📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果:
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 全体トレンドは微細な変動を見せつつ、下降傾向が確認されます。特に、2025-07-01の最終評価以降、7月2日に急激な落ち込みが見られ、再度少し持ち直していますが、全体的には低下しています。
– **個人WEI平均**: こちらも下降トレンドをたどっており、特に7月1日から2日にかけて0.75から0.675へと大きな低下が見られます。その後の日にちは横ばいです。
– **社会WEI平均**: 最初は若干の変動を見せつつも、高めに保っていましたが、7月2日に顕著な下降が観察されます。
#### 異常値
– データセットには、特定の異常値は報告されていません。ただし、7月2日の複数のスコアにおける急激な低下は、重要なイベントや環境の変化があった可能性を示唆します。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期的トレンド**: 総合WEIおよび各項目すべてで微細ではあるが下降トレンドが確認できます。
– **季節性パターン**: 特に観測されていません短期間のデータであり、季節性を識別するには不十分です。
– **残差成分**: 特に目立つ残差はありませんが、2025-07-01から7月2日の変わり目でのトレンドが突出しています。これは短期的な要因となっ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**を仮定すると、同項目群では高い正の相関が見られ、特に社会的ミーティング項目間では強い関連性が予測されます。個人ストレスの減少が経済的余裕、健康の向上と関連している可能性が高いです。
#### データ分布
– **箱ひげ図分析**：個々のWEIスコアの中央値は概ね0.7付近で安定していますが、項目によってはスコアのレンジが広く、ばらつきもみられます。個人WEIの中では経済的余裕が特に高相に位置しますが、ストレスは全体的に低め且つ安定しています。
#### 主な構成要素 (PCA)
– 主成分分析から、**PC1 (73%)** が大部分を説明し、それに続く**PC2 (15%)** は他の相乗効果を補います。主に社会的持続可能性と経済的余裕がPC1により寄与し、これらはWEIの大部分の変動に関与している可能性が高いです。
### 総合評価と展望
この30日間、全体としては降下の兆しがあるものの、個人の経済的余裕と社会的持続可能性が高い貢献を示しています。WEIの低下は、主に現在の社会政策や経済環境の悪化を示唆する可能性があります。内外の環境変化への迅速な対策が取られなければ、さらなる悪化の恐れがあります。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は初期においては安定しているが、観測範囲の後半ではデータが存在しない。
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測（青とピンクの線）はほぼ横ばい。
– 決定木回帰（紫の線）は急激に減少し、最終的に0に向かう傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値は見られないが、決定木回帰の急激な下降が注目ポイント。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のデータポイントを示し、比較的一定の範囲内で収まっている。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、初期の実績の範囲をカバーしている。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる傾向を持っているのがわかる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰は非常に似た動きをしているが、決定木回帰は異なる動きをしており、データの扱い方やモデルの特性の違いが影響している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績に基づく予測が複数の手法で行われているが、下降トレンドは決定木回帰に特有。これがモデルの選択に影響を与える可能性がある。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、決定木回帰の予測に対して不安を感じる可能性がある。これはモデルの選択とその信頼性に影響を与える。
– ビジネスや政策決定において、異なる予測モデルが異なる結果を示す場合、どのモデルを採用するかが重要な判断ポイントとなる。
– モデルの選択は、将来的なリスク管理や戦略の再評価が必要であることを示唆している。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は短期間で、全体的に横ばいの傾向を示しています。
– 予測（線形回帰）は下がり続けるトレンドを示しています。
– 一方で、ランダムフォレスト回帰の予測は一定の水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには特に目立った外れ値は見られませんが、予測モデル間での結果のばらつきが顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は過去の実データを示しており、現在の状態を反映しています。
– 線形回帰（紫の線）は時間が進むにつれてスコアが減少する予測を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、スコアが一定のまま推移する予測を提示しています。
– 灰色の領域は、予測に対する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**:
– 予測AIと実績データ間での乖離が見られます。特に、未来に向けて異なる予測がしているので、どのモデルがより信頼度が高いかに注目する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰の予測は単調に低下するのみで、データ全体の動きとは一貫しているとは言えません。
– ランダムフォレストなどの他の予測モデルは過去データと一貫した予測を示す可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々は予測モデル間の不確実性を感じるかもしれません。特に、どのモデルを信頼するかが重要です。
