📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 最初の7月1日時点で0.725から始まり、最大0.75、最小0.65625までの範囲で推移しています。この短期間にやや明確な下降傾向が見られます。特に、7月2日の昼過ぎから7月3日朝にかけての降下が顕著です。
– **個人WEI平均**: 最初の0.675から最大0.75に増加した後、0.675に戻り、一定に推移。変動が少なく、比較的安定しています。
– **社会WEI平均**: 初期0.775から始まり、後半では0.6375まで下降しています。7月2日には特に顕著な変動が見られます。
#### 2. 異常値
異常値は明示されていませんが、全体的なトレンドから外れている7月2日のデータポイント（昼間の下降）が具有異lag. 影響。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: この短い期間においては明確な長期トレンドを判断するのは難しいですが、若干の下降傾向があります。
– **季節性**: データの日付範囲が短いため、季節性パターンは検出できません。
– **残差**: 不規則な変動が見られ、予測不能なイベントや要因が介在している可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– **強い関連性**: 個人WEIと社会WEIの間にある種の相関を期待するが、具体的な数値データやヒートマップがないため、詳細は不明。
– **解釈**: 社会的要素が個人の経済的および心理的側面に強い影響を及ぼす可能性がある。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図などでは中央値近辺に多くのデータが集中しており、全体的には大きな外れ値がない。
– 経済的余裕や社会基盤のスコアが他に比べ高めに推移しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (0.73)**: 総合的な変動の73%を説明し、これはおそらく個人および社会の全体的な幸福度の動向を反映。
– **PC2 (0.15)**: 説明力は低く、特定の個別要因（例えば、経済や健康の一時的な変動）を示唆する可能性があります。
### 隠れた意味と洞察
– **要因の影響**: 曜日、社会的イベント、政策の変化などが大きな影響をもたらす場合があると考えられます。特に7月2日に見られるような急な変動は、社会的公正の変動や個人的な自律性の低下が主な要因かもしれません。
– **政策および社会情勢**: 社会公平性と持続可能性に関するスコアは政策変化や社会的な動きに敏感に反応していると思われ、これは個人の心理的ストレスや自由度の変動にも表れています。
総じて、個人及び社会的要素が複雑に絡み合ってWEIスコアの変動を引き起こしていることが示唆されます。このような評価は、宏観的な政策や個人的な行動の改善に関するインサイトを提供しうるものです。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 総合WEIスコアは、最初の数カ月で高い値を示しているようです。しかし、その後急激に下降し、特にランダムフォレスト回帰の線が大きく落ちています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬に急激なスコアの下降が見られ、これは外れ値の可能性があります。
– この急激な変動は、システム内部の問題、経済ショック、あるいはモデルの予測ミスを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績で、比較的一定の範囲を保っています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示されていますが、ランダムフォレスト回帰の予測は一貫性がなく、急激な下降があります。
– 前年の比較が緑の点で示されており、これは最近のデータよりもかなり高い位置にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測の間に乖離が見られ、特にランダムフォレスト回帰の予測は、長期的な信頼性に欠けていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データは相関している可能性がありますが、予測モデル間での一致度にはばらつきがあります。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人々は急激な下降を懸念するかもしれません。特にランダムフォレスト回帰の大きな変動は、モデルの信頼性について疑問を持たれるかもしれません。
– ビジネスや政策決定において、こうした不安定な予測は慎重に解釈されるべきです。特に、早急に対応が必要なシグナルである可能性があります。
– 急激な変動についての原因分析が必要であり、関係者は各モデルの結果を詳細に検討し、予想される影響を理解することが求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月頃）から速やかな下降が見られますが、その後長期間にわたってデータがありません。
– 最近のデータは2026年7月頃に高い数値を示していますが、これは過去の値とは別の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**:
– 2025年7月の急激な下降（紫色の線：ランダムフォレスト回帰）は注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、初期段階での減少を示しています。
– 緑の点は前年の比較データで、最近の動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が違う傾向を持つ可能性があります。
– 青い実績と緑の前年データの比較がひとつの焦点です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは二つの異なる期間で分かれており、それらの関連性は明確ではありません。
– 後半に示される緑のデータは前年では高い数値を保っているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の大きな減少は、何らかの経済的衝撃を示している可能性があります。この衝撃が2025年の後半に見られるのは不安材料です。
