📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータセットに基づく分析結果は以下のとおりです。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は0.65～0.80の範囲で変動しており、初めはやや上昇気味でしたが、7月2日から3日にかけて一旦下降し、その後回復に向かっています。しかし、回復したかと思うとまた下降に転じるなどの波状的な傾向が見られます。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**も類似の動きを示しており、特に7月3日に著しい変動があります。
– それぞれのスコアは、社会情勢や政策変更、個々の経済状況の改善・悪化が反映された可能性があります。
### 異常値
– 異常値として検出された日時が多く出現しており、その多くは7月2日から4日に集中しています。この期間は一時的な混乱や大きな環境変化があった可能性があります。地域的な要因、例えば政治的イベントや災害などの影響も考えられます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– STL分解を行った場合、総合的なトレンドは下降から一時的な上昇を経て再度の変動を繰り返す不安定な状況を示しました。季節性の要因はそれほど顕著ではなく、残差はランダムに分布していることから、予測困難な短期的要因が動きを乱している可能性があります。
### 項目間の相関
– **個人WEIと社会WEI**の間には強い正の相関が見られます。これは、個人の経済的安定や健康状態が社会全体のWEIスコアに影響を与えることを示唆しています。
– 特に**経済的余裕**と**健康状態**、**公平性**は相関が高く、これらがWEI全体に強い影響を及ぼしていると考えられます。
### データ分布
– 箱ひげ図により、多くの項目に外れ値が存在し、また中央値がスコア範囲の中間よりやや高い位置で観測されることが分かりました。外れ値は短期的な異常なイベントによる結果かもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの分析から、PC1の寄与率が0.39と高く、WEIスコアの変動に対して重要な要因であることが示唆されています。これは経済的および社会的安定性、健康や幸福感と関連している可能性があります。
### 総括
全体として、2025年7月の初頭は様々な要因によるスコアの不安定な変動が特徴的です。これには、経済的要因、個人レベルでの健康状態、心理的安定性、また社会的安定性に関する一時的な悪化や改善が寄与している可能性があります。異常値の頻出や多くの項目での外れ値の存在は、WEIスコアの信頼性を考慮する際の注意点となるでしょう。分析期間中に起きた政治的変動、政策変更、もしくは環境的変化が短期的なスコアに影響を与えてい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**
– 総合WEIスコアの時系列データには、期間の前半において横ばいから急激な下降のトレンドが見られ、その後データが切れて連続性がなくなるが、最終的に次の期間で高いスコアに再び集中的に現れるパターンを示しています。
– 正確なトレンド分析には追加のデータが必要ですが、見かけ上、最初のデータセットと次のデータセットの間にはギャップがあることがわかります。
2. **外れ値と急激な変動**
– 初期のプロットにおいて、いくつかのデータポイントが「異常値」としてマークされています。これらは実績データの外れ値を示しており、AIによる予測から外れている可能性があります。
– 特に、線形回帰やランダムフォレスト回帰による予測が異なる動きを見せており、初期段階で予測と実績が一致していない可能性があることを示唆しています。
3. **要素の意味**
– 青のプロットは実績のデータであり、緑は前年のデータとして示されています。赤のバツ印は予測データを示し、異なる回帰モデルによって異なる方法で予測が行われていることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の予測結果と実績や前年のスコアがどのように相関しているかは直接的には分からないが、期待された範囲内で動いていないとすれば、予測モデルの調整が必要となる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの前半と後半の間に大きな隔たりがあり、異なる時期のデータセットが乖離している可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 実績と予測が一致していない箇所があり、予測モデルの精度向上が期待されます。
– 経済状況の変動が著しい場合、この種の乖離はより顕著になることが考えられ、経済政策や事業計画に慎重な対応が求められます。
これらの洞察は、ビジネスや政策立案者にとって、経済環境の変動への対応や予測モデルの改善に寄与する重要な情報として活用されるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期の期間**: 2025年7月付近で集中的にデータがプロットされており、わずかな期間での観測が行われている模様です。
– **年末から翌年**: 2026年6月付近にデータが再び現れ、密にプロットされています。この期間のデータに強い関心があることを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータセット中に、明確に外れ値として識別される黒い丸があり、特異な観測結果を示しています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **実績 (青のプロット)**: 実測値を示しており、初期だけに集中しています。
– **予測 (赤のバツ印)**: 予測値は限られた期間にのみ存在し、その後プロットがないことから、実測と予測の間に拡張がないことがわかります。
– **濃淡緑の丸**: 比較AIによる前年の実績が表示されており、年を通じて安定的な結果が得られていることを示しています。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 折れ線で表示されている各種回帰予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、初期期間における異なる予測モデルの有効性を可視化しており、それぞれ異なるトレンドを予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 主に初期データの集中性と、一年後の安定的なデータ群に対する隔たりが見受けられ、モデル選択による予測の幅も大きい可能性があります。予測のばらつきが異なるモデル間で異なることが分かります。
### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **人間の直感**: 初期集中的な実測と、その後の安定的な前年データは、予測精度に対する疑念を生む可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 異常値の存在と予測の多様性は、モデルの精緻化や予測の改善が求められる状況を示唆しています。また、前年の安定したデータは、同様の安定したパフォーマンスの基準として採用できるかもしれません。
## 全体的な観察
グラフは、初期の観測期間に強い集中がある一方で、その後の実測データが欠如しているため、予測の幅が広がっています。モデルの選択やデータ収集の戦略見直しが必要かもしれません。
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:
このグラフは、360日間にわたる社会WEI平均スコアの推移を示しています。以下のポイントに注目して分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの期間に分かれています。一方は初めの期間で高めのスコアを示し、もう一方は後半で低めのスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のドットで示される実績データの間には、特に大きな外れ値は見られません。ただし、紫と青のラインが互いに異なる動きを示しているため、予測モデルの違いが影響していることが考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績を示し、X印は予測を示しています。
– 緑のプロットは前年データを示し、グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– 紫、ピンク、青のラインは、それぞれ異なる予測モデルを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（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、それぞれが異なる傾向を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績は比較的安定しており、小さな変動範囲内に収まっています。後半のデータは特定の範囲に集中的にプロットされており、密度が高くなっています。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– 初期は高いパフォーマンスを維持していますが、後半にかけて低下していることから、何らかの改善策が必要とされる可能性があります。
– 予測モデルの違いが結果に大きな影響を与える可能性があるため、モデル選択が重要です。
– ビジネスや政策決定において、様々なモデルを検討し、その不確実性を考慮した意思決定が求められます。
全体として、異なる予測手法が提供する多様な視点を活用し、将来的な決定を行うための貴重なデータセットとなり得ます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青）**は、最初の評価日からの短期間で急激な上昇を示しており、その後、データが途絶えています。
– **前年度データ（緑）**は、散布されているが、多くが0.6付近に集中しているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値（黒円）**は実績データの初期に存在し、他のデータポイントから大きく外れています。
– 急激な変動は最初の期間にのみ見られ、その後のデータは欠如しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **予測（赤い「×」）**: 実績データに対応する予測値。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測データの信頼区間。
– **異常値検出**: 最初の期間のデータに異常値が識別されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測データはある程度の一致を示しているが、データが途絶えているため、評価が難しい。
– 前年度データとの直接的な比較は難しいが、前年度のデータは比較的一定の範囲に集中しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績と予測の対応**: 最初の期間は一致しているが、データ不足により、その後の傾向を評価できない。
– **前年度データの分布**: 安定した値を示しており、今年度と比較する際の基準として重要。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **経済的余裕の不確実性**: 実績データの途絶により、今年度の経済的安定性についての判断が困難。
– **予測に対する信頼性の問題**: 実績データが少ないため、予測に頼ることが不安要素となる可能性。
– **比較の重要性**: 前年度データが安定しており、比較基準となるが、今年度との関連性を見出すことが難しい。
このグラフは、データの不足や異常値によって、現状の評価や未来の予想が困難であることを示しており、特に経済的な政策決定に影響を与える可能性があります。データの継続的な取得と分析が必要です。
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**
– グラフの期間は360日ですが、データポイントは限られた期間に集中的に配置されています。2025年の初めと、その約1年後の2026年中頃にデータが観測されています。
– 2025年のデータはおおむね横ばいに近く、同様に2026年のデータも低い変動範囲内にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の観測において、一部のデータポイントは「異常値」としてマークされていますが、その影響は限定的であるように見えます。
– 全体的なスコアの範囲が狭く、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青）と予測（赤）は、異なるセクションで表されています。
– 前年のデータ（薄緑）は予測とともに観察され、異常値（黒の円）は特定の時点でのデータ異常を示唆しています。