– ランダムフォレストの予測が安定しているため、短期間の指標としてより安定している可能性があります。
– 経済的には、予測の違いは意思決定に影響を与える可能性があり、特にリスク管理や計画策定において重要です。
このグラフを見る限り、予測に対する異なるモデルの振る舞いを吟味し、ビジネス戦略を適切に調整することが重要になるでしょう。
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、30日間の社会WEI（Wellbeing Economic Index）スコアの時系列散布図です。以下、各要素についての分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の数日間に表示されており、その後のデータポイントはありません。
– 予測モデルの一つ（法令木回帰、紫色）は急激に下降していますが、他の予測モデル（線形回帰、水色、ランダムフォレスト回帰、ピンク）は比較的横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 法令木回帰モデルが急激に下降し、その後0付近で一定になっています。これは異常値としての変動を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、過去の数日間の実績スコアを表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、その範囲内に実績データが収まっています。
– 各種予測モデルは異なるアプローチでの将来予測を示し、それぞれのモデルが異なる予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 法令木回帰モデルと他のモデルとの間に顕著な相違が見られます。他のモデルは安定した予測を提供していますが、法令木回帰では技術的なまたはデータに基づく理由によって大きく異なる予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測モデルとの間に、大きな相違は見られず、予測がある程度の範囲内で行われていることが示されています。ただし、法令木回帰モデルを除く。
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**:
– 一般的に、予測モデルが安定していることから、直近の経済環境は一定の安定を維持していると考えられます。
– 法令木回帰モデルの大幅な変動はビジネス上のリスクを警告するものである可能性があるため、このモデルが示す警告が妥当であるかを確認する必要があります。
– 経済指標に大きな変動が見られないことは、企業や投資家にとって安心材料となるでしょう。ただし、特定のモデルが示すリスクには注意が必要です。
総合的に、グラフの安定した予測は安心感を与える一方で、特定のモデルによる異常値には注意を払う必要があると考えられます。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、初期段階で0.7から0.8の範囲に収まっています。
– 線形回帰予測（紫の線）は、最初は横ばいですが徐々に大きく下降しています。
– ランダムフォレスト回帰予測（ピンクの線）は、最初から一貫して横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな変動はなく、安定しています。
– 線形回帰の線は急激に下降しているため、予測としては不安定です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットが実績を示し、比較的安定した範囲で推移しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、狭い範囲に収まっていることから予測精度が高いと言えます。
– ピンクの線はランダムフォレストの安定性を示し、予測が安定してい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**
– 線形回帰とランダムフォレストでは予測の方向性が異なっていますが、ランダムフォレストがより現実の実績に近いため、信頼できると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰は明確な下降トレンドを示しますが、ランダムフォレストは横ばいで、実績データに近い予測を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEI（経済的余裕）がこの先も安定していれば、消費活動が安定し、経済全体にも安定感をもたらす可能性があります。
– 線形回帰の急激な下降予測が誤っているとすれば、投資判断や消費者信頼感に悪影響を与える恐れがあります。そのため、より安定したランダムフォレスト回帰が現実に近い予測として経済活動の指針に利用されるべきです。
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
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**: 初期数日間では安定している。
– **予測データ（X印）**: 数値の具体的な変動は示されていない。
– **予測モデル**: 線形回帰と他の予測モデル（法定木、ランダムフォレスト）は時間の経過とともに上昇または横ばいの傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期数日間の実績データには特に外れ値や急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**：評価された実際のWEIスコア。最初の数日は安定している。
– **予測（X印）**：予測AIのスコアを示しているが、詳細は不明。
– **予測モデルの線（線形回帰、法定木、ランダムフォレスト）**：各モデルの予測トレンドを示しています。
– **不確かさの範囲（灰色のエリア）**：初期における予測の信頼区間を示す。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルは異なるトレンドを示しており、広範な予測戦略があることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と特定の予測モデル間の直接的な相関関係は示されていませんが、モデルは将来の動向を予測しています。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– **直感的な理解**：初期段階の実績は安定していますが、予測モデルは異なる方向性を示しており、先行きに不確定な要素があることを感じ取れる。
