📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**: データ全体として0.65〜0.85の範囲で変動しています。観測期間中にいくつかの顕著な変動が見られます。7月初旬に0.68のレベルでの急激な低下の後、7月6日には0.85に達する顕著な上昇が確認されます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: どちらも0.6〜0.9の範囲内で動いており、一部の期間で急激な上昇または下降が見られます。特に個人WEIは7月3日に0.62まで落ち込んだ後、徐々に改善する傾向が見られます。
#### 異常値
– 日付2025-07-02から2025-07-06にかけて、異常値の報告があります。特に7月3日は多くの異常値が確認され、スコアには0.66や0.80などの大きな振れ幅があります。これらの異常値は、社会的または個人的なイベントが影響している可能性があり、社会・経済の突然の変動、政策の変化、または自然災害などが考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– トレンドは概ね安定して中〜高レベルを維持していますが、7月前半に急激な落ち込みとその後の回復がありました。このパターンは、季節性というよりは一時的な要因によるものである可能性が高いです。
– 残差は比較的小さいものの、不規則な変動が見られ、一時的に大きなギャップがあることが示されています。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**を分析した場合、多くの個人WEIと社会WEIの項目間に相関があることがわかります。例えば、経済的余裕と社会インフラが高い相関を持っているようです。
– 個人WEIでは、経済的余裕と心理的ストレスの逆相関が強く示唆されます。経済的な満足度が高ければストレスが低下する可能性が考えられます。
#### データ分布
– 箱ひげ図によるデータ分析では、各項目のばらつきが可視化され、外れ値がいくつかの項目で確認されています。特に社会基盤・教育機会と公平性・公正さでの外れ値が多いです。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析によると、全データの変動の45%は第一主成分で説明されることが示唆されています。主要な構成要素として、個人の自由と公平性が影響を及ぼしていると考えられます。第二主成分は15%を説明し、個人の心理的ストレスが寄与している可能性があります。
### 結論
全体として、7月初旬には一時的な経済的または社会的な変動があったことが数値で明確に示されています。特に、異常な移動や相関の変化は、特定のイベントや政策が影響した可能性を示しています。さらなる調査が必要であり、将来のリスクを理解し対策を講じるために、このデータを基礎とした詳しい調査が推奨されます。
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**:
– グラフは2つの主要な期間に分かれているようです。最初の期間（2025年中）は変動が少なく安定しているように見受けられます。
– その後、2026年にかけて急激な変動あるいは位置の移動が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにおいていくつかの外れ値が観察されます。
– 特に異常値のマークがつけられている点があり、一部の期間で標準的なパターンから逸脱している可能性が示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、紫やピンクの線は異なる予測モデルのトレンドラインを示しています。異常値は黒い円で強調されています。
– 前年のデータは緑色で表示され、これが比較の基準として使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測AI、および各種回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）のデータ間で異なるトレンドが観察されます。
– これにより、どのモデルが過去の実績データに最も一致するかの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセット内で様々なモデルの予測が存在し、モデル間での予測精度や傾向の違いが顕著に表れています。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**:
– 実績データは時折異常値を示しているため、特に2026年の予測が重要な指標となるでしょう。
– 予測モデルが実際のデータと一致しない場合は、予算計画や戦略を見直す必要があるかもしれません。
– ビジネスにおいては、急激な変動が市場戦略やリスク管理に影響を与える可能性が考えられます。
このグラフからは、予測の精度を高めることがビジネスの成功に直結するような状況が暗示されていると考えられます。最適なモデルの選択と異常データの対処が組織運営において重要な課題となるでしょう。
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:
## グラフの視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **初期の変動**: 2025年7月から10月にかけて、WEIスコアはやや上昇しています。ただし、それ以降のデータポイントは空白であり、時間的な情報が抜けている可能性があります。
– **急なジャンプ**: 約9か月後、2026年6月以降にデータが再現します。この時期にはWEIスコアが以前よりも高い水準に位置しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ全体で明らかな外れ値はないが、2026年6月に急な上昇が見られ、これは重要な変動要素として捉えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 実際のデータとして、信頼性のある情報を示しています。
– **予測（赤）**: モデルに基づく将来の予測を示しており、方向性の指標となります。
– **異常値（黒）**: これらの点は、通常の範囲を逸脱した値である可能性があるが、具体的な意味は不明確です。
– **前年（緑）**: 前年の同時期のデータとして比較のための指標となっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測は大きく異なる期間がある。特に、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）は初期の実績と異なる結果を与える可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期と後期のデータ間での相関は低い可能性がある。分布は二極化している可能性があり、これが政治的または経済的な変化と関連するかもしれません。