– 最近の高いデータポイントは回復または変化の兆候を示しています。これが持続的なものか一時的なものかを確認する必要があります。
– ビジネスや社会への影響として、初期の減少は警戒が必要な現象として捉えられる一方、最近の回復兆候は期待感を生むかもしれません。経済の安定性に対する慎重な楽観主義があるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の数日間で実績（青点）が高い値を示していますが、すぐに急激に下降しています。予測（紫色の線）も最初は高いですが、速やかに0近くまで減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績と予測が急激に下降する初期の期間に注目され、そこには大きな変動があります。具体的にどの要因がこの変動を引き起こしたのかは不明ですが、社会的または経済的ショックが考えられるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、初期に高い結果を見せた後、短期間で急変しました。
– 緑の点は前年の比較AIを示しており、時間が経過するにつれて回復または安定したような印象を与えます。
– グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、全てが急降下後に低位で推移しています。これは、全てのアルゴリズムがある共通のパターンを捉えた結果と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の高い変動からの回復が見られず、緑の点が示す前年の性能との一致性、あるいは相関を推測できます。
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**
– この急激な下降トレンドは、予期できない大規模な経済ショックや政策変更、または社会的不安という可能性を示唆しています。
– 企業や政策決定者にとっては、迅速な対応や変化への適応が求められる状況です。特にウェルビーイング指数（WEIスコア）の改善が必要とされるでしょう。
全体として、このグラフはある種の急激な変革期を迎えており、その理由の探求が求められていることを示しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– 掲示された期間中、WEIスコアにおいて急激な減少が見られます。初期に上昇から横ばいをたどった後、急激に下降しています。その後、時期が飛んで高いレベルでのデータポイントが観察されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から2025年9月の間で急激な下降が見られます。これは個人の経済的余裕において大きな変化があった可能性を示唆します。
3. **要素の意味**:
– 実績AI（青色）は初期段階にのみ存在し、その後予測データへと切り替わっています。
– 予測データには、異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられており、それぞれに色が割り当てられています。
– 緑色の点は前年の比較データを示しており、最初に大きな下落があった後、高い水準で維持されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法は全体的なトレンドにおいて差異を示しており、特にランダムフォレスト回帰が下落の予測に敏感であることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の安定後に予想外の急激な変動を示しており、これは非常に不安定なパターンです。予測手法間の相関関係は強くないことが予想されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 急激な下降は、個人の経済状況が予測を上回る速度で悪化した可能性を示唆します。これにより、個人消費の低下や、経済的困難を抱える個人の増加が懸念されます。
– ビジネスへの影響としては、景気の悪化に伴う消費の減少が考えられ、企業は支出の見直しやリスク管理が必要になるかもしれません。また、個人経済のサポートのための政策介入が必要であることが示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（青のプロット）**: 初期の段階で安定していますが、その後、少し低下しています。このため、短期的には下降傾向が見られます。
– **予測（他の色の線）**: データ期間の終盤における予測は上昇しており、将来的には改善の見込みがあることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには、特に目立った外れ値は見られません。すべてのデータポイントは、予測の下限に近い範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– **青のプロット**: 実績値で、現在の健康状態を示しています。
– **赤い「×」**: 将来の予測値です。
– **緑の丸**: 前年の比較データで、過去の参考として役立ちます。
– **各線**: 異なる回帰モデルによる予測線で、全体のトレンドと相違点を確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は、今後の上昇傾向を示しており、いずれのモデルも似たようなトレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータポイントと予測値は比較的狭い範囲で分布しており、高度に相関している可能性があります。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 短期的には健康状態が少し悪化していますが、長期的な見通しは改善が期待されています。経済や社会の観点から見ると、健全な復調が予想されるので、健康関連の施策や投資がプラスに働く可能性があります。ビジネスにおいては、新たな健康関連商品やサービスの展開が好機と捉えられるかもしれません。
これらの分析から、WEIスコアの推移を理解することで、個人の健康状態やそれに関連する経済活動の方向性を予測し、適切な対策を講じるための洞察が得られます。
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**:
