📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移
– **全体のトレンド**: WEIスコア全体としては微細な上昇傾向が見られます。評価期間内での総合WEIは0.65から始まり、0.7875まで上昇したが、その後も一定の範囲内で上下しています。
– **顕著な変動期間**: 2025-07-02に急上昇が見られ、その後の数日は若干の下降を経て再び安定しました。特に2025-07-02の0.7875というスコアはその中でも突出しています。
#### 2. 異常値
– いくつかの異常値が検出されています。典型的には、2025-07-02の総合WEI 0.7875、2025-07-06の複数の低いスコア（0.64375など）が目立ちます。
– 異常値の背景に考えられる要因として、社会情勢の変化や特定の出来事が影響した可能性があります。例えば、政策の変更や国際的なイベントが考えられます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期的なトレンド**: トレンドは全体的に緩やかな上昇を示しているが、2025-07-02をピークに一時的な下降があります。
– **季節性パターン**: 短期間のデータでは明瞭な季節性は確認されませんが、2、3日の周期での変動が示唆されています。
– **残差成分**: 残差は比較的小さいが、ピークと谷の間での変動が見られる。
#### 4. 項目間の相関
– 高い相関が見られる項目対は、個人WEI平均と経済的余裕、社会WEI平均と持続可能性が特に挙げられます。
– これらの相関は、個人と社会の両方の経済状況や持続可能性が、全体の幸福感に大きな影響を与えていることを示唆します。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図による分析**: 各スコアのデータ分布は比較的安定していますが、特に個人WEI（心理的ストレス）は0.50から0.65の間でスコアが引っ張られる傾向があります。
– **外れ値**: 異常値として検出されたスコアの一部が外れ値として確認されています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1が全体の変動要因の61%を説明し、PC2が15%を説明しています。これは、データの大部分が1つの主要な要因により決定されていることを示し、特に個人と社会の経済的要素がその中心にあることを示唆します。
– **意義**: PC1が高い寄与率を持つため、全体的な幸福感に影響を与える一貫した要因が存在し、個々の項目の変動は限られていることを意味します。
### 結論
全体のWEIスコアの動きは一般的に穏やかですが、短期間の急激な上昇や下降は、外的要因による影響の可能性を示唆しています。特定の心理的および社会的指標（経済的余裕や持続可能性）が、観測された変化を主に説明しており、これらの分野における政策改善が全体的な幸福感の向上につながる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期において、WEIスコアがやや変動しながらも0.6から0.8の間で推移しています。一方、予測（回帰線）は一定の水平線を描いており、30日間を通じて特に変化がない予測となっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには、ある程度のばらつきと外れ値が観察されますが、顕著な急激な変動は見られません。外れ値は黒い円で強調されていますが、多くはないです。
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ており、紫のラインは線形およびランダムフォレスト回帰による予測を表現しています。灰色の領域は予測の不確かさを示し、予測精度の範囲を示唆していると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データには多少の上下変動がありますが、予測データは安定しており、現時点で両者に大きな乖離はありません。予測は実績の微妙な変動をキャッチしきれていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的狭い範囲に集中しています。予測モデルの線形およびランダムフォレスト回帰は、これを平坦な予測として捉えているため、あまり変化を反映していません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– グラフ全体としての印象は、実際の変動に対し予測が過度に単純化されている点です。予測の平坦さは、モデルが短期間での変動に対応できていない可能性を示しています。ビジネスや社会的には、より短期的な予測の精度向上が求められるかもしれません。特に、予測の不確実性を可視化することで、意思決定におけるリスク管理が考慮されるべきです。
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**:
– 実績のWEIスコアは全体的に安定している（横ばい）。
– 予測の傾向線（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は時間と共に上昇。決定木回帰は一定のラインを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は数個見られ、それらは実績の中で、不確実性の範囲外にあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータポイントを表しており、比較的密集しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（空色）、ランダムフォレスト回帰（紫）は、それぞれ異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績に比べ、予測は多様な変動を見せており、特に決定木は変動が少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは互いに密集し、少しの外れ値を持つものの、全体として安定。
– 予測では、ランダムフォレストが最も楽観的な成長を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績が安定していることから、日々のパフォーマンスは一定である可能性が高い。
– 将来については、予測モデルが多様なシナリオを提示しており、それぞれ異なる戦略を考慮に入れる必要があります。
– ランダムフォレストが示す成長に期待することもできますが、それに対するポジティブなアクションプランが必要です。
– ビジネスや社会において、これらの予測を考慮し、長期的な戦略を検討することが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 過去の実績AI（青い点）のデータは、全体として比較的安定しているように見えますが、若干の変動があります。
– 予測データ（線）は、ランダムフォレスト回帰が緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた点が外れ値を示しており、いくつかのそのようなデータポイントが見られます。これは通常の範囲から外れた値を示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、xAI/3σの不確かさ範囲が灰色で示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインが描かれており、予測手法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**