### 6. 人間が直感的に感じる印象と影響
– 初期の停滞とその後の急上昇は、経済的な不安定性や急激な景気回復を示唆する可能性があります。
– ビジネスや社会において、リスク管理や予測の不確実性を考慮する必要があるかもしれません。
– 長期間のデータ消失や急激なシフトは、データ収集の方法や経済的イベントの影響を検討する必要があります。
この分析は、データ品質の確認やさらなる深堀りのための追加情報を集めるための起点となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側のデータポイント（実績AIの青い点）は7月から8月までおおむね横ばい状態を示します。
– 8月以降の予測データ（色々な回帰モデルに基づく線）はそれぞれ異なるトレンドを示しています。線形回帰（青線）は安定を示唆し、決定木回帰（紫線）は上昇傾向、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）はさらに強い上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データには、特に7月中旬にいくつかの異常値が観察されます（黒い丸で強調されています）。
– 予測データに関しては、ランダムフォレスト回帰が8月前後に急激な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は現時点での実際のデータを示し、これが基本の観測対象です。
– 異常値として示される黒い丸は注意を要するデータポイントです。
– グリーンの点は前年と比較したデータです。
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重なっていないため、予測の精度を評価するためには、次のデータの取得が必要です。
– 議論を要するのはランダムフォレスト回帰による急激な上昇トレンドとそれ以外のモデル間の乖離です。この乖離は、不確実性とモデルの特性に起因していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは、横ばいからの異常気配を持つ一連の変動を示すことから、何らかの外的要因や突発的なイベントの影響を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 予測データの動きから、特に急激な上昇トレンドが示されるランダムフォレスト回帰に注目する必要があります。このモデルが正しければ、今後の大きな経済的な変動を暗示している可能性があります。
– ビジネス上では、これを早期に察知することで準備や対応を取ることができるため、各予測モデルの違いを慎重に分析することが求められます。
– また、異常値の原因調査も重要であり、これが突発的な事象に依存するのか、恒常的な問題なのかの見極めが必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドとして、初期段階においてWEIスコアが上昇していることが見られます。
– 時間が経過した後、データは収束し、横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分において、数値の急激な上昇が見られますが、それ以降は安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い●が実績データを示し、濃いグレーの領域が予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰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**
– 異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられていますが、ランダムフォレスト回帰の結果が最もスムーズな予測を提供しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 他の回帰モデルの予測とは異なり、ランダムフォレスト回帰は初期の実績データをよく追従しているように見受けられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 初期の急激な上昇は予期しない経済の好転か、それとも一時的な要因に基づくものかは不明です。予測により安定性が見られ、これは経済的余裕が現在は安定していることを示唆しています。
– 社会的には、このような安定性は消費者の信頼感を高め、購買活動や投資活動にプラスの影響を与える可能性があります。
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:
この時系列散布図を分析すると、以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 全体として、データは両端で集まっているため、中央付近でデータが欠落しています。このため、クリアなトレンドを識別するのは難しいですが、両端でのデータ密度を見ると、時間とともに大きな変化があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 図の左側には青の丸があり、右側には緑の丸が見られます。外れ値として特別顕著なものは見当たりません。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青いプロットは実績AIのデータを表し、緑のプロットは前年との比較を示しています。
– 他の色付きの線は予測値を表現し、異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測結果を示しています。予測のばらつき範囲もグレーで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ上では、実績と前年データが両端に存在し、明確な比較は困難です。しかし、予測データがこれらの間をつないでいることから、予測モデルは過去のデータに基づいて中間の変動をカバーしようとしている様子が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが二つの期間で固まっているため単純な相関は見えにくいですが、異常値のプロットがないことから全般的に安定かつ正確なデータを示している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響の洞察**:
– 人間が直感的に感じ取るのは一定期間での変動の欠如とその後の再現です。これは新たな要因の出現や環境の変化を表している可能性があります。
– 個人のWEIが高いことは健康状態の安定と改善を示唆しており、心理的・社会的な安定性にも寄与する可能性があります。
