📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: データ全体では、総合WEIの数値は0.65から0.81の範囲で変動しています。2025年7月2日と7月3日のスコアでは一時的な低下（0.66875や0.65625）と急上昇（0.7962943867748615）が見受けられます。7月4日以降はやや安定していますが、若干の下降傾向が見られます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人のWEI平均は0.625から0.75まで変動し、全体的には7月初旬にかけ上昇しています。一方、社会WEI平均は7月3日にかけて変動が多く、一部では急激な上昇（0.80から0.83）が見られますが、その後すぐに下降するパターンを示しており、バラつきが大きくなっています。
#### 2. 異常値
– **総合WEI**の異常値は7月2日と3日に集中しており、不安定要因の影響が大きいと考えられます。例えば、社会や個人の突発的な出来事（政策変更、自然災害、経済指標の発表など）がここに寄与した可能性があります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**では、特に社会WEI平均に異常値が多く、7月3日には0.83まで急上昇し、それがほかの項目にも影響し得る時期となっているようです。
#### 3. STL分解の結果（仮想）
– **トレンド**: 総合的なトレンドは見えにくく、7月初旬に一時的な変動期があり、他の日は比較的安定した変動を示しています。
– **季節性**: 現在のデータでは明確な季節性パターンは見えにくいが、周末など短周期での変動はありえる。
– **残差**: 特定の説明できない変動は、複合的な社会経済的要因の影響と見られ、特に7月3日の数値の散乱が、無定見の出来事による可能性を示唆します。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップの解釈（仮想）**: 「個人健康」と「個人経済的余裕」間の高い正の相関や、「社会基盤」と「持続可能性」の強い正の相関が示唆されます。これにより、個人の状態は一般的な社会基盤の提供に直接結びつくことが考えられます。心理的ストレスの項目は、自治や経済的余裕との関連が見られるがやや独立傾向です。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図（仮想）**からは、ほとんどのWEIスコアが中程度のばらつきを持ち、異常値周りで一部極端なスコアが見受けられます。全体的にスコアの集まりは0.65から0.75の間に集中しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1が0.41を占め、これはデータの主要な変動を捉えていることを示し、特に「社会的影響」が大きな寄与を持つ可能性があります。PC2の0.16という寄与は、個人の状態や、その時々の経済的要因を反映しているかもしれません。
### 結論
本データセットでは、7月初旬にかけて突発的なイベント（経済ニュースの発表または社会不安など）があり、総合的に社会各要素に影響を及ぼしたようです。データの短期間における急激な
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– データは二つの時期に分かれているように見えます。最初の期間（2025年7月～9月）は高いWEIスコア（0.6以上）で横ばい状態が続いています。
– その後、長らくデータが途切れ、2026年7月に再びデータが出現しています。この時期にスコアはやや低め（0.6未満）で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階では、線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が下に向かって急激に変動しています（0.4以下に下がる）。
– それに対し、実績データは0.6付近で安定し続けているため、予測と実績の間にズレが発生していることが分かります。
3. **各プロットや要素**:
– 青点が実績で、緑点は前年の比較データを示しています。このように、2026年7月の緑点は前年とほぼ同じ水準を示しているため、前年からの大きな変化はないと言えるでしょう。
– 外れ値が黒い円で示されており、実質的に観測されていませんが、予測の幅を持たせるための指針として役立ちます。
4. **複数の時系列データ間の関係**:
– 予測データ（赤X）は、線形回帰や決定木回帰のモデルよりも実績に近い位置で推移していますが、全体として予測モデル間に大きな差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データが非常に密接に分布しているため、前年との相関が高い可能性があります。2025年夏と2026年夏で同様のトレンドが観察される点が興味深いです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績データの安定性から、短期間の経済的な変動は少ないと予測されます。予測のばらつきにもかかわらず、現実にはそうした変動が顕著に出現していないため、政策決定者は楽観的に捉える可能性があります。
– 予測の精度が実績と大きく異なる場合、経済予測モデルの調整が必要かもしれません。特に、線形回帰とランダムフォレスト回帰の大幅な下振れ予測が見られるため、これらのモデルは今後改善が求められるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**：初期の期間において、平均WEIスコアは急激に下降しています（青色の実績）。その後の実績データは提供されていません。
– **予測データ**：予測では、線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰が示されていますが、各モデルの予測時点は異なっており、全体的な時系列のトレンドは明確ではありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（異常値）**：初期のデータにおいて明らかに異常なデータ点がプロットされています（黒い円）。
– **急激な変動**：実績データにおいて、最初の数日間での急激なスコアの低下が観察されます。