– 複数の予測モデルが示されていますが、線形回帰と決定木回帰は同一の挙動を示し、ランダムフォレスト回帰と異なる傾向を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが不確かさ範囲内に収まっており、予測モデルでの大きな偏りは見られませんが、外れ値が予測精度に影響を与える可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 一般に、安定しているように見えるデータは安心感を与える一方、外れ値の存在はリスクを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰が示す下降トレンドは、長期的にWEIスコアが下がる可能性を考慮に入れる必要があることを示しています。これは、政策の改善や社会的介入の必要性を示唆する可能性があります。ビジネスや政策立案者は、このトレンドを監視し、適切な対応策を講じる必要があるかもしれません。
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**
– 実績（青いプロット）は、期間の初期に安定して0.6から0.8の間で推移しています。これは短期間での変動が少ないことを示しており、経済的余裕の安定性がうかがえます。
– 予測値（紫の線）は期間の途中から上昇し、0.8付近で横ばいになるパターンを示しています。これは、予測モデルによる経済的余裕の改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上にはいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれたプロット）が示されています。これは一時的な異常や予想外の変動を示唆しています。
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、紫の線はランダムフォレストによる予測を示しています。
– 灰色の範囲は、予測モデルの不確実性を表しており、データのばらつきを反映しています。
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の間には、初期段階では乖離が少ないですが、予測期間の後半は明らかに区別可能です。予測モデルが経済的な増加を期待していることが明白です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲で分布しています。一方、予測は急激な上昇の後に安定するため、将来の経済的成長を示唆しているといえます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間はこのグラフから、経済的余裕の改善が予測されることによる安心感を得ると考えられます。
– ビジネスへの影響として、この予測は市場の投資や消費者信頼感の指標となり得ます。
– 社会全体としては、経済的安定が続くことで人々の生活の質が向上する可能性があります。
このグラフの視覚的な解析により、現在の安定性と将来の成長可能性の両方を示唆するデータが提供されています。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青色）が示すプロットは、ほぼ一定で横ばいです。
– 予測の線（緑、紫、ピンク）は緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明示された外れ値はグラフの初期部分に集中しており、一部の実績プロットがこれに該当します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実測値を示し安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、これは狭めです。
– 線（緑、紫、ピンク）は異なる手法での予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測は密接に関連しています。予測は実績に基づいて緩やかな増加を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は狭く、実測値が一定の範囲に収まっており、予測もこれを基にしています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 健康状態が安定していることを示しているため、個人の健康状態がこの期間において良好であり、驚くべき変動はないと予測されます。
– これにより、ヘルスケア関連のリソースが安定して配分され、長期的な計画を立てやすくなる可能性があります。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析結果です。
1. トレンド:
– 実績データ（青い点）は7月1日から7月9日までのデータを示しており、特に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データは、線形回帰が徐々に増加傾向を示しており、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は一定を保持しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 青い実績のデータにはいくつかの異常値（大きな黒い丸で示されている）が見られ、特定の日に他のデータポイントから外れていることがわかります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青の点は実績値で心理的ストレスレベル（WEIスコア）を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示すエリアです。
– 赤い×は予測したデータポイントを示しています。
– 線の色: 緑は線形回帰、ピンクは決定木回帰、紫はランダムフォレスト回帰を表しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績の変動が激しいのに対し、予測モデル（特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は安定しています。この安定性は、短期間の変動に対するモデルの頑強性を示唆します。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは比較的ランダムに分布していますが、予測モデルは異なる傾向（リニア、安定）を示しています。異常値が予測精度に影響を与えている可能性があります。
6. 直感的な感覚とビジネスや社会への影響:
– 実績の変動は心理的ストレスレベルが日常的に変化することを示唆しています。短期間でのストレス管理が難しい状況を反映しているかもしれません。
– ビジネスや社会的には、ストレスマネジメントプログラムの導入や、個別対応の重要性が示唆されます。また、予測モデルの結果を活用して未来のストレス傾向を把握し、早期対応することが求められます。
このグラフは、個人の心理的ストレスの変化を把握し、長期的なメンタルヘルスの向上に役立てるための重要な指針を提供しています。
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:
このグラフを詳細に分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は約0.6から0.8の間に分布しており、この期間全体を通して大きな上昇または下降のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、緩やかな上昇傾向を示しています。