– 予測手法が多様であり、それぞれが色分けされています。具体的には、線形回帰（紫）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が明確に分かれているため、それぞれがどの程度適合しているかを確認可能です。前年のデータと現状の実績の比較もサポートされているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは特定の期間でクラスター化しており、高度な相関を示唆するデータポイントも少なく、直接的な相関関係は見出しにくいです。
6. **直感的なインサイトと社会への影響**
– 人間の直感としては、データが特定の期間に限られているため、全体の動向を把握するのは難しいかもしれません。しかし、一定の予測モデルが多数用いられていることから、健康の動向予測における多様なアプローチが考慮されていることが伺えます。
– ビジネスや社会において、健康状態の予測は政策決定や予防策に直結するため、データの正確な解釈と異常の早期発見が求められます。予測の正確性をより高める必要があるでしょう。
全体的に、詳細なデータは期間内の限られた時点でのみ取得されており、長期的な結論を導くにはさらなるデータが必要です。
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
1. **トレンド**:
– 初期の段階で実績データ（青）は高めに始まりますが、徐々に下降しています。予測の線（ピンク、紫）もそれを反映しており、緩やかな下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはあまり外れ値は見られませんが、緑色の前年のデータと比較すると、初期と最後で大きな差があります。これは心理的ストレスの変動を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を表し、×はAIによる予測値です。緑の点は前年のデータで、これは季節性や周期性を確認するのに役立ちます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲で、これは信頼性や予測の幅を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータ（緑）は現在の数値よりも高く、心の健康が時間とともに悪化している可能性があります。
– 各プロット間の間隔が開いているため、一定の周期性はあまり見られませんが、年ごとの変動は確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 年間を通して分析されるWEIスコアの変動幅が狭いことから、比較的安定していますが、下降傾向が心理的ストレスの増加を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察、ビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの下降は、個人の心理的ストレスが徐々に増加していることを示唆し、長期的には社会的健康に影響を及ぼす可能性があります。
– 企業や政府機関はこのデータを利用して、労働環境の改善やメンタルヘルスサポートの強化を検討するべきです。
全体として、このグラフは心理的ストレスの変動を時間軸で視覚的に示し、関係者が適切な対策を取るための価値あるインサイトを提供します。
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:
以下は、グラフの視覚的な特徴と洞察についての分析です。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青いプロット）は評価日の初期に集中しており、その後データポイントが存在しません。
– 予測データは評価日に関して3つの異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって示されていますが、ほとんどの予測は範囲内で横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実線AIプロットの中に黒い円で示された異常値（例外値）は確認できません。
– 予測データ（特にランダムフォレスト回帰）は、他の予測と比べて一つだけ急激に低下するプロットを示しており、急激な変動があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、主に単一の期間に集中しています。
– 緑色のプロットは、前年との比較を示し、その分布は予測と比較的似ています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示し、予測がこの範囲内に収ま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**:
– 実績データと前年のデータが評価日に集中しており、現在時点の予測データとは直接的な相関を見つけるのが難しい。
– 予測データは、あるスペクトルを描いて将来の動向を推測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータは相互に関連している可能性が高いが、現在の予測とは直接一致しない。
– 予測は比較的一様な分布を示していますが、ランダムフォレスト回帰のみが大きく異なる挙動を示しています。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**:
– このグラフから直感的に、人々は「実績と現在の予測の間には大きなギャップがある」と感じるかもしれません。
– ビジネスや社会において、未来の自由度と自治に対する不確実性が高まっており、政策や経済戦略の再考が必要とされるかもしれません。
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**:
– 左側には過去のデータ（青いプロット）が集約されており、0.6から0.8の範囲に多く集中しています。
– 右側には昨年のデータ（緑のプロット）があり、全体的に0.6から0.7の範囲に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの一部に異常値（黒い円）があり、予測差異が強調されています。
– 線形回帰（灰色）とランダムフォレスト回帰（ピンク）が大きく急減しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績値（青）は過去のWEIスコアを示し、0.6以上のスコアを多く見せています。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、今年のパフォーマンスと比較する際の指標です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年のデータ間で比較的安定した状況が見られますが、一部の予測モデルは現実のデータと大きくずれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青いプロットは緑の範囲内に概ね収まり、一定の相関性を示しています。