このグラフは個人の健康状態を示すWEIの推移を視覚化しており、予測モデルが過去データのギャップをどのように埋めるか、その精度と信頼性を評価することができるでしょう。ビジネスにおける健康管理ツールの開発や社会福祉計画の参考にされ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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（青い実績データ）は短期間で急激に変動していますが、その後データが観測されていません。
– 緑色のデータ（前年の比較データ）は、一定の密度で配置されており、直近のデータ群については大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの青いプロットは周囲のプロットから外れており、異常値として示されています。
– 予測線（紫と水色）は一部、急激な下降を示していますが、特異な外れ値として強く認識されてはいない様子です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 軸にはWEIスコアがあるため、抑うつやストレスレベルを数値化している可能性があり、上昇はストレス増加、下降はストレス減少を意味します。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、モデルの信頼区間として解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績データと緑色の前年データがあり、これらは比較するべき時系列データとして使用されています。
– 異常値（黒のアウトラインで囲まれたプロット）と予測の不確かさを示す帯との関連性は、モデル精度および異常検出に寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データには直接の相関は見られませんが、モデルの予測区間内に収まる場合が多いです。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 初期の大きな変動とその後のデータの空白は、一時的な心理的ストレスの高まりを示し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、急激なストレス変化に応じた柔軟な対策が必要であることを示唆しています。
– 予測値の傾向から、特定の期間でのストレスケアが必要となる可能性があることも感じ取れるかもしれません。
この分析に基づき、企業や個人は変動を予測し、必要なストレス管理策や心の健康の支援を計画することができます。
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
– **初期の期間（2025年7月 – 2025年10月）**:
– 実績データ（青いプロット）が表示されており、若干の変動はあるものの、スコアは0.6から0.8の間で安定しています。
– ただし、期間内で上昇または下降のトレンドは観察されません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**:
– 初期の期間ではいくつかの異常値が検出され（黒枠のプロット）、通常の範囲から外れています。
– **急激な変動**:
– 特に急激な変動は見受けられません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色プロット）**: 実際のデータを表す。
– **異常値（黒枠）**: 通常のパターンから逸脱しているデータ。
– **予測**:
– 線形回帰（赤線）
– 決定木回帰（青線）
– ランダムフォレスト回帰（紫線）
– これらの予測モデルは時系列データを基にした未来の推計を提供しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各回帰モデルの予測が初期の実績データに基づいていることから、実績データをもとに未来のスコアを予測していることが分かります。
– それぞれのモデルが異なる方法で将来の値を描写しているが、全体的に予測の範囲は狭いです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの範囲は安定していますが、異常値があるため、データ全体の分散はやや大きいです。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**:
– 初期のデータの安定性は、個人の自由度と自治がある程度確立されていることを示唆していますが、異常値の存在は潜在的なリスクや不安定要因がある可能性を示しています。
– **ビジネスや社会への影響**:
– スコアの安定性は、政策や経済状況が個人の自由度と自治に極端な影響を与えていないことを示しています。
– 異常値が示す潜在的リスクは、個人の自由や自治を脅かす可能性のある要因をさらに分析し、対応策を講じる必要性を示唆しています。
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:
以下は、グラフからの洞察と分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは「実績（実績AI）」と「予測」データを含んでいますが、実績データは初期に集中しており、予測データがその後の変化を示しています。現時点では全体的な明確なトレンドは不明瞭です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、いくつかのデータポイントが「異常値」として認識されています。これらは統計的に関連する予測範囲から逸脱しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は、実際に観測されたデータです。
– 緑色の点は、予測されたデータで、特に前年と比較されたものです。
– 薄紫、シアン、ピンクの線は、それぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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**:
– 予測の範囲（xAI/3σ）が表示され、実績と予測の変動幅を示しており、予測の信頼性を測る基準になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データの分布は比較的密で、異常値がいくつか見られます。一方、後半の予測データは緩やかな変化を示し、密度が異なって見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期のデータにおける異常値は、これまでの公平性・公正さの評価において何らかの偏りや異常があった可能性を示唆しています。
– 予測データが2026年に向かって増加または横ばいで示されていることから、社会の公平性・公正さが安定しているか、改善が見込まれていることを示唆します。