– 線形回帰（薄い紫の線）は、緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円で囲まれた点）は、実績データの中で2つ確認されています。非常に柔軟なWEIスコアを示し、他の多くのデータポイントから外れています。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績データを表しており、過去のパフォーマンスを示しています。
– 赤い「×」印は予測を示しています。
– グレーの範囲は不確実性の幅で、どれくらいの変動があるかを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なるトレンドを示していますが、全体的にはWEIスコアの安定的な推移を描写しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおいて、集中的なクラスタが確認でき、全体として0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 予測値はこの範囲の中で異なる傾向を見せる可能性があることを示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定は、社会やビジネスにおける制度の予測安定性や信頼性を意味します。
– 異常値の存在は、一時的または予期しない要因による自由度と自治の揺れを示しており、政策介入の必要性を示唆するかもしれません。
このグラフが示す情報は、自由と自治の傾向が全体として安定していることを示していますが、一部の予期しない変動に注意を払う必要があります。ビジネスや政策立案者にとって、これらの変動がもたらす潜在的なリスクを管理することが重要です。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 約30日間、全体的に横ばい傾向にあります。このスコアは安定しており、大きな変動は見られません。
– **予測トレンド**:
– **線形回帰**: 緩やかな下降傾向を示しています。
– **決定木回帰**: 緩やかに減少していく傾向が見られます。
– **ランダムフォレスト回帰**: スコアが比較的横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの初期に数個の外れ値が見られますが、それ以外は安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データを示しています。
– **黒い円で囲まれた点**: 外れ値を示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しています。予測に一定のばらつきがあることを示唆しています。
– **線（色分けされた）**: 各回帰モデルによる予測を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測モデルが提示されていますが、すべてが似たようなトレンドを持つものの、緩やかさや範囲でわずかな違いがあります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データは、おおむね一致しており、回帰モデルも過去の実績に基づいて予測されています。
### 6. 人間の直感・ビジネスや社会への影響
– **直感**: 実績データが安定しているため、現状維持の状態が続いていると感じられるでしょう。予測モデルの多様性が、異なった見方を提供していることも興味深いです。
– **社会への影響**: WEIスコアが安定していることは、社会の公平性・公正さの維持に繋がると期待されますが、若干の下降傾向もあるため、今後のモニタリングが重要です。
予測の異なりが、社会や政策の変化にどのように影響を及ぼすかを注視することが重要です。
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**
– 実績データ（青い点）は、30日間の期間にわたってほぼ横ばいで安定しています。
– 線形回帰予測（緑色線）、決定木回帰（シアン色線）、ランダムフォレスト回帰（紫色線）のいずれも若干異なる傾向を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は時間とともにスコアが低下する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として異常値（黒の円）が識別されていますが、それがデータ全体に大きな影響を与えている様子は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、全体的に集中的に分布しています。
– 灰色のシャドーは予測の不確かさを表しており、この範囲内にデータが収束しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルによる予測は微妙に異なりますが、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰は類似した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に0.8付近に集中しており、比較的一貫性があります。
– 予測モデル間では、幾分のばらつきが見られますが、大きなズレはありません。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 実績データの安定性から、対象の国際的な社会の持続可能性と自治性は堅調であると見なせます。
– ただし、予測モデルが示す若干のスコア低下は、将来的な経済政策または持続可能性に取り組むための注意喚起となり得ます。
– ビジネスおよび社会においては、持続的な改善に向けた戦略を検討するタイミングかもしれません。特に予測の不確かさを考慮に入れ、柔軟な対応が求められるでしょう。
このような分析を通じて、データに基づく意思決定が可能となり、将来の社会的戦略策定に役立つと考えます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績 (青い点) のスコアに大きな変動はなく、一定の範囲に収まっています。
– 予測 (レンダムフォレスト回帰) のラインは右に向かって緩やかに上昇していますが、決定木回帰はほぼ横ばいです。
– 線形回帰は少しだけ上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値上の外れ値として、特定の実績データが他よりも上に表示されています（黒の円で囲まれた点）。
– 急激な変動は全体的には見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績 (青い点) は観測されたデータを示します。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値を示し、通常の範囲から外れています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさを示し、幅が狭いことが見てとれます。
– 各予測モデルのラインはそれぞれの推定を示し、比較的近しいスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの推測は現実のデータに基づくものであり、実績データの範囲内に収まっています。
– 予測モデル間には大きな差異は見られませんが、わずかな傾きの違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の分布を示しており、特に強い上昇または下降のトレンドはありません。