### 3. 各プロットや要素
– **色**：青は実績データ、赤は予測データ、グレーは予測の不確かさを示しています。異常値は黒で示されています。
– **密度**：データのプロットが少ないため、密度分析は困難です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各モデルは異なる予測を提供していますが、過去の実績に基づいた信頼性を示すデータが不足しているため、相互の関係性を評価するには情報が不十分です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 提示された期間でのデータポイントが非常に限られているため、相関関係やデータ分布の特徴を抽出することは困難です。
### 6. 人間的直感とビジネスへの影響
– **直感**：初期の急激な減少は、予期せぬ経済的衝撃や重大なイベントの可能性を示唆します。
– **ビジネス・社会への影響**：急な下降トレンドは、信用リスクや経済的不確実性の増大を示す可能性があり、早急な対策が必要かもしれません。複数の予測モデルに基づいて戦略を調整し、今後の動向に備えることが重要です。
この分析は、事前に提供されたデータやモデルの限界を考慮する必要があります。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、過去の日付に対する実績データ（青色）が密集して示されていますが、その後長期間のデータがなく、大きな空白があります。
– グラフの右側には、新しい時期のデータ（緑色）が再び密集しています。これは周期的なデータ収集がある可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータ群において、1つの異常値が黒い円でマークされています。これが注目すべき外れ値かもしれません。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）の予測は初期に急激な下降を示していますが、他の直線回帰や決定木回帰の予測は水平または多少下降しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色の点で示され、安定しています。
– 異常値は黒い円で示され、特定のデータが期待値から外れていることを意味します。
– 緑色の点は前年比較を示しており、新たなデータがどのように前年と比較されるかを見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の間に一致点が見られず、予測の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の違いにより結果が異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは期間の初期と末尾に分かれているため、全体としての相関関係を見つけるのは困難です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– データ収集が不連続であることはビジネス上の報告や分析で問題を引き起こす可能性があります。
– 初期の異常値は、当時の経済的または社会的な出来事に起因するものかもしれません。これが解決されると今後の信頼性向上に繋がるでしょう。
– 予測手法が様々であるということは、どの手法が最も適切かを検証する必要があるかもしれません。
このグラフの特徴を把握することで、今後のデータ取得や分析計画をより戦略的に進めることが可能です。
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:
### トレンド
– 最初の数ヶ月間はWEIスコアが高いレベルで横ばい状態となっており、その後急激に下降しています。
– 最終的には再び上昇し、元の水準を超えて安定しています。
### 外れ値や急激な変動
– 初期の急激な下降が目立ち、途中で特に異常値（外れ値）のラベルがつけられています。
– 最初の期間に比べて、最後の数ヶ月では急上昇・安定化が見られます。
### 各プロットや要素
– 実績値（青色）は予測値と異なる動きを見せています。
– 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）は、初期の時点で最も高い精度を示していますが、急激な変動に対応しきれていません。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間には大きなギャップが見られ、特に急降下の期間中に予測モデルと実績が大きく乖離しています。
– 後期の期間では、実績と予測の乖離が少なくなっています。
### 相関関係や分布の特徴
– 最初の数ヶ月と最後の数ヶ月では、実績値は予測値と大きく異なり、予測モデルが急激な変動に対応できない部分があることがわかります。
### 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
– 初期の安定した期間からの急激な下降は、大きな経済的打撃や不安を示唆します。
– その後の上昇と安定化により、回復の兆しが見え、楽観的になれる面もあります。
– モデルの予測精度に限界があることから、さらなる改善や異常事態に備える必要性があります。
– ビジネスにおいては、急激な変動に対する備えや、回復期に適応した戦略を立てることが不可欠です。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/経済_personal_health_scatter_360日間_20250705151849.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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
– 初期（2025年中旬）は比較的高いWEIスコアが観察されますが、その後急激に低下しています。
– 2026年前半には、徐々に安定してきている様子が見受けられます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの左側では、青い実績データにおける極端な低下が顕著です。
– 異常値（黒縁の円）がこの初期段階に多く表示されています。ただし、それ以降の期間では観察されません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 青いプロットは実績データを示し、赤い「×」は予測を示しています。