– **ビジネスや社会への影響**: もしこのウェルビーイング指数が経済活動や社会福祉に関連している場合、予測に基づく対策が必要となる可能性があります。特に、予測で上昇が見込まれる場合は、改善の準備も必要です。
このように、データのトレンドと予測を分析することで、将来の結果に基づくより良い意思決定が可能になるでしょう。
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WEIスコアとして30日間にわたって追跡した時系列散布図です。分析を以下のポイントに基づいて行います。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）に基づくトレンドは、ほぼ横ばいです。
– 線形回帰（緑の線）や法定木回帰（紫の線）も横ばいを示していますが、ランダムフォレスト回帰（紫の線）は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値には特に外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は、実測された心理的ストレスの指標を示しています。
– 緑、紫の線は、異なる方法での予測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**:
– 予測（赤い×）と実績値は密接していますが、予測はやや安定しています。
– 線形回帰と法定木回帰の予測は、実績値と大きく乖離していませんが、ランダムフォレスト回帰は徐々に下がっていっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的には、実績値と予測の間に強い相関関係があるようです。ただし、予測の不確かさの範囲（グレーの帯）は見られるため、不確実性を伴っています。
6. **直感およびビジネス・社会への影響**:
– トレンドが横ばいであることは、個人の心理的ストレスが安定していることを示しています。これは、精神的な健康が保たれていることを反映しており、職場などにおいて安心感をもたらします。
– ランダムフォレスト回帰が下降を示しているのは、将来的なストレスの軽減を示唆していますが、モデルが他の要因を考慮して予測している可能性もあります。定期的にレビューすることが重要です。
この分析により、個人や組織が心理的ストレスを適切に管理するための重要なインサイトを得ることができます。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績として示されているデータ（青い点）は、一定の範囲内で安定しています。
– 一方、予測（紫のカラーで示されるランダムフォレスト回帰）は急激に下降していますが、その後は一定を保つような動きです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測における急激な下降が特徴的です。これは、予測モデルが特定の要因を考慮しているか、不安定さを含んでいる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、安定しています。
– 各予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰、決定木回帰）は、予測の異なるアプローチを示していますが、ランダムフォレスト回帰が明らかに異なる動きを見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の中で、ランダムフォレスト回帰以外のモデルはほぼ横ばいで推移していますが、ランダムフォレスト回帰だけが下降を示しているため、このモデルのアプローチやデータの取り扱いが他と異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.7から0.8の範囲に分布しており、安定しています。それに対してランダムフォレスト回帰の予測は非常に広範囲にわたり変動しています。
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**:
– 実データが安定している中で、特定の予測モデルが大幅に結果を異にするのは、モデル選択やデータ処理の方法が異なる影響を示しています。ビジネスにおいては、モデルの選択を慎重に考え、特に急激な変化を示す予測を追求する際には、リスク評価を行う必要があります。
– 社会的にこのような個人の自由度と自治に関するスコアが変動する顕著な予測は、政策や規制の変化が与える影響を想定している可能性があります。これにより社会の安定性に対する警告と捉えられることもあります。
これらの洞察が、ビジネスや政策決定において有用な指針を提供するかもしれません。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は短期間で観測され、その後新しいデータが表示されていないようです。初期のデータポイントは比較的一貫した値を示しています。
– 予測モデルの結果は、全体的に横ばい状態ですが、一部下降しているものもあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日間の実績データに対して、特に目立った外れ値は見当たりません。
– 法決木回帰の予測には急な下降があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実際のデータ。
– ピンク、紫の線は予測（線形回帰、法決木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しており、法決木回帰のみ値が大きく変動しています。
– 灰色の帯は不確かさを示し、実績データはこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと線形回帰およびランダムフォレスト回帰の予測は、一般的に一致していますが、法決木回帰のみ大きな乖離を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと他の予測データは一貫性があるものの、法決木回帰が分布の一部で大きく乖離しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 効率的、公平な予測モデルを構築するためには、法決木回帰の調整が必要です。