– データは限られた時点にしかプロットされていないため、全体的なトレンドを把握するのは難しいです。しかし、各予測手法による予測は、明確な変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰による予測は、急激な低下を示しています。これは他の予測手法とは異なる動きをしており、外れ値として注目できます。
3. **各プロットの意味**:
– 実績値（青い点）は過去のデータを示し、安定しているように見えます。
– 前年比較（薄緑の点）は単独の点ですが、これも安定していることを示唆しています。
– 各予測手法（線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が異なるパターンを描くことで、予測の多様性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法による予測が大きく異なるため、データの不確実性や異なるアプローチの影響が浮き彫りになっています。このため、各手法の強みと限界を理解することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の相関関係を明確に示すデータは見られませんが、モデルによる予測の違いがデータの解釈を複雑にしています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 予測の不確実性が高いことから、ストレスのマネジメントがより重要になります。特にランダムフォレスト回帰の結果は外れ値として心配されるべきです。
– ビジネス面では、こうした不確実性を理解し、複数のアプローチを評価することで、よりバランスの取れた戦略を設計すべきでしょう。
– ストレス管理が重要な要素となるため、企業は従業員支援プログラムを強化し、精神的健康の向上に取り組むことが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に散在する青いプロットは、2025年7月頃の実績AIを示しており、比較的高い値（約0.8）を持っています。
– 一方、紫色の線（ランダムフォレスト回帰による予測）は急激に低下して、ゼロ近辺で推移しています。この予測が実績から大きく外れていることから、アルゴリズムの限界か異常データの影響が疑われます。
– 2026年の予測では、数個の緑色のプロットが1を超える値に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 紫色の予測プロットで急激な下降が見られるため、これが外れ値または異常な予測として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色: 実績AI。過去の実績値を示しています。
– 緑色: 比較AI推計。このプロットは予測がどの程度一致するのかの比較を示す可能性があります。
– 紫色の線: ランダムフォレスト回帰による予測。
– グレーの帯: 予測の不確かさ範囲を示すものとして、特定の予測アルゴリズムの不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各種予測（線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は相互に比較可能で、特に実績と正確性や信頼性が異なる予測結果の差を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と紫色の予測の間には大きな相関の欠如があります。
– 一方で、2026年の緑色のプロットは実績と一致する傾向があるため、予測モデルの改善やデータの増加が反映されている可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響**
– 実績に対して大きく逸脱する予測や急激に変動するトレンドは、予測精度の問題またはデータセットの異常を示唆します。
– 自治や自由度といった指標が変動することは、社会的または経済的な不安定要素を示す可能性があり、政策変更やビジネス戦略の見直しを促す要因となるでしょう。予測精度と実績のギャップを理解し、予測モデルを改善することが求められます。
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:
このグラフを分析して、次のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期段階での実績（青）は高いスコアを示しており、その後の予測（ピンク、紫）は急激に低下しています。
– 終盤において、前年との比較（緑）は再び高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績（青）から予測（ピンク、紫）にかけて大幅な減少が見られます。予測手法の違い（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）にかかわらず、一貫して低下しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青の実績ポイントは、初期の実際のデータを表しています。
– ピンクと紫のラインはそれぞれランダムフォレストと決定木回帰による予測を示していますが、どちらも急激な低下を示しています。
– 緑の円は前年の比較データを示し、後半に増加しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期は実績データが予測を上回っており、その後の予測は低い値を一貫して示しています。最終的に前年との比較が再び上昇し始めています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績と予測は正の相関が見られますが、予測期間内での急激な離散は、異なるモデルの相関が不一致していることを示しています。
– 後半の前年との比較（緑）は予測と大きく異なり、予測したものよりも良好な結果を示しています。
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**:
– 初期の予測の低下は、ビジネスや社会のパフォーマンスに対する警戒や懸念を引き起こす可能性があります。しかし、最終的には前年と比較した回復の兆候により、ポジティブな見解を持つことができそうです。
– 予測モデルが実際の結果を捉えきれていない可能性が示唆されるため、新たなモデル開発やデータ収集の強化が求められるかもしれません。