– 緑色のプロットは昨年のデータで、比較対象として利用されます。
– 薄いグレーの帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
– ピンクや紫の線は異なるモデリング手法による予測値を表しており、それぞれの手法による予測の違いを示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと昨年データの分布が異なっているため、状況が大きく変化している可能性があります。
– 予測の不確実性が初期に大きく、その後減少していることから、モデルの精度が向上していることが示唆されます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期段階では変動が大きいため、心理的ストレスレベルに大きな日常的あるいは経済的変動が影響している可能性があります。
– 後期段階での安定した分布は、環境が安定したか、対策等が効果を示していることを意味するかもしれません。
#### 6. 直感的に感じることやビジネス・社会への影響
– 初期の急激な下落は、特定の重大な経済事件や社会的事象がきっかけかもしれません。この時期のストレス管理対策が求められます。
– 2026年に向かってデータが安定していることは、個人や社会が新しい環境に適応し、ストレスを効果的に管理していることを暗示しています。このような安定期には、長期的なストレス管理策を見直す機会が生じるでしょう。
– 異なるモデリング手法の予測が一致していることから、データの信頼性やそれに基づく意思決定の正確性が高いと考えられます。
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:
以下の観点でこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては短期間にわたるデータのみが顕著に示されており、長期的なトレンドは見られません。
– 早期のデータポイントは高めのWEIスコアを示していますが、中期から急激に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には実績（青い点）が高い値で安定している間に、予測値（特にピンク色のランダムフォレスト回帰）が急激に下がる外れ値が出現しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点: 実績を示す。これは観測された値を表す。
– 赤い×: 予測を示す。実績データの後の時点で予測された値。
– 緑の点: 前年と比較した値を示す。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさを示す範囲。
– ピンク、シアン、紫の線: それぞれ異なる予測モデルによる予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間で予測値が異なり、その違いが実績データと比べて、予測の信頼性やモデル選択の課題を示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは初期段階で乖離が見られるが、中期以降の情報がないため、長期的な相関は不明。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 短期間で見られる急激な予測の変動は、予測モデルの調整が必要であることを示す。
– 個人の自由度や自治を示すWEIスコアが変動しているため、予測モデルの改善が政策評価や戦略立案に有用。
– モデル選択によって大きく結果が変わることから、複数のモデルを活用した比較分析が重要であることが示唆される。
この分析は、データの変動に伴う予測モデルの精度を向上させる重要性を示し、政策決定や戦略的意思決定においてさらなる検討材料を提供するものです。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期において、実績AIを示す青い点は一貫して高いWEIスコアを示していますが、その後急激に低下しています。このような急激な下降トレンドは何らかの大きな変化やイベントを反映している可能性があります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は初期に横ばいですが、その後減少に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のいくつかのプロットは異常値とされており、これが全体のトレンドにどのように影響を与えているかが重要です。この異常値は何か特別な状態や事象を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 過去の実績データで、この期間の直後に大きな変動があったことを示しています。
– 緑の点: 前年のデータで、一定の範囲で安定している傾向があります。
– 異常値を示す円は何らかの基準を超えたデータ点を表します。
– 予測の違いは各手法の予測モデルがどれだけ現状を反映しているかを示しています。
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相違があり、長期的には予測の精度が疑問視されるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常な下降傾向が他のデータと比較して非常に目立ちます。これはモデル間で予測する際に大きな誤差が発生する要因となり得ます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 初期の高いスコアからの急激な下降は、何らかの危機や問題を示唆しています。この動きは、人々に不安をもたらす可能性があります。
– ビジネスや政策の観点からは、この下降を改善するための対策が求められるでしょう。
– 社会全体での公平性や公正さに対する信頼が損なわれると、社会の不安定要因となり得ます。
このグラフは、現状を理解し、改善するためのアクションを迅速に取るためのデータ駆動のアプローチを求めています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月から9月頃）には、WEIスコアは0.7から0.9の範囲で上昇する明確なトレンドが見られます。
