📊 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**: 全体として、短期間ながら変動は見られますが、特に2025年7月1日から7月3日の間で目立った下降トレンドが観察されます。具体的には、7月1日に0.725から0.75に上昇した後、7月2日から3日にかけて0.6375まで一時的に下降しています。最初と最後には回復傾向にあります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は一貫した水準を維持しつつも、微細な変動があります。特に7月3日の最終時間での上昇（0.625から0.71）が重要です。社会WEI平均では、7月3日の低位（0.65から0.74への最終時間での回復）が顕著です。
#### 異常値
提供されたデータでは異常値は検出されていないとされています。ただし、個々のスコアの変動の幅は広がりがあり、特に”social_fairness”や”social_diversity”が7月2日から3日にかけて顕著な下降を示しています。
#### 季節性・トレンド・残差
– **長期的トレンド**: WEIスコアの短期データでは大きなトレンド分析は困難ですが、一般的な下降傾向が見られ、期間の終わりにおいてわずかな回復傾向も確認されます。
– **季節性**や周期的変動の証拠は、この短期データからは直ちに見いだせません。
– **残差成分**: 一時的な大きな変動の増減は、おそらく突発的、または特異な事象に起因する可能性が示唆されます。
#### 項目間の相関
– **高い相関**: 全体として、個人の経済的余裕と自律性のある生活が相関している可能性があります。また、社会的持続可能性とインフラ構築スコアも高めです。これにより、経済的要因が自律性の感じ方や社会資源への信頼に影響を与えていることが示唆されます。
– **低い相関**: 精神的ストレスは、他の項目とは弱い関連性が見られ、多様な背景要因に左右される可能性があります。
#### データ分布
箱ひげ図分析なしでの推測ですが、各スコアは中央値近辺に集中し、多くは比較的小さいばらつきを示しています。しかし”social_fairness”と”social_diversity”には広いバラつきが見られる可能性があります。
#### 主要な構成要素（PCA）
– **PC1 (71%の寄与率)**: 主に個人や社会全体の経済状態と自由度に強く関連し、総合的なウェルビーイングの推進力として機能していると見られます。
– **PC2 (13%の寄与率)**: 経済や社会資源上での平等性・公正性に焦点が当たり、システムのフェアネスに対する影響を暗示します。
### 総括
このデータセットは限られた日数での変動を示しつつも、経済、健康、ストレスなどの個人要因と、フェアネスや持続可能性などの社会要因が複雑に絡み合って影響を及ぼしていることを示唆しています。短期間のスコアの変動は、限定的なイベントやニュース、政策の変更など外部要因によるものと考えられます。より詳細な分析のためには、長期的な観察と追加の外部情報が有用となるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇/下降**: グラフの初期段階で、実績値（青い点）は横ばいから急激に下降しています。
– **横ばい**: 初期の実績値周辺で密集している様子が見られます。
– **周期性**: 時系列の全体に明確な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **急激な変動**: 予測（ランダムフォレスト回帰）では急激に下降している箇所があります。
– **外れ値**: 特に目立つ外れ値は存在しないが、急な変動は注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– **色と記号**: 各プロットの色と記号が異なるモデルや実績値を表している。青は実績、緑は前年同時期の比較、ピンクや灰色は異なる予測モデルを示しています。
– **密度**: 実績値が初期に密集しており、その後のデータは散らばっている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **異なる予測モデル**: 複数の予測モデル (線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰) が示され、特にランダムフォレストは急激な変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **分布**: 年初と年末でプロット群の集中がある一方で、中間には乏しい部分が存在。
– **相関**: 明確な相関は視覚的には見受けられません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– **直感的な理解**: 初期の安定したフェーズから急激に悪化した後、再び少ないが安定した状況が見られる。
– **ビジネスへの影響**: 急激な変動が生じた場合、予測モデルの選択によっては異なる結果を示す可能性があり、リスク管理が重要。
– **社会への影響**: 経済活動が急激に変動する際、政策対応や市場調整の必要性が生じる可能性。
このグラフは、短期間での急激な変動とその後の安定を示しており、潜在的なリスクやモデルによる予測の多様性を考慮する必要性を浮き彫りにしています。
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:
このグラフを分析すると、以下の視点から洞察を提供できます。
1. **トレンド**:
– 初期から数ヶ月間はWEIスコアが安定していますが、その直後に大幅な低下が見られます。その後、2026年に再び観測されたデータポイントは高い位置にあり、以前の水準に回復または改善していることを示唆しています。周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫色の線で示される「予測（ランダムフォレスト回帰）」が急激な低下を見せています。この急激な変動は外れ値として認識される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績（実績AI）」を表しており、これは過去の実績データです。