– 実績データが限られているので、長期的な分析が望まれる。
– モデルが予測する社会のWEI（公平性・公正さ）のスコアが安定していることは、持続可能な政策判断に役立つ可能性があります。モデルのパフォーマンスが向上すれば、さらに良い洞察が得られるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青のプロット）は、7月1日から7月5日にかけてほぼ一定値を示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、マゼンタの線）は、一度急上昇した後、7月9日以降は1.0のスコアで横ばいです。
– その他の予測手法（線形回帰、決定木回帰など）も全体的に横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは、実際の実績データを表しており、比較的安定していることを示しています。
– 灰色の帯は、予測の不確かさ範囲を示しており、実績の変動幅を反映しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は特にスコアの向上を見込んでいることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は共に同様のパターンを示しており、一貫性のある予測を提供しています。
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は一定の一貫性が見られるものの、ランダムフォレスト回帰手法による予測は最も楽観的であるといえます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績値の安定性は、持続可能性と自治性の評価が安定していることを示しており、特にリスクがない状態と解釈できます。
– 予測がいくつかの手法で高値を示していることは、将来的な改善の可能性を示唆しており、持続可能性の向上が期待されます。
– ビジネスや社会への影響としては、この安定性と改善の余地により、安心感とさらなる戦略的投資の余地を提供します。
このグラフは、現在の実績と将来の予測が共に持続可能で安定した状態であることを示唆しており、経済や社会の政策立案において重要な指標となります。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は安定した高い値を示しています（スコア約0.8）。
– 線形回帰およびランダムフォレスト回帰による予測（シアンと緑の線）は、横ばいで変動がありません。
– 決定木回帰（紫の線）が大きく下降し、最終的に0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 決定木回帰による予測は急激に下降していますが、他の予測モデルと実績データでは安定していることから、これが外れ値として捉えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は過去の実際のデータを示しており、変動の少ない高いスコアを維持。
– シアンと緑の線（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は安定した予測。
– 紫の線（決定木回帰）の急な減少は異常な挙動を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは安定しており、線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は実績に一致。
– 決定木回帰の異常な下降は、通常の予測から外れた動きです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと線形回帰、ランダムフォレスト回帰の予測には高い相関が見られます。
– 決定木回帰は他のデータセットとは相関が見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 社会WEIスコアは安定しているように見えるため、社会基盤や教育機会が短期間で大きく変わることはないと予想されます。
– 決定木の予測誤差は、モデルの選択やデータの取り扱いに問題がある可能性を示唆しており、検証が必要です。
– 組織はモデルの適合性や精度を慎重に評価し、意思決定に利用するデータの品質を確保する必要があります。
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:
以下にグラフの特徴とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期段階ではスコアが高い（約0.8）ですが、急激に下降し、その後は停滞しています。特に7月5日前後に顕著な下降があります。
– その後、スコアはほぼ横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に急激なスコアの低下が確認できます。これは外れ値と見なすことができ、何らかの突発的な要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実測値を示しています。
– 赤い×印は予測された値を示しています。
– 複数の予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が引かれていますが、どのモデルもスコアを低め（0.5未満）に予測しています。
– 灰色の透明な帯は予測の不確かさの範囲を示し、特に初期の実測値に対してのみ表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値の間に乖離があり、特に実測の急激な下降現象はどの予測モデルも追従できていません。
– 予測モデル同士（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測値は大まかに一致していますが、細かな変動の捉え方は異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測データは初期の数日以降急激に低下し、全体的にばらつきが少なく安定的です。
– モデルの予測は実際の緩やかな変化を捉えられていないようです。
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**:
– 初期のデータに依存して高いスコアへの期待があったが、急激な低下により予想外の不安や懸念が生じる可能性があります。