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:
分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績AIのデータ（青）は一貫して約0.8付近に存在し、横ばいの傾向を示しています。
– 予測データ（赤、緑、紫の線）は、評価日の初期段階で急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測データは、初期の評価日近くで急激に変動し、その後は高いスコアで安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績値を示し、赤の叉は予測値を示しています。
– 緑の円は前年の比較値を表しており、後半に集中しています。
– 紫色の線と水色の線は異なる予測モデルの傾向を示しており、それぞれ線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIの初期のトレンドは一致しており、予測AIが長期的に上昇傾向を維持しています。
– 前年比較AIのデータは、後半の実績値に対して提供されているため、過去と比較した持続的な成長の指標になると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値には高い相関が見られますが、予測値はより高い成長を示しています。
– 大部分のデータは0.8から1.0の範囲に集中しており、高スコアの分布が見られます。
6. **直感的な洞察とその影響**:
– 実績と予測の両方で高いWEIスコアが示されていることから、持続可能性と自治性が高いと評価されており、ポジティブな経済影響を与えていると考えられます。
– 予測モデル間の一致も高く、安定した成長が期待されます。これは、政策やプロジェクトが計画通りに進んでいることを示しているかもしれません。
このようなデータから、持続可能性の高さと自治性を維持する方針が成功しているという印象を受けるでしょう。ビジネスや社会においてこのポジティブなトレンドを活用し、さらなる成長戦略を考えることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントでは、WEIスコアは高めに位置していますが、急激に低下しています。後半のデータポイントでは、急激に回復しています。
– この変動は周期性を示さず、短期間での急激な変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急激な低下と、後半の回復が明らかに目立ち、大きな変動があります。
– 特に、急激な低下は原因を考察する必要があり、何らかの大きな出来事や政策変更があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、初期には0.8付近に集中しています。
– 緑の点は前年の比較データであり、回復期においては過去と類似した水準へ近づいています。
– 線色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、それぞれによって予測されるトレンドが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績と予測の誤差が大きいことが示唆されます。しかし、回復後は各モデルの予測が実績に近い形で収斂しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点でのデータからは、急激な変動を除けば、全体としての予測精度が回復する兆しが見られます。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**
– 初期の大幅な低下とその後の回復は、社会基盤や教育機会において何らかの強い外的要因が働いた可能性を示唆しています。このような変動は、政策介入や市場の変化によるもので、本質的な改善が必要と言えるでしょう。
– 事業者や政策決定者はこのような急激な変動を予測し、対応策を講じる必要があるかもしれません。また、予測モデルの改善によって、より正確な社会経済的予測を行うことが求められるでしょう。
このグラフにより、社会インフラの脆弱性や教育機会の改善点が明らかになり、今後の戦略を立てる上での基礎的なデータとなります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青色）はやや高い値を示していたが、その後急激に低下しています。
– 最近の予測データ（緑色）は再び高い値になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データの急激な低下が顕著です。これはシステム的な変動や外部要因によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、最初に高く、その後急下降。
– 緑色の点は予測データで、比較的高い値を示しています。
– 線形回帰（紫色）や決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（赤紫）のプロットは、それぞれモデルによる予測のバラつきを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは一時的な不調を示しますが、予測データと過去データ（灰色の範囲）は比較的一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの急激な変化は、通常の変動範囲（灰色の範囲）から外れており、高い変動性を示しています。予測モデルはこの変動性をある程度考慮に入れています。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– 初期の急激な低下は、社会的または経済的な大きな変化や衝撃を示している可能性があります。
– 最近の予測データの高いスコアは、状況改善の期待を示しています。ビジネスや社会においては、信頼性や安定性の回復を目指す動きが反映されるかもしれません。
– 予測モデル間のばらつきは、異なる視点やアプローチからの分析の必要性を示唆していると言えます。
この分析をもとに、今後の戦略や方針の検討に役立てることが期待されます。
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:
以下は、提供された総合WEI時系列ヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 特定の3日間（2025-07-01、2025-07-02、2025-07-03）のデータが表示されており、長期的なトレンドを判断するのは難しいですが、各日のカラーが異なるため、時間帯ごとにWEIスコアが変動していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の16時にかけて、スコアが急激に低下していることが見て取れます。この時間帯に何か特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの強度を表しています。色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いことを示しています。
– 2025-07-01の19時と2025-07-02の8時はスコアが高いことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日ごとに異なる時間帯のスコアがヒートマップとして示されており、日別ではなく日内の変動が注視されています。特定の日内での経済活動やイベントの強弱が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 視覚的な関連性として、特定の時間帯に一貫して高スコアと低スコアが確認できるため、時間帯に基づく経済活動のパターンがある可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、時間帯による経済活動の変動を視覚的に捉えやすいグラフです。ビジネスへの影響として、特定の時間帯に重点を置いたマーケティング活動やリソース配分が重要になるでしょう。このようなヒートマップは、日内の最適なオペレーションタイムを見つけるのに役立ちます。
このヒートマップをもとにさらなる詳細分析を進めることで、特定の時間帯における経済活動の傾向や、外部要因の影響をより具体的に把握することができると考えられます。
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:
このヒートマップは、個人のWEI平均スコアを360日間にわたって視覚化したもので、時間帯（時間枠）に基づいてデータが示されています。以下に分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 上昇または下降のトレンドは、このヒートマップからは直接読み取れませんが、異なる時間帯での変動が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に明るい黄色のエリア（高スコア）と暗い紫色のエリア（低スコア）の対比が顕著です。2025年7月1日の19時に非常に高いスコアが観察され、これは外れ値的なピークとして考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーグラデーションは、WEIスコアの大小を示しています。黄色が最も高いスコアで、紫が最も低いスコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ここでは時間帯ごとの変動が示されていますが、大きな概要や全体的なトレンドは示されていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの差が目立ちますが、特定のパターン（周期性など）は認識しにくいです。
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に関する洞察**:
– 特定の時間帯（夕方、夜間など）に個人の活動または経済活動が活発になる可能性があります。
– ビジネスにおいては、時間帯別の人員配置やマーケティング戦略の調整が有効かもしれません。特に高スコアの時間帯に合わせた戦略的な計画が考慮されるべきです。
このように、特定の日や時間帯における活動の変動を捉えることができるため、更なる詳細な分析が有益でしょう。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**
– グラフは3日間のデータを示しており、全体的なトレンドを判断するのは難しいが、1日ごとの変動を観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日には、スコアの高い黄色の領域が見られ、その日に関連する重要なイベントや出来事があった可能性があります。
– 7月3日には、最も低いスコアが示されており、他の日と比較して顕著な変化があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの高さを示唆しており、黄色が高く、濃い紫色が低いスコアを示しています。
– 水平方向の日付軸と垂直方向の時間帯による変動がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 短い期間のため、日ごとの変動しか確認できませんが、時間帯ごとのパターンがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係を見つけるにはデータが不足していますが、色の変化から変動の激しい日があることがわかります。
6. **人間が直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**
– このグラフからは特定の時間帯における行動やイベントが経済指標に影響を与えている可能性があります。
– 社会的イベントや政策変更がこのような急激な変化をもたらしているかもしれません。これにより市場や政策立案に迅速な対応が求められます。
少数の日数しか含まれていないため、長期的な分析や戦略の構築にはさらにデータが必要です。
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、異なるWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体はトレンドの確認には適していませんが、異なる項目間の相関関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の強さとして、赤が強い正の相関、青が強い負の相関を示します。