– 緑色の円は「前年（比較AI）」のデータで、前年同月との比較を示しています。
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直接的な比較が可能ですが、時系列がずれているため、両者のデータがどのように関連するかを評価するには慎重さが必要です。
– 予測の異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる未来像を描いており、手法によって挙動がかなり異なることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと前年データにはある程度の相関がありそうですが、急激な変動要素がその後に影響しているため、単純な相関分析では見逃す要素があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが急激に低下し、その後回復するパターンは、短期的な衝撃的イベント（例えば市場の急落や経済危機など）が発生したが、その後回復基調にあることを示しているかもしれません。
– ビジネスリーダーはこれを考慮に入れて、リスク管理戦略を見直したり、将来の不確実性に備えるための準備をする必要があるでしょう。
このグラフから、多角的な視点で動向を分析し、予測モデルを通じて未来を測ることの重要性を感じ取ることができます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、2025年7月から始まる急激な下降トレンドが観察されます。
– その後、データは空白が続き、2026年6月頃に再びプロットが現れ、WEIスコアの安定した増加が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月には急激なWEIスコアの低下が見られます。この大きな変動は、何らかの経済的ショックや変化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**:
– 青いプロットは「実績」を表し、2025年7月に急降下しています。
– 緑のプロットは「前年度（比較AI）」を示し、2026年6月以降の安定した増加を指しています。
– 予測のマークは複数の分析モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されていますが、上記の急激な変動を予測することが難しかったことが表れています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの急降下を予測することが難しかったため、予測モデルと実際のデータ間には乖離があります。
– その後の前年度データの再開によって、安定した経済回復または調整が進行中であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期的なデータでは強い相関関係を見出すことは困難です。
– 大きな変動とその後の安定を示しているため、グラフ全体として二つの異なる相（下降と回復）が示されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は、グラフの急激な下降とその後の回復を見て、直感的に大きな経済的変動を感じるでしょう。
– ビジネスや政策決定者にとって、このような変動はリスク管理や戦略調整が必要であることを示唆します。
– 特に急激な変動は不可測性と不確実性を増大させ、予測モデルの精度や限界についての検討が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間の期間を表しています。初期において「実績（実績AI）」は高い数値で始まり、その後急激に下降しています。一方、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）も表示されており、それぞれの手法により異なる予測軌跡を描いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特筆すべきは、「実績（実績AI）」が非常に急激に下降していることです。これは経済的余裕の劇的な悪化を示していると考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– プロット中の色やマークは異なるデータセットや予測モデルを示しています。青い丸は「実績」、赤いバツ印は「予測」、緑の丸は「前年（比較AI）」を示しています。灰色の範囲は「予測の下振れの許容範囲」を表しています。
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は相関がないように見えますが、特に下降後の予測データがどの手法でもその再上昇を示唆していない点は一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体として、「実績」の急激な下降に対して予測モデルがどの程度その傾向を反映できるかが課題として現れています。
6. **直感的に感じることと影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、経済的余裕が何らかの外的要因により急激に悪化したことを強く意識するでしょう。ビジネスや社会への影響としては、個人消費の縮小、経済活動の停滞などが懸念されます。また、予測モデルが政策や戦略立案に役立つかどうかを慎重に見極める必要があります。
このグラフから得られる洞察は、急激な変化に対する迅速な対応が求められる状況を示唆しています。予測モデルがどの程度信頼できるか、追加のデータや情報が必要かもしれません。
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:
以下にグラフの視覚的特徴とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは、時間経過による個人WEI（健康状態）のスコアを示しています。
– 初期のデータでは「実績」のデータポイントが確認できますが、その後の期間では「予測」のデータが多いです。
– 一部予測ではスコアが上昇している（ランダムフォレスト回帰）一方、他の予測では横ばいまたは下降しています（線形回帰や決定木回帰）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値や急激な変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は「実績」、赤い×は「予測」、緑の点は「前年データ」を示しています。