– ビジネスや政策決定においては、異常値の原因を特定することで、具体的な改善策が立案可能であると考えられます。
この分析から、異常値の原因究明と長期的な改善策の実施が今後の課題と考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月頃）では、青いプロット（実績AI）が高スコアを示しており、比較的一定のスコアを示しています。
– 終盤のデータ（2026年6月頃）では、緑色のプロット（前年AI）でも高スコアが維持されていますが、若干の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分における異常値は、明確には表示されていないですが、異常値として認識されたものが存在する可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のデータ点は実際の実績スコアを示しています。
– 緑のデータ点は前年のデータを示し、前年と比較してパフォーマンスを確認するための基準として使用されています。
– 予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後のデータ導出の指針を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年AIを比較すると、スコアは全体的に安定しているようです。
– 複数の予測モデルの線は、今後のスコアの変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青のプロットが最初に高いスコアを示していることで、初期のパフォーマンスが良好であることがわかります。
– 緑のプロット群の密度が高く、安定した持続可能性と自治性を示唆しています。
6. **直感的見解と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、初期に高いパフォーマンスがあったものの、長期間にわたって持続されていることへの安定感です。
– ビジネスや社会的には、このデータから持続可能性と自治性の改善が継続的に行われていると解釈され、経済的にポジティブな影響をもたらす可能性があります。
以上の分析から、この時系列散布図は持続的な強いパフォーマンスを示していますが、今後の予測と比較してどのように経済指標が変化するかを見ていく必要があります。
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**
– グラフに示される実績データは、最初の数ヶ月で0.6から0.8の範囲に集中しており、その後データが続かず、ギャップがあるように見えます。
– 予測に関するデータは異なる回帰手法に基づいて表示され、結果は異なる方向性を示す。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには異常値としてマークされたデータポイントがあるが、これは他の実績データと大きく異なるようには見えない。
– 予測範囲は灰色の帯で示され、外れるポイントは見当たりません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **青い点（実績データ）**：過去の実際のデータ。
– **赤い「X」（予測データ）**：AIによって予測されたデータ。
– **紫とピンクの線（予測手法の異なる手法）**：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）による傾向の違いを示す。
– **緑の点（前年比データ）**：前年の実績データの比較。
4. **複数の時系列データ関係性**
– 実績データと各予測手法の間に幾分の一致や不一致が見られる。
– 予測モデルは時々一致しないが、全体的にデータ範囲内に収まっている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの密度は2025年6月から7月にかけて高く、移行するにつれ分布のばらつきが増加。
– 年次データとの比較で、現状の実績が比較的安定していることが分かる。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響洞察**
– 初期データの安定性と、その後の予測の変動は、社会基盤や教育機会の状況が変化する可能性を示唆。
– 予測手法の違いにより、変動が予想される分野を示しており、リーダーはこれに備える必要がある。
– 予測の不確実性から、合理的な戦略策定が重要である。
このグラフは、社会基盤や教育機会の向上のための戦略を調整する必要があることを示しています。さまざまな予測アプローチによって、状況を全体的に評価し、的確な対策を講じる手がかりを得ることができます。
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:
このグラフは、過去1年間の経済カテゴリにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の時系列データを示しています。以下は、視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. トレンド
– データは初期には集中していますが、評価日が進むと過去のデータは表示されなくなります。
– 予測の線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は異なる傾向を示していますが、全体的に横ばい、または微増しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データにはいくつかの異常値が存在しますが、予測された範囲内に収まっています。
– 急激な変動は見られません。
3. 各プロットや要素の意味
– 青色の点は実績を示しており、予測に基づく非常点は黒い輪で強調されています。
– 緑の点は前年のデータを示し、新しいデータと比較するのに役立ちます。
– 予測は線形回帰（ライトブルー）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）で示されています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測方法はそれぞれ異なる視点を提供しており、比較することで予想の信頼性や視点の違いを評価できます。
5. 相関関係や分布の特徴
– はっきりとした相関関係は見られませんが、異常値が実績データ内に存在することから、何らかの要因が影響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、およびビジネスや社会への影響に関する洞察
– 異なる予測手法の結果を併用することで、より現実的な判断ができます。