– 異常値は予測モデルの限界を示唆している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととその社会への影響**:
– 総じて、昨年と比較して大きな変動はなく、公平性・公正さにおいて安定した状況が続いていると感じられます。
– しかし、一部の予測モデルが示す急激な変動は、これからの予測精度やモデルの見直しが必要であることを示唆します。特に、予測の健全性を高めることがビジネスや政策の持続可能性に寄与する可能性があります。
このグラフは、社会の公平性指標が大幅な変動なく安定していることを示しており、現在の取り組みが有効であることを支持していますが、予測モデルの精度改善は引き続き重要となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは横ばいに近い状態が長期間続き、その後WEIスコアが不規則な間隔でプロットされています。全体的に、急激な変動は観察されませんが、後半でわずかに増加の傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分に、一部のデータポイントが他よりも大きくマークされ「異常値」として識別されています。他の点との位置関係でこれらがどのように異常かが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績データを示しており、赤い「×」は予測データです。異常値は黒く囲まれた円で示されており、予測の不確かさの範囲や様々な予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが各手法によって異なるパターンを描き、特にランダムフォレストによる予測線が他よりも高いWEIスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は、全体的にWEIスコア0.6〜0.8付近に集中しています。機械学習の手法による予測値にばらつきがありますが、一定の相関がありそうです。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアの安定性はこの期間にわたって維持されていることが示されており、持続可能性や自治性における安定した管理が評価されます。異常値が指摘された部分は、リスクを示唆するため、特に注意が必要です。
– ビジネスや政策の制定者は、各予測手法の差異を理解し、ランダムフォレストのような予測の精度や信頼性を考慮に入れて、顕著な増加が見られる戦略を採用するとよいでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– データは主に二つの期間に分かれており、2025年7月から2026年7月にかけてのスコアがプロットされています。
– 前半部分においては、実績のデータ（青）は横ばいを示しています。
– 後半部分（予測に基づくデータ）では、スコアの分布がより多様であることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには外れ値が見当たりません。
– 予測データには、異常値として示されたデータ（緑の丸）が存在していますが、そのスコア自体は大きく異なっていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青の丸**: 実績データを示す。
– **赤のX**: 予測データを示す。
– **緑の丸**: 異常値を示す。
– 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）によって異なる予測結果が用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測結果を比較することで、予測の精度や傾向を評価できるデザインになっています。
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が、予測データの広がり（灰色の範囲）が大きく異なっています。
– これにより、予測モデルによる不確実性やバラツキが現れている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 実績データが安定していることは、社会基盤や教育機会が現状維持されていることを示唆しています。
– 予測データのバラツキは、将来の社会インフラや教育機会の発展に不確定要素が含まれていることを示唆しており、政策決定者にとって改善や投資が検討されるべき領域と言えるでしょう。
全体として、このグラフは現在の状況を定量的に理解しつつ、未来の予測を通じて戦略的な意思決定を支援するための貴重なツールとなります。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは期間の初期（2025年7月）と後期（2026年7月）で大きく2つのクラスターに分かれています。初期はデータがまとまっており、その後しばらくデータがない空白期間があります。後期にまとまってデータが再出現しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの異常値（黒い枠で囲まれたマーカー）が見られ、この異常値がある時点から急激にスコアが減少しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青）は初期に集中しています。
– 予測データ（赤い×）は初期期間の実績データの近くに少数表示されています。
– 異常値（黒枠の○）が初期の数値に影響を与えています。
– 予測の幅（灰色）は、初期期間に示されていますが、後期には表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータ（緑）は後期にそれなりの密度で存在し、過去の実績との比較が行われていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータにはスコアが全体的に高く、異常値を除くと一定の範囲に収まっています。実績と予測、および異常値との関係が示されています。
– 後期のデータは前年のデータとして均一に分布しています。
6. **直感的な感じと影響**
– 初期の高スコアとその後の急激な低下は、社会経済の状況の変動を示唆している可能性があります。
– 異常値が示す不安定性が、社会の多様性や自由の保障に影響を与える可能性があります。
– ビジネス的には予測の不正確さも示されており、未来の計画において注意が必要です。
– 社会的には、持続可能性や多様性の確保が重要であることを示唆します。