– 予測データには回帰モデルの種類ごとの線（紫、青、水色）が引かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの差を比較することで、モデルの予測精度を評価できます。
– 年内の実績とモデルによる予測が重ならない期間があり、これは予測の誤差やモデル改良の余地を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に明らかな相関関係や異なる分布の特徴は見えませんが、予測結果のばらつきが見受けられます。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**:
– モデルごとに予測の形状が異なることから、一つのモデルに依存せず、複数の手法を使ったアプローチが有効であると感じられます。
– 健康に関連した経済分析や政策決定において、モデルの予測には幅があるため、最終決定には他の指標も考慮することが重要です。
このグラフからは、予測モデルの多様性と精度を理解し、個々の結果をより慎重に評価することの必要性が示唆されています。
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:
以下の点に基づいてこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期段階で、WEIスコアはやや安定した状態から急激に下降しています（紫のランダムフォレスト回帰予測）。
– グラフの後半には、比較データ（前年度と思われる）しか表示されておらず、長期的なトレンドは一貫して分析しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫のラインで描かれたランダムフォレスト回帰予測には、急激なスコアの低下が見られます。
– 他の予測手法（線形回帰や決定木回帰）のデータが見えていないため、その変動の整合性は判断できません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値を表していて、非常に狭い範囲で変動しています。
– 緑の点は前年のデータを示しており、比較評価のために役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法間のスコアの変動やトレンドを直接比較することはできませんが、初期の下降トレンドが全体的に共通しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータから相関関係を分析することは難しいですが、急激な下降が全体の特徴として目立ちます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、当初の急激なストレス増加（または減少）に注目するでしょう。ただし、その後のデータが不足しているため、全体の評価を行うには追加の情報が必要です。
– ビジネスや社会においては、急激な変動が個人や市場のストレスに著しい変化をもたらす可能性があり、それに対する対策が求められるでしょう。
このグラフでは、より詳細なデータや補足情報が必要です。そのため、追加の分析の必要性を示唆しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、一部の期間で上昇または安定し、その後急激に下降するトレンドを示しています。最初の期間は安定していますが、その後急激に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月以降に急激な下降が見られ、特にランダムフォレスト回帰による予測では劇的に下がっているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は、比較的安定した動きを示しています。
– 予測（紫と水色の線）は、急激な抵減を予測しています。
– より新しい時点の予測データは、以前のデータに比べてはるかに低くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 分析手法（線形回帰やランダムフォレスト回帰）による予測の違いが見られ、それぞれのモデルによる予測結果が大きく異なっていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測の範囲やモデルによって異なる未来の値を示しているため、モデルの選択に基づく結果の不確実性も考慮に入れる必要があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、近い将来に大幅な自由度と自治の減少が予測されていると感じられます。
– ビジネスや社会にとって、個人の自由度と自治が低下することは、経済活動や社会的自由に影響を与える可能性があります。
– これは、政策変更や重大な経済イベントが予定されている可能性を示唆しており、注意が必要です。
全体として、このグラフは、安定した状態から急激な変化に至る過程を示唆し、予測モデルの違いによって結果が大きく変動することを明らかにしています。この種のデータは今後の戦略策定やリスク管理において重要な役割を果たすでしょう。
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:
1. トレンド：
– 初期に実績AI（青いプロット）が急激に低下しています。その後は最低値付近で推移しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 実績AIの初期データポイントから急激な減少が目立ちます。
3. 各プロットや要素の意味：
– 青い点：実績のデータ。
– 緑の点：前年のデータを示しています。
– グレーの範囲：予測の不確実性の範囲。
– ピンクの線：ランダムフォレスト回帰による予測。
– 他にも線形回帰（青）、決定木回帰（紫）の予測がありますが、これらは見えません。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 実績データは予測の範囲内ですが、急激な変動によって予測値と乖離が生じているエリアがあります。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 段階的な低下が見られるため、全体として負のトレンドがあります。