– その後、データは評価日が進むにつれて存在しなくなり、次にデータが再度表示される2026年6月あたりでは0.6付近に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間では、急激に上昇する動きが見られますが、その中に異常値を示す黒い丸で囲まれたデータポイントがあります。一方、後半のデータ（2026年6月頃）はより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**:
– 実績（青いプロット）と予測（赤い×）では、初期の段階で対応するデータが集中しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測モデルは、それぞれ異なる方向性を示しており、それぞれのモデルの予測性能や傾向が異なることを示唆しています。
– 前年のデータを示す緑の点は、新しいデータがあまりないことから、前年の比較を見るときの参照ポイントとなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータと現状のデータが視覚的には重なっていないため、前年と比較して異なるトレンドを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の急激な上昇に対し、後半のデータでは分布が狭まり、集束する傾向が見られます。
– ウェイ（WEI）スコアが下がった理由や背景を分析する必要があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期のデータからは、ある特定の政策や外部状況の変化により持続可能性と自治性の向上が推測されますが、後半にかけて低下している現象が懸念されます。
– ビジネスや社会における影響としては、持続可能性への取り組みに関する評価が変動していることから、戦略の見直しが求められるかもしれません。
– WEIスコアが持続可能性や自治性の評価に影響する可能性があるため、多様な予測モデルからの洞察を活用し、戦略を柔軟に調整するのが重要です。
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:
分析をもとに以下の洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– グラフの左側にある青の点（実績）は0.8付近に集中し、短期間で小さな変動があります。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は大幅に下降していますが、このモデルの予測が他と異なっているようです。
– 右側の緑の点（前年の値）は全体的に0.6から0.8の間で横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青い丸で囲まれた点は外れ値として示され、他の点から外れています。
– 特にランダムフォレストの予測は急激に下がるトレンドを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際の実績データで、範囲内での小さな変動が見られます。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）や緑の線（決定木回帰）は異なる予測方法を示しており、モデルによって予測結果が異なることを示しています。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との比較が行われており、特にランダムフォレストは他の予測と異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布**:
– 実績データと前年のデータの分布が類似しており、安定性が高いと考えられますが、ランダムフォレストのみが他と大きく乖離しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人間は安定した実績から、過去の安定性を重視すると考えられます。急激に下降するランダムフォレストの予測は注意を喚起し、予測モデルの再評価が必要かもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、教育や社会基盤の安定性が重要で、必要に応じた改善策を講じる際の指針とすることができます。安定的なトレンドの維持が重要です。
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:
グラフの分析は以下の通りです：
1. **トレンド**：
– 初期の「実績（実績AI）」の値は横ばいです。その後に急激な下降が見られ、この変動は「予測（ランダムフォレスト回帰）」で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 下降部分に外れ値が見られます。異常値は黒縁の円で示されており、特に初期に多く見られます。この異常値は何らかの外的要因や予測モデルの不確実性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**：
– 青いプロットは実績値を示し、緑のプロットは前年のデータとして示されています。異常値は黒い円で囲まれ、予測の不確かさ（xAI/3σ）が灰色の範囲で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実績データの前半部（青）が予測データ（ピンクや紫）と一致し、予測値の下降トレンドが明確に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– データは最初高い値を示し、最後には低い値に集束しているように見えます。この分布は社会的・経済的要因に関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**：
– WEIスコアの変動は、社会における共生・多様性・自由の保障の変動を示唆しており、急激な下降は政策変更や社会的課題を反映している可能性があります。このグラフからは、様々な不確実性に直面する中で、予測手法の有用性と限界を考察する機会が示されています。ビジネスや社会政策において、リスク管理や多様性の促進が重要であることを伺わせます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド:**
– 時系列ヒートマップは、特定の日付と時間帯における総合WEIスコアの変動を示しています。