– この不安定な変化は、社会的・経済的な不安を招く可能性があり、特に持続可能性や多様性の促進に関わるステイクホルダーに重大な影響を与えるかもしれません。
– 政策や戦略の早急な見直しが必要です。特にモデル予測による安定的な状況を信頼することには警戒が必要です。
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
### 1. トレンド
– このヒートマップは、時間ごとのWEIスコアの変化を視覚化しています。
– 見たところ、データは7月1日から3日までの3日間に集中しており、それぞれの色の変化が観察されます。
– トレンドについては特に周期性や明確な上昇・下降が見られず、データの範囲が短いので長期的なトレンドを語るのは難しいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月3日に高いスコア（紫色に近い）が見られ、明らかに他の日と異なる変動があります。この日は他と大きく異なっているため、何らかの特異な要因が影響した可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の違いはWEIスコアの違いを表しています。色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いです。
– 2025年7月1日には明るい黄色が見られ、比較的高いスコアが示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各日時の9時、16時、19時のデータが表示されています。
– 19時のデータが突出して高いスコアを示しており、日の終わりに特定のイベントやトレンドが影響を及ぼしている可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の日の特定の時間帯に高いスコアが見られ、それ以外は比較的安定しています。時間とスコアの変動に一部相関があるかもしれません。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 経済活動のピーク時間や特定の日の注目すべき出来事が示唆される可能性があります。
– 7月3日の高いスコアは、ビジネスや経済において重要なイベントや季節的な変動を示しているかもしれません。この情報は、予測や企画に役立つ可能性があります。
– 社会的には、特定の時間帯や日付に特有のアクティビティの増加が考えられ、多くの注目を集めることになるでしょう。
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:
以下にグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各色のエリアが異なる時間帯と日付で色分けされていますが、明らかな上昇や下降トレンドは見られません。周期性も特に目立ちません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの色の変化から、7月1日の19時が最も高いスコア（黄色、約0.710）であることがわかります。他の時間帯に比べて非常に高いスコアです。この時間帯が外れ値となっている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは、スコアの高低を示しています。黄色が最も高いスコア、紫色が最も低いスコアを表しています。
– ヒートマップの空白の部分は、その時間帯にデータが存在しないことを意味するかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 他の時系列データは特に示されていないため、各時間ごとの個々の動きのみが明示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが少ないため、明確な相関関係や特定の分布パターンを導き出すのは難しいですが、特定の時間帯（19時）にスコアが集中して高いことが確認できます。
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**:
– 7月1日の夜間帯（特に19時）に高いスコアが示されていることから、この時間に何らかの経済活動が活発になっているか、特定のイベントが影響を与えている可能性があります。
– 高いスコアが示される原因やその背景を把握することで、ビジネスの戦略的な決定に役立てることができるかもしれません。
このデータが限定的であるため、さらに詳細な分析には追加の情報が必要です。
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、指定された期間の社会WEI平均スコアの変動を示しています。以下に、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察を紹介します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップからは、色の変化を通じてスコアの変動が見受けられます。特に、2025年7月1日から3日にかけて色の変化があり、特定の時間帯でのスコアの上昇や下降が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の急激な変化がある場合、それが急上昇または急降下を示します。2025年7月3日の上部に暗い色（低スコア）が見られ、この期間に何らかの社会的イベントや経済的要因が影響してスコアが低下した可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示しています。色の変化がスコアの変動を示唆しています。明るい黄色は高スコア、濃い紫は低スコアを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の中でも時間帯によってスコアが大きく異なり、特定の時間帯での社会活動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**:
– 配色から、特定の時間帯にスコアが高いことがある一方で、他の時間帯では顕著に低くなっていることが見受けられるため、一貫した周期性というよりは不規則な変動が示されています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 高スコアの時間帯はおそらく繁忙期や重要な社会イベントがあった可能性があります。一方、低スコアの時間帯は逆に経済活動が低調な状態を示しており、これが長期間続くと社会的または経済的な課題を示唆する場合があります。