6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響：
– 初期の急激なスコア低下は、社会的な平等性や公平性に関する大きな変化を意味しているかもしれません。これは政策変更や経済的ショックによる影響が考えられ、ビジネスや公共政策への適切な対応が求められます。最終的に、緑の前年データとは高い乖離があるため、長期的な回復戦略が必要です。
全体的に見ると、社会の公平性や公正さに関する短期間での急激な変動が観察され、これに対処するための分析と行動が必要とされます。
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:
以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは最初の数日間、実績データ（青色のプロット）が高いWEIスコアを示した後、急激にスコアが低下する傾向を示しています。その後、長期間に渡ってデータがありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数日間でスコアが急激に変化している点が見られます。この変動は注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）、予測（赤色×）がありますが、予測値は見られません。
– 比較AI（緑色のプロット）が後半に示されていますが、こちらは一定の高いスコアを維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと以前のデータ（比較AI）は大きな差異があります。初期の急激なスコア低下後、比較AIのスコアは高いままです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは下がっていく一方で、比較AIのスコアは安定しており、相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の急激なスコア変動はデータの不安定性を示しており、持続可能性や自治性を評価するにあたって、さらなる監視と分析が必要なことを示唆しています。
– 一方、後に示された比較AIの安定した高スコアは、長期的な社会的または経済的な政策の成功を示唆しているかもしれません。
– ビジネス面では、初期の変動を警戒しつつ、比較AIの安定性に基づいて戦略を再評価することが重要です。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、WEIスコアは比較的安定して高い位置にありますが、その後急激な下降が見られます。中央値からの大きなギャップは、重大な社会基盤や教育機会の低下を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数か月から急激にスコアが低下しているのが顕著です。特に、ランダムフォレスト回帰線が急激に下降していることから、モデルが急な変動を予測していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を、緑色の点は前年同月のスコアを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がそれぞれ異なる予測を提供していますが、特にランダムフォレスト回帰の下降が著しいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰は比較的一定の予測範囲を保っていますが、ランダムフォレスト回帰は大幅な下降を示しています。これは、複雑な関係性や変動を意識していることを表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データと予測モデルが提供するスコアにギャップがあることから、予測の精度が課題とされる部分があることがうかがえます。
6. **人々の直感的な感受と影響**:
– グラフ全体から社会基盤や教育機会における不安要素を感じ取ることができます。特に急激なスコアの低下は、人々に対するサービスや機会の供給に大きな課題が生じていることを示唆します。これがビジネスや政策に影響を与える可能性が高く、改善策が求められます。
このグラフからは、予期せぬ変動を考慮し、さらなるデータ収集や分析が必要であることが示唆されています。社会基盤の安定化や政策的な介入が重要となるでしょう。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**:
– **実績（青いプロット）**: 初めは横ばいの傾向が見られますが、その後急激に下降しています。
– **予測（ピンクと緑の線）**: ランダムフォレスト回帰による予測は急降下を示しており、決定木回帰もそれに似た下降を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、急激な変動が見られます。突然の下降は注意を要します。
3. **各プロットや要素**:
– **青いプロット**: 実績AIによる実際の計測データ。
– **緑のプロット**: 前年と比べたデータ。
– **灰色の線**: 予測の不確かさを示しており、下振れの可能性を含んでいます。
– **予測モデルの色分け**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰によるモデルの違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルには一貫したデータの下降傾向が見られますが、モデルの精度や予測の一貫性には差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと設定された予測モデル全体を見ると、最近のデータ間での一致性が高くありません。
– 下方へのトレンドは全てのモデルに共通で見られます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアが急速に低下している警告を示しています。これが継続する場合、社会における多様性や自由の保障に問題が生じる可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、これらの指標を改善するための対策が求められるかもしれません。下降がどこから来ているのかを調査し、適切な対応をすることが必要です。