– 「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」間の相関が-0.59と強い負の相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを表し、濃い赤は高い正の相関、濃い青は高い負の相関です。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」は1.00と完全な正の相関を示しており、非常に密接に関連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**:
– 相互に関連する項目が多く、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの項目と高い相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 正の相関が多く見られる中、いくつかの項目間で負の相関が見られます。特に「社会WEI（持続可能性と自治性）」は他のいくつかの項目と負の相関を持ちます。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと社会への影響**:
– 強い正の相関が多いことから、多くのWEI項目が相互に関連しており、一つの領域での改善が他の領域にもプラスの影響を与える可能性が高いです。
– 負の相関が見られる場合、その原因を探り、対策を講じることが重要です。
– ビジネスや政策においては、特定の要素（例えば、経済的余裕や健康状態）の向上が他の領域への波及効果を持つことを考慮した戦略が有効です。
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WEIスコア分布比較（箱ひげ図）のグラフを分析し、以下の視点で考察します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリ間でスコアの中央値に大きな変化があります。特定のWEIタイプが全体的に高いスコアを示す傾向がありますが、一般的なトレンドを示す情報は箱ひげ図では読み取りにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が確認できます。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」のカテゴリにおいて、外れ値が散見されます。これらは通常のパターンから外れる異常を示しており、特に注目すべき変動です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各カテゴリの箱内の線は中央値を示しており、両端のヒゲは上下四分位範囲を示しています。色の違いは、カテゴリごとのデータの異質性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ間の明確な関係性は箱ひげ図には含まれていません。ここでは個別のカテゴリのバラつきに注目する形になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布が狭いカテゴリは「個人WEI平均」や「社会WEI（公平性、公正さ）」が挙げられます。一方、幅広い分布を持つカテゴリは「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」です。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– スコアのバラつきと外れ値の存在は、それぞれのWEIタイプが人々や社会に与える影響の多様性を示しています。特に外れ値があるカテゴリは、個別対応や特定の支援が必要な領域と直感できます。
– 社会的なWEIスコアの高低が社会全体の調和や公平性に影響を及ぼし、特に外れ値の影響を受けるグループへの配慮が重要となります。
このグラフは、各WEIタイプに対する個別の対応や政策が求められる可能性を示唆しています。ビジネスにおいては、顧客や従業員の多様なニーズに応える戦略の策定に活用できるでしょう。
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:
このグラフは、経済カテゴリにおけるWEI（Weekly Economic Index）構成要素を主成分分析（PCA）で視覚化したものです。以下にグラフの特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は主成分分析の結果を示しており、時間的なトレンドは直接示していません。データポイントの位置が主成分軸に対する相対的な位置を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントは極端な外れや急激な変動を示さず、主成分がよく説明していることを示しています。
– ただし、右上のデータポイントは第2主成分が特に高く、他のポイントからやや離れているため、これは異常または特徴的なデータとして考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 横軸（第1主成分）は73%の分散を説明し、縦軸（第2主成分）は15%を説明しています。このことから、第1主成分がデータの主要な変動要因を説明していると考えられます。
– 色や密度の違いはないため、各プロットは等しく重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析の性質上、各データポイントは多変量データの特定の構成要素を要約したものです。したがって、同一区分内での関係性を示しているが、個別の変数同士の関係は直接的には示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分は多数のデータポイントを水平に分布させており、広範囲の変動を示しています。第2主成分が高いデータポイントが1つあり、2成分間の特定のライン上にデータが集中せず、分布がばらけています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析が示すように、多変量データの簡約として、これらの主成分が特定の経済現象や指標の動きを要約している可能性があります。
– 右上に位置するデータポイントは他とは異なる特性を持っており、特に注意を払うべき潜在的な経済的異常の指針として役立つかもしれません。
– WEIの変動が経済の健康状態や成長見込みを示すものであれば、この分析は重要な指標の一部となり、市場の動向を監視する手段となるでしょう。
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。