全体として、このグラフは短期間での急激な変動を示し、その原因や影響を分析することが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化により、短期間内でも変動が見られますが、特定の上昇や下降のトレンドは確認しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が非常に明るい黄緑や黄色の部分は、他の部分と比べて値が高いことを示し、外れ値や急激な変動の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色は、総合WEIスコアの高さを示しています。明るい色(黄色系)は高スコア、暗い色(青紫系)は低スコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにスコアが示されており、特定の時間帯（例えば深夜帯など）には一貫して高いスコアが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼間の時間帯（例えば16時）の色が一貫して濃いことから、この時間帯は他の時間帯よりスコアが低い傾向があると推察されます。
6. **ビジネスや社会への影響の洞察**
– 高スコアの時間帯が特定されているため、経済活動が活発になる時間を見極めることができます。これにより、ビジネスは最適なオペレーション時間を計画でき、リソースの効率的な配置や労働管理に役立てることが可能です。
このグラフを活用し、企業は運営戦略を適宜調整し、ピーク時間の最適化を図ることで、労働生産性や顧客サービスの質向上につなげ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:
以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ上の色の変化は、時間帯と日付に基づいてのパターンを示しています。
– 色が緑から紫、黄色へと変わることで、異なる時期におけるWEIスコアの変動を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、2025-07-03 の時間帯23時に非常に高いスコア（黄色）が見られ、この時間帯に特別な変動があった可能性が考えられます。
– 2025-07-04の18時も紫色で、かなり低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を表しており、緑は比較的高いスコア、紫は低いスコアを示しているようです。
– 各ブロックは特定の日付と時間帯を示しており、時間帯ごとのスコアの変化が視覚的に分かりやすく提示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとして、日付と時間帯があり、これらが複合的に影響を及ぼしていることがグラフから読み取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとの分布で、特定の時間帯（特に夜間）が他の時間よりも高いまたは低いスコアを示す傾向があるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じるだろうこと、および影響**:
– ヒートマップを通じて、人々は特定の日付と時間帯における活動の強さや弱さを直感的に認識できます。
– 企業は、資源配分やマーケティングキャンペーンの調整において、このパターンを活用して時間帯別戦略を考えることができるでしょう。
– 社会的にも、人々の活動が集中する時間帯を特定できるため、公共サービスの調整に役立つ可能性があります。
このグラフからは、特定の日時における活動や関心の集中を明らかに理解することができ、ビジネスや社会全体の意思決定に貢献することが期待されます。
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:
このヒートマップの分析について、以下に詳細を述べます：
1. **トレンド**
– 色の濃淡が時系列で変化しており、一部の曜日や時間帯で特定のパターンが見られます。特に、一部の時間帯で週の進行に伴い色が暗くなる、または明るくなるなどのトレンドが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時では特に明るい黄色が示されており、これは他の時間帯や日に比べて顕著に高い値を示し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さを示しており、明るい黄色は高スコア、暗い青や紫は低スコアを表しているようです。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– ヒートマップは曜日と時間帯の2つの軸を持っており、それぞれの時間帯や曜日で異なるトレンドが見られます。特定の時間帯で色が変わる様子は、時間帯ごとの変化や曜日特有のパターンを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 見られるパターンから、特定の時間帯が他の時間帯よりも一貫して高いスコアを持っているか、曜日によるパターンがあるかもしれません。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**
– 高いスコアの時間帯は、社会活動が活発な時間帯や経済的に重要なイベントが発生する時間帯を示唆している可能性があります。企業はこのデータを活用し、マーケティング活動やサービス提供時間を最適化することができるでしょう。また、政策立案者はこれを基にして社会活動のピーク時を予測し、必要なインフラやサービスを提供するための計画を立てられるかもしれません。
全体の分析から、特定の曜日や時間帯でのパフォーマンスの特徴を特定し、社会的・経済的環境の改善に役立て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
WEI（Well-being Index）の各カテゴリ間の相関を示すヒートマップで、特に長期的なトレンドを見るというよりは、各項目間の関係性を評価するものです。
#### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップ自体では、具体的な外れ値や急激な変動はわかりませんが、異常に強い相関（1や-1に近い値）があれば注目に値します。このグラフではそのような極端な相関は見られないため、全体的に均質な相関が存在すると言えます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の濃淡**：赤が強い正の相関を示し、青が負の相関を示します。淡い色は弱い相関を示しています。
– **行と列**：それぞれの行と列は異なるWEI項目を表し、各セルはその交差する項目間の相関を示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