– ビジネスにおいては、こうした時間帯のスコア変動を追跡することで、需要予測やサービス提供の最適化に役立てることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
このヒートマップは、30日間における各WEI（AUX、幸福感）項目間の相関関係を示しています。直接的な上昇、下降、周期性は示されていませんが、相関の強さを通じて依存関係が示されています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
特定の項目間で非常に高い相関（赤色の強い部分）や負の相関（青色の強い部分）が存在します。これらは外れ値に相当しますが、詳細な振れ幅はヒートマップでは示されません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の濃淡**：濃い赤は正の高相関を示し、濃い青は負の高相関を示します。白に近いほど相関が低いことを意味します。
#### 4. 複数の時系列データの関係
各項目の相関の強さから、例えば「個人WEI平均」と「総合WEI」は0.75と高い相関を持ち、指標や要素が似通った動きをしていることが読めます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間には0.94と非常に高い正の相関があります。
– 一方で、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は-0.39と負の相関が見られます。
#### 6. 直感的な洞察と影響
人間にとって、このグラフは経済や個人の自由度、自治が密接に関連していることを示しています。特に、経済的な余裕が個人の自由や自治に大きな影響を与えることが強く示唆されています。ビジネスにおいては、特定の項目の改善が他の関連項目にも波及効果をもたらす可能性があり、戦略的な施策が必要です。
社会的には、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が負の相関を持つことから、環境や社会的資本が必ずしも共生や多様性と両立しない可能性を示唆しており、持続可能な発展を模索する際の課題を浮き彫りにしています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 各カテゴリにおける中央値は比較的一定しており、全体的な大きなトレンドは確認できません。しかし、各カテゴリの位置や箱（四分位範囲）が示すスコアのバラツキには注目すべき点があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。「個人WEI（経済充実）」や「個人WEI（自由意志と自治）」では特に目立つ外れ値があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱部分はデータの中央50%を示し、中央値を線で表しています。ひげの端はデータの範囲を表しています。
– 色の違いはカテゴリ区分を示していますが、具体的な意味はラベルを参照しないと不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定のカテゴリ間で一致したトレンドは見られませんが、関連する要素（例: 経済と持続可能性）がある場合、それらのスコアの共通点や相違点を分析する価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布のバラツキが異なります。「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は比較的広がっていますが、「個人WEI平均」は狭めの範囲に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 各カテゴリのスコアの分布を見ると、全体的な経済と社会の安定性や持続可能性のバラツキが読み取れます。外れ値の存在は、特定のサブカテゴリでの不均衡や問題を示す可能性があります。
– ビジネスや政策立案においては、これらの外れ値やスコアの分布は、改善が必要な領域を突き止める手がかりになります。特に、スコアが低いまたはばらつきが大きいカテゴリは注目すべきです。
この分析は、データのさらなる理解と意思決定に役立つでしょう。
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PCAグラフについて分析します。
1. **トレンド**:
– グラフはPCAの結果を示しており、各データポイントは主成分の空間内の位置を示しています。トレンドとしては特定の方向性や周期性はありませんが、分布を観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットの中で右上のデータポイントは他よりも離れています。これは外れ値と見なされる可能性があり、特異な構成要素を持つデータである可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は異なる経済指標や構成要素を表しています。第1主成分（寄与率0.73）と第2主成分（寄与率0.15）が示す方向にプロジェクトされています。
– 第1主成分の寄与率が高いことから、横軸がデータの大部分の分散を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データの直接的な関係性を示していませんが、各要素の間の相違をメタ的に視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に第1主成分沿いに広がっていますが、わずかに第2主成分にも広がりがあります。このことは、第1主成分が重要な情報を含んでいることを示唆しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– ビジネスや政策立案者がこの情報を使うと、どの経済指標がその時点のWEI（経済指数）の変動に貢献しているかを理解できます。
– 外れ値をさらに調査することで、異常な事象や機会を発見できるかもしれません。
– 第1主成分が多くの分散を説明しているため、この軸に沿った変動が経済における主要な動因を示していると考えられます。
このようなPCA分析は、異なる経済指標の全体像を把握する助けとなり、戦略的な意思決定の基盤を提供します。
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。