– 全体として安定しているため、特定の政策や社会的要因が持続的に影響している可能性があります。ビジネスにおいては、安定した政策や支援体制の評価につなげることができます。
このグラフは、社会の多様性や自由の保障といったテーマに対する現状分析や予測の理解に役立つでしょう。
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:
このヒートマップについて分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体的に、特定の時間帯と日付で色の変化が見られますが、360日間のデータなので、短中期的なトレンド分析はこの表示だけでは困難です。カラーの変化により、一定の周期がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に黄色のパッチが見えることから、この時間帯に急激な変動や目立ったイベントがあったと考えられます。この日は他の日付に比べて数値が高いことを示している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡は総合WEIスコアの強さや弱さを示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを示唆します。青や紫は通常より低いスコアを示すと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのパターンが見受けられます。特に19時、23時の変動が目立つため、これらの時間帯に特異な経済活動やイベントが影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でのみ、スコアが極端に変動する場合、一部の経済活動や政策の一時的な影響の可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会的影響**:
– 突出したスコアが示される日には、特別なイベントや政策変更があったかもしれません。経済分析や市場予測においては、これらの符合する要因を特定することが重要です。
– ビジネスにおいては、急激な変動する日や時間帯の原因を探り、リスク管理や戦略立案に役立てることができます。
このようなヒートマップでは、視覚的に目立つ変動がある時間帯や日付に注目することが、特異な状況の裏にある原因を探る上での起点となります。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– 色の分布は一定の規則性がなく、特定のトレンド（上昇、下降）が見られない。周期性や明確なパターンも確認できない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 日付ごとに色が大きく変わることがある（例：2025-07-04に非常に低い紫色から2025-07-06の明るい黄色への変動）。これは急激な変動を示し、外れ値の可能性を示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はデータの値を示しており、紫色は低値、黄色は高値を表している。時刻（縦軸）によっても色が変わるため、時間帯による変動も示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 横軸が日付、縦軸が時間帯であるため、日ごとおよび時間帯ごとの変化を観察できる。日付をまたぐ大きな変動は、一定の時間に依存していないランダムな変動を示すかもしれない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は特定のパターンを持たないように見えるが、特定の日付に一貫した高値または低値を示している領域がある。これが何らかの特定のイベントや状況と相関する可能性がある。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– この変動は、例えば経済のイベント、政策変更、その他の社会的要因による影響を示している可能性がある。
– 時間帯による変動は、人々の活動パターン（通勤時間、休憩時間など）と関連している可能性がある。
– ビジネスにおいて、この変動を理解することで、戦略的な活動時間を最適化し、効率的に資源を配分することができるだろう。
### 総合的な考察
このヒートマップから得られる直感は、特定の時期や時間帯における行動や経済活動の変動を洞察し、これらがどのように全体的な経済指標に影響を与えているのかをより深く理解する機会を提供するということである。
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:
このヒートマップを分析して得られるインサイトを以下に示します。
### 1. トレンド
– **全体感**:
– ヒートマップの色合いは主に紫から緑系で、特定の時点で黄色が目立ちます。これは、特に目立った上昇または下降のトレンドは見られないが、異常なデータポイントがあることを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **2025-07-06**:
– 19時と23時にかけ黄色の領域が見られます。これは特定の時間帯での急激な最大値を示し、他の時間帯との顕著な差異を示します。
### 3. 各要素の意味
– **色の変化**:
– 紫から黄緑、黄色にかけて色が変化し、これはWEIスコアの低から高を表しています。黄色は特に高いスコアを示し、他の日と時間に比べて異常な高さを表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– このグラフでは特定の曜日や時間に基づく定期的なパターンが明確には見られませんが、特定の日付の特定の時間帯で目立ったスコアが観測されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高いスコアのデータポイントは非常に限定的で、時系列にかけてまばらに分布しています。通常、スコアは比較的均一ですが、特定のタイミングで顕著になっています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **ビジネスや社会への影響**:
– 突然の高スコアは、特定の経済活動や社会的要因がこの期間に影響を及ぼした可能性を示唆しています。このため、その要因を特定し、同様の影響を将来的に予測することが重要です。
– 例えば、特定のイベントや公休日などに関連している場合、それに対する準備が必要になります。
このヒートマップは、時系列における特定の変動を視覚的に捉え、異常事態の検出や将来的な予測に役立つ資料となります。
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:
このヒートマップは、経済カテゴリの複数のWEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。以下に、視覚的な特徴と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– ここでは時系列のトレンドではなく、相関に着目します。高い正の相関が赤、負の相関や相関のない関係が青で示されており、項目間の関係性が一目でわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値自体が外れ値を示すわけではありませんが、負の相関を示す青いセルが散見されます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」が-0.19の負の相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が濃いほど相関が強く、赤が正の相関、青が負の相関を示します。「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.84と強い正の相関を持ち、これは両者が密接に関連していることを示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」は0.82と高い正の相関を示しており、心理的ストレスが個人の全体的な幸福度に大きく影響を与えていることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEI項目が総合的にどのように関連しているかが示されています。ヒートマップ全体を通じて、個人と社会のWEI項目が相互に関連し、多面的なウェルビーイングの理解に寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に正の相関が多く見られ、個人の様々な側面と社会的要素が関連していることを示しています。
– 特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、他の多くの項目との相関が高く、多様性や自由が広範な影響を与え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**
– 心理的ストレスの軽減が個人の全体的な幸福度向上に寄与する可能性が示唆されます。企業はストレス管理の重要性を再認識し、従業員のサポートプログラムを導入することで、業績向上につながる可能性があります。
– 社会的多様性や自由の増進が他の多くの要素に影響を与え、持続可能な成長に寄与する可能性があります。政策立案者は、これらの要素を促進する施策の策定を考慮する必要があるでしょう。
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スコア分布比較の分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 全体としてスコアは大きく上昇も下降もしていないようです。ただし、各WEIタイプ間でスコアの中央値に多少の違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（認識柔軟性）」や「社会WEI（社会基盤・好循環）」にいくつかの外れ値が見られます。他のタイプでは外れ値はほぼ見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図は各タイプのWEIスコアの分布を示しています。中央の線は中央値を示し、箱は第1四分位数と第3四分位数をカバーします。ひげはデータの範囲で、円は外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データ**
– 各カテゴリのスコアは独立しており、期間全体を通じての直接的な相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（社会基盤・好循環）」は他と比べてスコアの範囲が広く、変動が大きいことを示しています。一方で「社会WEI（持続可能性と自活生）」は中央値が高く、かつ範囲が狭くて安定していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一部のカテゴリでスコアの範囲が大きいことは、その分野における個人や社会の経験のばらつきを示しており、政策形成やビジネス戦略の改善の必要性を暗示します。
– 安定したカテゴリである「社会WEI（持続可能性と自活生）」はモデル的な存在として、他のタイプの改善における参照ポイントになるかもしれません。
このような洞察は、経済政策の決定や、企業の戦略形成において大いに役立つでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）グラフは、二つの主成分軸に基づいてデータポイントを視覚化しています。それぞれの特徴を以下に分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として一貫したトレンドは見られませんが、データポイントは比較的均等に散らばっています。
– 横軸（第1主成分）と縦軸（第2主成分）に沿った特定の方向性は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データは概ね中心付近に集まっており、極端な外れ値は存在しません。
– 第1主成分が-0.2から0.4、第2主成分が-0.2から0.15の間に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は特定の観測日を示していると考えられ、各点の位置は異なる経済要素の組み合わせのばらつきを示しています。
– 色や大きさの差異がないため、各ポイント間の差は位置情報のみに基づいています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データがあるわけではなく、各点は独立して観察されるもののようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見たところ、第1主成分と第2主成分に明確な相関関係は見られません。
– 総じてデータは疎で、中心付近に集中しているわけでもないため、特定のクラスターが形成されているわけでもありません。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、このグラフは多様な経済要因のバラツキを示しており、特定の要因が他よりも優位に影響する様子はないことが見て取れます。
– ビジネスや政策において、このような分布は多様性を示唆し、特定の要因のみに依存するのではなく、多様な要素が影響力を持っていることが考えられます。
– 多様な要因を考慮した包括的なアプローチが必要となる可能性があります。
この分析に基づき、経済政策やビジネス戦略を立案する際には、特定の指標に過度に依存するのではなく、全体を俯瞰する視点が重要です。
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。