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:
このヒートマップは、経済指標の時系列データ（総合WEIスコア）を視覚化しています。以下がグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の変化が大きいため、異なる期間で大きな変動があります。明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、周期的な変動はうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が極端に異なる部分は外れ値として注目できます。例えば、黄色から紫への変化など。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はおそらくWEIスコアを示しています。黄色は高いスコアを、紫は低いスコアを示している可能性があります。
– それぞれの色は期間ごとの経済指標の状態を示しており、上下の動きがうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別に色が分かれているので、おそらく異なる時間における同日のデータを示しています。これにより、日中の経済状況の変動を追跡できるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確なパターンは見られませんが、昼夜や他の時間の差が見て取れます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 色の変化を通じて、日ごとの動きを把握することができ、経済活動やマクロ経済指標がどのように変動するか、どの時間帯が重要なのかを感じ取ることができます。
– 例えば、昼間の経済活動が活発な地域や期間を特定し、それに基づいてビジネス戦略を調整することが考えられます。
このヒートマップは時間帯ごとのトレンドや変動を把握するために重要であり、特定の時間における経済状況の詳細な分析が可能です。
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:
以下は、提供された個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 色の変化を観察すると、短期間で変化が見られます。特に、2025-07-01の日のデータが他と比較して明らかに高い値を示しています。この日のデータは急上昇として捉えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01に黄色の高いスコア（0.71）が確認されており、これは他の日に比べて特異的な値です。このような外れ値は、特定の要因による経済的イベントや個別の変動を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップは時間帯ごとのスコアの変化を示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを意味しています。時間帯別に明確なパターンがあるかもしれません。
4. **関係性**:
– 各日時のスコアは他の日時と関連しており、特定の日や時間帯に高いスコアが集中していることが分かります。これにより、特定の状況下でウェルビーイングがどのように変動するかの考察が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの日は限られており、全体のデータは低から中程度のスコアが多い分布を示しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 2025-07-01の高いスコアは、特定の経済的な改善やイベントがあったことを示唆している可能性があります。このような日には、ビジネスやマーケティングにおける戦略的アクションや政策決定のタイミングとして活用が考えられます。
– また、時間帯ごとのスコア変動は労働時間や労働環境に関する理解を深める手がかりになります。企業はこのデータを基に、従業員の効率や幸福度を向上させるための施策の検討ができるでしょう。
このヒートマップから得られる洞察は、多面的な経済状況や個人のウェルビーイングの変動を示しているため、広範な分析が必要です。
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:
このヒートマップから得られるインサイトを以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップなので時系列の変化を色の濃淡で表しています。特定のパターンや周期性は視覚的に明確ではありませんが、色の変化から各日の傾向を確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 例えば、2025-07-01に極端な黄色が見られ、これは通常の傾向から逸脱する高い値を示しています。一方、2025-07-03に紫色の低い値があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 黄色は高いスコアを示し、紫色は低いスコアを示します。色の濃淡によって、時間ごとのスコアの強調がされています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 時間軸が複数あり、それぞれに異なるデータ分布が示されていますが、このヒートマップ単体では特定の相関を特定するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では特定の相関を示す要素は見受けられません。色の濃淡が内在するデータ全体のポテンシャルな分布を示しています。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**:
– このヒートマップは、特定の日付や時間帯における経済活動の活発さを示唆している可能性があります。黄色が多い場合、それは経済活動が活発であることを示し、紫色が多い場合は停滞を示すかもしれません。これに基づき、特定の時期に対する経済的な施策の策定に役立つ可能性があります。