– 色の変化から、スコアに周期性やパターンがあるかもしれないことが示されていますが、短期間のため長期トレンドを示すのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 明るい黄色のプロットは、他と比べて高いスコアを示し、外れ値や急激な上昇を意味します。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味:**
– 色相はスコアのレベルを示し、黄色は高スコア、青緑から紫は低スコアを示しています。
– 黄色と緑は比較的高いスコアを示しており、ヒートマップの高密度部分として識別されます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性:**
– 各日は時間帯ごとに色が分かれているため、特定の時間帯においてもスコアに違いがあることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯による分布の変動が観察されるため、特定の時間帯にスコアが上昇する可能性があることを示しています。
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:**
– 色の違いにより、人間はどの時間帯が特にパフォーマンスが良いかを直感的に理解できます。
– この情報は、ビジネスが効率を最大化するための戦略を立てる際に役立ちます。例えば、最高のパフォーマンス時間帯にリソースを注ぐことができるでしょう。
### 結論
このヒートマップは、特定の時期と時間によるWEIスコアの変動を迅速に視覚化し、ビジネス戦略やタイミングの調整に利用可能な情報を提供します。スコアの高い時間帯に注目することで、最適なリソース配分が促進される可能性があります。
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、経済カテゴリにおける個人WEI（Wellbeing Index）の平均スコアを360日間にわたって解析したものです。以下に、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**:
– 日ごとに色のトーンが変わっており、色の変化がトレンドを示しています。
– 一般には、色が濃くなるほどスコアが低く、明るくなるほどスコアが高いことを示すグラデーションとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月3日のデータで、明るい黄色のプロットが見られ、急激な上昇または特異なスコアを示している可能性があります。この日は他の日と異なり顕著な変化を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの各色は特定の日の時間帯における平均スコアを示しています。
– スケールバーが右にあり、色とスコアの関係を示しています。紫が低スコア、黄色が高スコアを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各時間帯で色の変化があり、時間帯ごとにスコアが変動していることがわかります。
– 特定の日や時間帯が他に比べ異常なスコアを示すことがあるため、他の地域や対象と比較する際に興味深いデータポイントになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付や時間帯によってWEIスコアの分布が異なる可能性があり、これらの要因が相関を生んでいるかもしれません。
– 特に、平日と週末、不特定の日のイベントなどが影響しているかもしれません。
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**:
– このデータは、個人の幸福指数や経済活動の時間帯による変動を可視化することで、職場や社会福祉の改善に役立つかもしれません。
– 急激な変動（例えば7月3日）に着目することで、特定のイベントや政策の影響を分析することが可能です。
– ビジネス戦略としては、スコアが高い時間帯や日をターゲットにした活動が有効かもしれません。特に高スコアの日には市場が活性化する可能性が示唆されます。
このように、ヒートマップから得られる情報は、経済活動の効果的な計画や政策立案に寄与することが考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化を通じて、特定の期間や時間帯でのスコアの変動が確認できます。特に明るい黄色や濃い紫は極端に高いまたは低いスコアを示していることが計測スケールからわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月1日、19時の時点では明るい黄色になっており、急上昇または非常に高い数値を示しています。
– 2025年7月4日、0時の濃い紫色は急激な下降を示しているか、非常に低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色相の強さはスコアの強さに対応しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示し、暗くなるほど低いことを示します。ヒートマップの色合いがスケールに対応していることから、スコアの変動を直感的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付と時間の組み合わせを通じて、時間帯や日付ごとにスコアのパターンが異なることが示されており、特定の日付または時間帯に特異な動きがある場合、過去のデータと比較して特定の要因を特定することができるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとの色の変化は、特定の時間帯にスコアが大きくなる可能性を示唆しており、例えば午後や特定の日にかけてスコアが増加していることを示唆しています。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**
– 特定の時間帯や日付での上昇・下降トレンドは、社会的イベントや経済的要因の影響を受けている可能性があります。特に極端なスコアの変動は、政策変更や重要な社会的イベントに対応している可能性があります。
– このデータは、効果的なリソースの配分や、適切な時間に適切な市場での戦略的判断に役立つかもしれません。