時系列データというより、経済や社会に関わる各指数の関係性が主題です。たとえば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間の相関は高い（0.84）ことから、心理的ストレスが個人WEI平均に大きく影響する可能性があることがわかります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **正の相関が強い**：多くの項目間で正の相関が見られます。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.84）、「総合WEI」と「社会WEI平均」（0.84）。
– **負の相関**：一部に負の相関が見られますが、特に注目すべきものは少ないです。たとえば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」（-0.06）のようにわずかな負の相関が見られる程度です。
#### 6. 直感的な感覚とビジネスや社会への影響の洞察
– **心理的健康と社会的持続可能性**：心理的健康が社会の持続可能性と自治性と若干の負の相関にあることは、ストレスが高い社会において持続可能な発展が阻まれる可能性を示唆しています。
– **統合的施策の必要性**：社会WEIと個人WEIが強く絡み合っており、個々の福祉政策と経済政策を統合的に考える必要性があることを示しています。ただし、強い相関を示す指数が少数であるため、他の要因も考慮する必要があることを示しています。
全体的に、このヒートマップは個人と社会の幸福度が相互に関連していることを示しており、変化に対する対応が個人レベルと社会レベルの両方で重要であることを示しています。
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:
このグラフは、経済カテゴリに属する複数のWEI（Well-being Index）タイプのスコア分布を示した箱ひげ図です。それぞれの要素を分析します。
1. **トレンド**:
– グラフには特定のトレンドはなく、一年間のデータに基づく分布が示されています。スコアがWEIタイプごとに様々であることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプにおいて外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」で多くの外れ値が確認できます。これらはデータの一部分が大きく異なることを示しており、特定の集団や対象で大きな変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各箱ひげ図は、それぞれのWEIタイプの中央値や四分位範囲を示しています。中央値が高いタイプは「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などがあり、比較的生活の質が良好な傾向を示している可能性があります。
– 色はカテゴリーの差別化に利用されているようで、各WEIタイプごとのスコア分布が視覚的に判別しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは時系列データというよりは、異なるWEIタイプのスコアの比較を目的としています。横に並べられた各カテゴリが、それぞれのスコア分布を示しているだけで、時間的関連性はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアのばらつきや中央値はWEIタイプごとに異なり、特に「個人WEI（持続可能性と自給自足）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が全体的に高い位置に分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」がばらつきが大きいため、心理的健康に関する政策が不均一であり、地域や状況によって大きく差がある可能性があります。
– 高いスコアを示すカテゴリは、生活の質が良好であるとみなされ、政策や投資が重点的に行われるべき分野を示唆することができます。社会的公平や経済的余裕が得られた地域やグループが、良好なスコアを記録しています。
この分析は、より具体的な社会政策やビジネスの戦略に役立つかもしれません。特定のWEIタイプに対する理解を深めることで、より効果的な施策の提案が可能になるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体としての明確な上昇や下降のトレンドは見られず、散布図に表れるように、データは第1主成分と第2主成分の軸に均等に分布しているように見えます。
– データポイントは楕円形に広がっていることから、一定の範囲内での変動が伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 極端に外れたデータポイントは見当たりませんが、右上と左下に少し離れたポイントがあり、これらを微小な外れ値、もしくはパターンを代表するポイントと考えることができます。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは個々の観測値を表しており、第1主成分と第2主成分の軸に基づいて経済指標データを縮約しています。
– 色や密度の違いはこのグラフには見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時系列データが実際にどのように関係しているかは、この主成分分析の結果だけでは明確には分かりませんが、第1主成分と第2主成分それぞれが特定の時系列的特徴を強調するものと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは第1主成分と第2主成分の間で弱い相関を示している可能性がありますが、全体的には分布がバランス良く広がっているため、特定の強い相関関係は見られません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– このグラフから、人々は経済データの多様性や多次元的な性質を認識するでしょう。主成分の寄与率が示すように、データの大部分は第1主成分で説明され、一部は第2主成分で補完されています。
– ビジネスや社会において、これらの結果は経済活動の異なる要素がどのように混合され、総合的な経済状態を形成しているのかを理解する手助けになるでしょう。データの分散や分布からは、さまざまな要因が経済に多様な影響を与えている可能性を示唆しています。
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。