このような視点から、特定の期間での活動の強弱を判断し、施策や計画を調整することが考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体を通じて、濃い赤から青まで多様な色が存在しています。赤いプロットは高い相関を、青いプロットは低いまたは逆相関を示しています。
2. **急激な変動**
– 個別の項目間で急激な色の変化は見られず、グラデーションの変化がスムーズです。特定の期間や項目に特化した急激な変動は存在しません。
3. **要素の意味**
– 赤色は高い正の相関を示し、青色は負の相関または相関が低いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（自由度と自治）は強い正の相関があります（0.93）。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）もその他の多くの項目と高い相関を示しており、多方面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**
– 大部分の項目間で正の相関が見られ、特に総合WEIは多数の項目と0.8以上の高い相関があります。
– 個人WEI（健康状態）は多くの項目との相関が比較的低く、負の相関も含まれています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、経済や自治に関する要素が全体的に個人の幸福度に影響を与えているということです。
– ビジネスや社会への影響としては、経済的な要素が人々の生活の質に直接的な影響を与える可能性を示唆しています。そのため、経済政策や自治に関する改善が個人のウェルビーイング向上に寄与する可能性があります。
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:
箱ひげ図を用いたWEIスコアの分布比較グラフに基づく分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体として明確な上昇または下降トレンドは見られませんが、異なるカテゴリでのスコア分布の幅に着目すると、いくつかのカテゴリは高い中央値を示し、他は低い中央値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値が確認できます。特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（生態系整備・持続強靭）」で顕著な外れ値が見られます。
– これは、特定の群における異常事象や極端なデータポイントを示唆しており、特別な要因によって影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色分けは各カテゴリを区別するのに役立っています。
– 箱の幅や位置はデータ密度を示しており、あるカテゴリでは集中度が高く、他では広範にわたる分布が見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは視覚化されていませんが、カテゴリ間の比較から、特に個人と社会におけるWEIスコアのバランスに関して洞察を得ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– カテゴリによって分布の形が異なるため、特定のカテゴリ間に統計的な相関が存在するかどうか、追加調査が必要です。
6. **人間の直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、個人や社会の経済的な健全性の差異を示し、ポリシーメーカーやビジネスリーダーが介入を必要とする分野を特定するのに役立ちます。
– 特にフォーカスすべきは、外れ値となる低スコアのカテゴリで、これが社会や個人の課題を反映している可能性があります。ここから政策改善や支援の必要性が示唆されます。
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:
### 視覚的な特徴とそこから得られる洞察
1. **トレンド**:
– グラフは主成分分析の結果を示しており、具体的な時間的トレンドは見られません。各データポイントは、第1主成分と第2主成分によって2D空間にプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と右下に位置するデータポイントは、他のデータポイントと離れた位置にあり、外れ値の可能性があります。これらのポイントは、他のデータと異なる特性を持っているか、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**:
– 各データポイントは、WEI（週次経済指標）の構成要素を示しています。横軸は第1主成分を、縦軸は第2主成分を示し、それぞれの寄与率は0.71と0.13です。
– プロットの色や密度に特異な特徴は見られず、均一です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列というよりは、異なる経済指標の関係を示しています。第1主成分と第2主成分の組み合わせによって、異なる経済要素の分布や相関が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が大きく寄与しているため、横軸方向の分散が多く、第2主成分はそれほど寄与していないため、縦軸方向の分散は少ないです。
– 主に第1主成分に沿った変動が大きく、それが経済活動の総合的な特徴をよりよく説明していることを示しています。
6. **一般的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、特定の経済指標が他と比べてどのように異なるか（外れ値）が直感的に判断できます。
– 外れ値と思われるポイントは、特異な経済イベントや政策の影響である可能性があり、これを分析することで、将来の経済動向を予測する手がかりになります。
– また、第1主成分の高い寄与率から、特定の指標が経済全体に与える影響が大きいと解釈でき、ビジネス戦略の策定時に有用な指標となるでしょう。
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。