– 外れ値があるものの、全体的な分布は集中しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 予測によるスコアが全体として安定しており、大きな変動が予想されないため、社会基盤と教育機会に関する指標としては安定的だと感じられます。
– 外れ値は特定の出来事や状況によるイレギュラーである可能性があり、これを分析することで具体的な社会現象や政策の影響を理解できるかもしれません。
– ビジネスや政策の観点からは、現状維持や少しの改善を期待する戦略が適していることが示唆される可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は概ね安定しており、大きな上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測のライン（紫色の直線）は、わずかに下降していますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績データ（青い点）が外れ値として認識されています（黒い円で囲まれています）。特に初期に集中しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、一部は外れ値として識別されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）は初期段階で広がりが見られますが、後半では収束しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインがあり、緩やかですが一貫した傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測ラインは概ね同じ範囲に収まっており、予測が実績と一致していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはおおよそ0.6から0.85の範囲内にあります。
– 予測の不確かさ範囲が初期に広がっていることから、データに対する不確実性が示唆されますが、後半に向けて収束しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– この安定したスコアの状態は、社会的に共生・多様性・自由の保障が維持されていることを示唆しています。外れ値の存在は、個別の事象がこの安定性に影響を与える可能性を示しており、特異な事象や変化に注意を向ける必要があります。
– ビジネスや政策立案者にとって、この安定性は安心材料となり得ますが、外れ値の原因を特定し、対応策を講じることで、さらなる安定化や改善が図れるでしょう。
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スコア時系列ヒートマップでは、次のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 期間中、色の変化は比較的一定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01に、特に19時台で非常に低いスコア（濃い紫）が見られます。他の時間帯や日に比べて顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示しており、紫が低いスコア、黄色や緑が高いスコアを表しています。
– 16時台では黄色が見られ、スコアが高いことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でのスコアが日によって異なることから、日単位での変動を探る必要があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時と19時）におけるスコアの変動が目立ちます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 19時台の低いスコアは特に目立つため、この時間で何かしらの問題やイベントが起きている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、特に19時台のパフォーマンス低下の理由を解析し、改善策を検討することが重要です。具体的な行動時間の変化や、環境要因の究明が必要となる可能性があります。
全体として、このヒートマップは特定の時刻や日に注目することで、潜在的な問題や改善点を見つけるのに役立つツールとなります。
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:
**ヒートマップ分析**
1. **トレンド**:
– 時系列のヒートマップにおいて、特定の時間帯と日にわたってカラーグラデーションが示されています。例えば、7月1日は低いスコア（紫）から始まり、7月2日に急上昇して高スコア（黄色）が示されています。その後、スコアはやや緩やかに変動しています（青緑〜緑）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月2日にかけてのスコアの急上昇は注目すべき点です。この急激な変動は、特定のイベントや要因によって引き起こされた可能性があります。
3. **プロット要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、紫が最も低く、黄色が最も高いスコアを表しています。スコアの範囲は0.61から0.70です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日時とスコアのマッピングが行われており、時間帯によるスコアの一日の変動と、日ごとの変化も見られます。特に、16時台と19時台に注目すると、16時は変動が大きいのに対し、19時は安定的に低いスコアです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコア全体の分布は比較的均一であるが、特定の時間帯では顕著な変動が見られます。特に16時台は変動が顕著であることから、何らかの行動やイベントの影響を受けていると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の時間帯における変動の大きさです。ビジネスにおいては、この時間帯をターゲットにした施策やキャンペーンが効果的かもしれません。また、急激な変動が発生する理由を明らかにすることで、さらなる最適化が可能です。社会的には、特定の日または時間帯に注目することで、行動パターンや生活様式の変化を確認する手掛かりになるでしょう。
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:
グラフを分析するにあたり、以下の点に注目します：
1. **トレンド**:
– ヒートマップにおける色の変化パターンを観察すると、特定の時間帯（特に16時）について比較的高いスコアを示しています。また、色の変化が一貫しているわけではなく、日ごとに色の配置が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時において7月1日が他の日と比較して大きく異なり、非常に低いスコアを示しています（ダークパープル）。これは外れ値として注目されます。
3. **要素の意味**:
– 色の度合いはスコアの高さを示し、黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが低いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯であっても日に日にスコアが変動するため、特定の時間が一貫して高いというパターンは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に見た場合、一部の日時（例えば16時）のスコアが他と比べて高い傾向があるが、全般的には日ごとのパターンの一致は少なく、ランダムな分布に見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じ取るのは、特定の時間におけるスコアのばらつきや、予想外の外れ値の存在です。例えば、7月1日19時の低いスコアは異常なイベントや問題を示唆している可能性があり、これを調査することで社会制度の改善または緊急の対応が必要かもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、このデータを利用して、最も効果的な活動時間や潜在的な問題時間を特定し、リソースの再配置や施策の修正を推進することが考えられます。
この分析から得られる情報は、政策決定や事業運営の戦略に組み込むことで、効率性や有効性を向上させる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は30日間のデータの相関関係を示していますが、各項目の時間的トレンドは直接表していません。相関が強いほど濃い赤色を、弱いほど青色を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップなので、特定の項目の外れ値や急激な変動は直接観察できませんが、特定の要素間で異常に低い（青い）相関は外れ値として考慮され得ます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 赤く染まっている要素同士は強い正の相関を持ち、青い要素は負の相関または非常に弱い正の相関を持っています。
– 例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」は非常に高い相関を示しています（0.95）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係はスナップショットとしての相関でしか見られませんが、強く相関するデータセット（例：「総合WEI」と「個人WEI平均」）は類似した動きをしていることが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は低い相関を示し、これら二つの要素は相互にあまり関連していないことが示唆されます。
– 相反する青い色合いが示すように、特定の要素間では負の相関も存在します。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 強い正の相関を持つ項目は、例えば「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の関係性のように、ある条件や施策が両方に類似の影響を与える可能性があります。
– 社会やビジネスにおいて、これらの強い相関性のある項目は、相互作用を意識したアプローチが重要となるでしょう。
– 特に心理的健康と社会的要因の関係は、組織の働き方改革や政策立案に有用な情報を提供する可能性があります。
この分析により、データから得られる潜在的なパターンや傾向が、経営戦略や社会政策の設計に寄与できることが示されています。
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:
以下は、提供された箱ひげ図から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 期間が30日間であるため、明確な上昇や下降のトレンドは示されていませんが、各カテゴリ間での分布の違いが可視化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」に外れ値が見られます。これは一部のデータが他と異なり、急激な変動があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲（IQR）、最大値、最小値、外れ値を視覚化します。各「WEIタイプ」におけるデータの広がりと中心傾向を示しています。
– 箱の色は「WEIタイプ」を区別するためであり、視覚的にカテゴリーごとの違いを強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各「WEIタイプ」がy軸で示されるスコアに基づいて比較されており、時系列での変化というよりはカテゴリー間の比較に重点を置いています。
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）」はスコアの中央値が他に比べて低く、データが下方に偏っている可能性があります。
– 一方、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は中央値が高く、分布が上方にシフトしています。
6. **直感的理解と社会・ビジネスへの影響**:
– 各カテゴリにおけるスコアのばらつきは、そのカテゴリが対象とする要素の安定性や一貫性を示唆します。例えば、経済的余裕やストレスにおけるばらつきは、これらの領域での不確実性や不均等を示している可能性があります。
– 社会において共生や多様性のスコアが高いことは、これらの領域が比較的安定していることを示唆し、社会政策の成功や文化的な受容を示しています。
– ビジネスにとって、個人の自由度や自治に関する低いスコアは、職場での従業員の満足度やパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があるため注目に値します。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて、WEI（Weekly Economic Index）構成要素を視覚化した散布図です。その視覚的特徴と得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 明確なトレンドや周期性は示されていませんが、データは主に第1主成分軸に沿って分布しています。第1主成分がより多くの分散を説明していることが分かります（寄与率: 0.61）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分で0.2に近いプロットと、第2主成分で0.15を超えるいくつかのプロットは、他のデータ点よりも離れており、外れ値であ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異なるWEI構成要素を示しており、第1主成分と第2主成分の軸に基づいているため、これらがどのように関係しているかを示しています。特に第1主成分は、データの大部分の分散を捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個々の構成要素が30日間にわたりどのように変動しているかを分析するには、さらに詳細なデータが必要ですが、ここでは全体としての分布の傾向を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分におけるデータの広がりは、2つの軸がある程度独立している（強い直線的な相関は示されない）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**
– 人間が直感的に感じるのは、どの主成分が重要かを知ることで、企業や政策立案者が効率的な決定をする助けになります。第1主成分の高い寄与率が示すように、特定の経済指標がこの期間で重要な役割を果たしている可能性があります。例えば、政策介入や市場のシフトを考慮した上での意思決定において、有益な知見を提供するかもしれません。
この分析は、主成分が何を具体的に表すか、具体的な経済指標がどのように寄与しているかを知ることでさらに深めることができます。
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。