このヒートマップは、短期的な時間枠でどのような動きがあるかを視覚的に示す非常に効果的なツールであり、戦略立案の基礎とすることができます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 相関の数値が広範に分布しており、複数のデータセット間に強い相関から弱い相関までが見られます。上昇、下降、横ばいといった時間的トレンドはヒートマップでは把握できませんが、各項目の関係性が強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、負の相関が目立つ点がいくつかあります。例えば、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間にはやや強い負の相関（-0.35）が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤系は正の相関が強く、青系は負の相関を示します。
– 高相関の対としては、「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.84）、および「社会WEI平均」（0.72）があり、これは個人および社会の指数が総合的な指数に大きく寄与していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEI項目間の関係性が視覚的に捉えられますが、時系列というよりも統計的な関連性に焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強い正の相関が複数存在することで、各項目の関連性が密接であることが読み取れます。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」（0.85）、および「個人WEI（健康状態）」との相関が高いことから、心理的および健康状態が個人の幸福に大きく影響することが示されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このヒートマップから、人間は特に「個人指標」と「社会指標」が総合的指標にどのように影響を及ぼしているかを直感的に理解できるでしょう。
– ビジネスにおいては、心理的ストレスが個人のパフォーマンスに影響することが示唆され、メンタルヘルスケアの重要性が強調されます。
– 社会的には、教育機会や公正さといった社会的要素が個人の幸福に寄与することが理解され、社会制度への投資が有用であると考えられます。
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:
以下の点について分析します：
1. **トレンド**:
– WEIスコアの中央値は、全体的に比較的安定していますが、特定のカテゴリでは若干の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」で多くの外れ値が見られます。これにより、これらのカテゴリには大きな個人差があることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は特定カテゴリにおけるWEIスコアの分布を示し、四分位範囲から中央値が示されます。
– 箱の幅はデータの分散を示し、ひげはデータの範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的な情報はこの図からは直接得られませんが、各カテゴリ間のスコア比較ができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（生態系・持続可能性）」は他と比較して大きな分散を持っています。
– 多くのカテゴリで中央値が0.7～0.8付近に集まっており、全体的に均衡の取れたスコア分布を示しています。
6. **直感や社会への影響**:
– 経済的余裕や心理的ストレスに大きなバラツキがあることから、個人の状況が多様であることを反映しています。
– 社会や経済に関する持続可能性や公共サービスの評価が一部で不安定である可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策の方向性として、特定の分野における支援や改善が求められることがあります。特に、外れ値が多いカテゴリに焦点を当てた支援や施策が有効かもしれません。
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WEI（Weekly Economic Index）構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的特徴とそこから導かれる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 横軸（第1主成分）と縦軸（第2主成分）の両方に明確な上昇または下降トレンドは見られません。データは比較的均等に分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は見受けられません。データはコンパクトに分布しています。
3. **各プロットや要素**
– 点が示すのは、各データポイントの主成分における分布です。点の密度に明確なクラスターは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主成分分析の結果は、異なる時系列データのパターンを提示していますが、それに基づく明確な相関関係は視覚的には把握し辛いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分（寄与率0.41）と第二主成分（寄与率0.16）の間に特定の相関は見当たらず、分布は散在しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このPCAは、経済指標間の潜在的な共通パターンを抽出しようとする試みを示唆しています。データが広く分散していることから、異なる経済指標間に顕著な共通要因はあまりない可能性があります。
– ビジネスや社会にとって、このようなデータの分布は、特定の経済戦略や政策が広範な指標に影響を与える可能性がある一方で、個別の要素は異なるダイナミクスで動いている可能性があることを示します。
この分析は、広範なデータセットの中から重要な因子を抽出し、理解するための視点を提供します。
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。
