごとにスコアの分布の偏りを読み解くことができます。同様の時間帯で同じようなスコアが現れるかを確認できます。
6. 直感的な感想と影響:
– ビジネスや社会活動においては、特定時間帯におけるスコアの上昇傾向や急激な変動は、その時間帯に何らかの活動や経済イベントが行われている可能性を示唆しているかもしれません。このような分析は、特定の時間帯にフォーカスしたマーケティング戦略や業務管理の改善に役立てることができるでしょう。
全体として、このヒートマップは特定の曜日や時間帯での経済活動の活発さを視覚的に提示しており、そこから日々のビジネスや政策形成に向けた実践的な洞察を得ることができます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体的に特定の時間帯に色の変動が見られ、周期性があるように見えます。特に、早朝や夕方の時間帯で色の濃淡が変化しており、活動性が異なることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日（例: 2025年7月23日、22時）の色が他の日とは異なり、急激な変動があったことを示しています。この日に何らかのイベントや異常な活動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は、おそらく個人WEIの平均スコアを示しており、色が濃いほど低く、明るいほど高いスコアを示しています。時間ごとの活動性や効率性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**
– 時間帯別および日別にプロットされているため、どの時間帯がより活動的か、または非活動的かが視覚的にわかりやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い活動性（黄色）が一定の時間帯に集中しており、特に昼間の時間帯に多いようです。一方、低い活動性（青紫）は夜間の時間帯に集中しています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**
– 直感的には、昼間の活動が活発であることから、職場や社会での一般的な作業時間を反映している可能性があります。逆に、夜間および早朝の活動が少ないのは、休息時間を示している可能性があります。このようなデータは、働き方改革や社会の生活習慣を分析する上で有用です。
全体として、このヒートマップからは特定の時間帯における個人の活動性・効率性の違いを捉えることができ、経済活動の効率化や労働時間の最適化に役立つヒントを提供すると考えられます。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 全体的に特定の時間帯においてカラーパターンに周期性が見られます。特に7時から8時、16時から17時と23時から24時に明瞭な色の変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日や7月23日に黄色の目立つスコアがあり、これは平均からの大きな逸脱として見られます。7月23日は急激に低下し、7月24日からの数日間は再び上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃度は経済指数のスコアの高さを示しており、黄色は非常に高いスコア、青っぽい色は低いスコアを示しています。これにより、時間帯ごとの強さや弱さが視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付の色の変化はその日全体のトレンドに影響を与える可能性があります。例えば、7月6日は一部の時間帯で顕著なスコアの上昇があり、その日に何らかのイベントがあった可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 17時代や23時代など、特定の時間帯での変動が他と比べて目立つ特徴があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 一部の日や時間帯で見られる急激な変動は、特定の政策発表や社会的イベントによって引き起こされている可能性があります。ビジネスにおいて、これらの時間帯を特定し、戦略的に働きかけることで、より効果的な結果を得られるかもしれません。
このヒートマップは、日々および時間帯ごとの経済指数の変動を視覚的に捉えることで、効率的な意思決定に役立つツールとなります。
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、WEI（Well-being Index）の様々なカテゴリ間の相関関係を示しています。以下に重要な視覚的特徴とその洞察を示します：
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は特定の期間のトレンドを示すものではありませんが、各項目間の相関の強さ（相関係数）が視覚的に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が非常に低い部分や高い部分が、通常のパターンから外れた値として捉えられます。たとえば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間で相関が低くなっています（0.19）。
3. **各要素の意味**:
– 各セルの色の濃さは相関の強さを示しています。赤に近いほど相関が高く、青に近づくほど相関が低いことを示します。
– 1.00に近いカテゴリ同士は非常に強い相関を持ち、0に近いものは相関がほとんどない、もしくは負の相関であることを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データの直接的な関係は示されていませんが、異なるカテゴリ間の強い関連性が見受けられます。「総合WEI」と「個人WEI平均」とは特に高い相関（0.93）を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と他の項目で多くの高い相関が見られます。特に「総合WEI」や「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が顕著です（それぞれ0.89, 0.90）。
– 特に低い相関が見られるものとして「個人WEI（健康状態）」と他の項目間の相関（ほとんどが0.3以下）が挙げられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が示される項目間では、これらを同時に改善する取り組みによって、相互に好影響を及ぼす可能性があります。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」間のシナジー効果を活かすことで、総合的な社会の幸福感を高めることが可能です。
– 経済的余裕などが健康状態に強い影響を与えていないことから、健康改善には異なるアプローチが必要かもしれません。
このヒートマップからは、どの項目が互いに強く結びついているかを視覚的に把握でき、それがビジネスや政策策定に役立つ可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは、全体的に異なるカテゴリごとに幅広く分布しており、特定の上昇または下降トレンドは見られません。横ばいの分布が多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（認識柔軟性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」において外れ値が見られます。外れ値は、観測された値が他のデータ点から大きく外れた例を示しており、特定の事象が異常に影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図は、四分位数を示し、中央値、範囲、外れ値を視覚化します。箱の幅は各カテゴリ間の分散を示し、例えば「個人WEI（心理的ストレス）」では箱が狭く、一貫性の高いデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプのスコアは、異なる視点から経済活動を評価しており、直接の時系列データの関係性は図に示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリ間のスコア分布には違いがあり、特定のカテゴリ（例：「個人WEI（経済的余裕）」）がより多くのスコアの変動を持ちます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 人々は「社会WEI（生態系整備・持続）や「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」の外れ値に注目するでしょう。これらは社会的な安定性や持続可能性に対して特に影響があると考えられ、社会の変化や不安定性を示唆する可能性があります。
– また、経済的余裕が個人の幸福に与える影響を考慮する際、「個人WEI（経済的余裕）」の分布の広さは政策決定者への重要な洞察を提供します。
このように、WEIスコアの分布を理解することで、経済活動における多様な要因がどのように関係し合っているかを分析し、より包括的なアプローチを取るための基盤を提供します。
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:
以下がこのPCAグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見て、明確な上昇または下降トレンドは見られません。ただし、第1主成分の値が大きくなるにつれて、第2主成分の値は下降傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右下と左下に少数の外れ値が見られます。これらの点は他の点と比較して異なる動きをしている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点はWEI構成要素の主成分を示しています。横軸は第1主成分、縦軸は第2主成分です。
– 色や密度は均一であり、特定のグループやクラスターも可視化されていません。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 特定の時系列関係はこのPCAグラフだけでは見られません。ただ、点在する密度から何らかのグループ化ができる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 非常に弱い負の相関が見られます。第1主成分が増加するにつれて、第2主成分が減少する傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人々は経済の不確実性や変動の幅広さを直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、経済指標が様々な要因で複雑に絡み合っていることが伺え、単一の指標に頼ることの危険性を示唆しています。
– 複数の要因が異なる影響を与えている可能性があり、それに対する対応策を考慮する必要があります。
このPCA分析は、多次元データの中で主要な変動要因を理解するための有力な手段であり、データの複雑性を把握する助けとなります。
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。