📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析と洞察
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: データ全体を通じて緩やかな上昇傾向が見られます。特に7月1日から最終スコアまでで0.725から0.81まで上昇しています。途中で見られる一時的な下降（例: 7月2日・3日）は一時的な現象として捉えられ、翌日以降に回復しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両方のスコアが同様にわずかずつ増加する傾向にあり、社会WEIに関しては特に7月6日から7日にかけて0.91に急上昇しています。これは社会的要因の強化や意識の変化を反映している可能性があります。
#### 異常値
– 明らかな異常値が7月2日と3日に集中しており、これらの期間は総合WEIの低下が観察されます。可能性として、短期的な出来事やニュースが社会心理に影響を与えたか、もしくはデータ収集時の技術的な要因によるかもしれません。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– WEIスコアのトレンド成分は、7月中に一般的な上昇を示すもので、社会経済的要因が底堅く支えられていることを示唆しています。強い季節性は観測されていないが、急な変動には説明できない残差の影響が一部あります。
#### 項目間の相関
– 相関分析から、個人の経済的余裕と社会的持続可能性のスコアの間には高い相関が見られ、経済的な豊かさが長期的な社会的安定と関連していることが示されます。
– 個人の心理的ストレスと社会の公平性・公正さは逆相関が見られ、個人の心理的健康は社会構造に大きく依存していることが考えられます。
#### データ分布
– 箱ひげ図の分析を通して、個人の心理的ストレスと健康状態はやや大きなばらつきを示し、外れ値が存在します。これは個々の生活状況が多様であることを示し、個別のアプローチが必要かもしれません。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析(PCA)によると、第1主成分(PC1)がデータの55%の分散を説明し、特に経済的な安定性と人々の個人および社会的な健康がWEIスコアに強く影響していることを示唆しています。
– 第2主成分(PC2)は社会的インフラと多様性に関連しており、これらの要素が完備されることが社会的幸福度を引き上げる可能性を示しています。
### 結論
このデータは、7月中に全体的にWEIスコアが改善傾向にあることを示唆しています。異常値は局所的であり、全期間を通しての顕著な上昇トレンドには影響を及ぼしていないようです。社会経済的およびインフラ面での強化が個人の幸福度に寄与することが期待され、今後もこれらの側面の強化が推奨されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）を見ると、最初の期間は若干の上下動が見られますが、全体としては横ばい傾向です。その後、予測値（赤いバツ）は急激に上昇し、すぐに安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの外れ値があり、それぞれ異常値として黒い円で示されています。この範囲はグレーの領域内に多くあります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は過去の実績データ、赤いバツの点は予測AIによる予測値を表しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
– マゼンタ、シアン、エメラルドグリーンの線は異なる予測手法（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰）による予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値およびそれらの範囲は異なるトレンドを示しており、予測値が将来の実績値が現状よりも大幅に改善すると示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には明らかな乖離があります。予測手法により将来のWEIスコアの大幅な改善が期待されていますが、それが実現可能かどうかは現時点では不明です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから直感的に感じるのは、将来的にWEIスコアが改善するという楽観的な予測があります。それにより、経済状況が大幅に改善すると期待できるかもしれません。しかし、実績データが示す現状からこの予測が現実化するには、経済政策の変更や市場環境の大幅な好転が必要と考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフには実績（青い点）といくつかの予測モデル（異なる色の線）があります。実績データは初期に若干ばらつきが見られますが、全体的には安定しているように見えます。予測モデルの中では、線形回帰（薄青い線）が横ばいの予測を示し、決定木回帰（緑色の線）とランダムフォレスト回帰（紫色の線）は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データには外れ値として丸い枠が付けられていますが、他のデータと著しく異なるものはなく、全般的には安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、外れ値は黒い円で示されています。灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、これが他のモデルと比較してどの程度精度を持つかを視覚的に表現しています。
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大きな乖離はなく、モデルが実績データを基に合理的な予測を行っていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデルの結果は全体的に高い相関があるように見えます。特に、ランダムフォレスト回帰と決定木回帰は、実績が上昇すると仮定しているようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に見ると、実績データの安定性は、経済の安定性を示唆しています。しかし、予測モデルが示唆する上昇トレンドは、将来的な成長を期待している可能性があります。この成長は、経済の活性化や人々の購買力の向上へつながる可能性がありますが、過剰な期待を避けるためには慎重に対応する必要があります。
### ビジネスや社会への影響
– 上昇トレンドが本当に発生すれば、企業は需要の増加に備えて戦略を再考する必要があります。
– 政策決定者は、予測を考慮に入れ、経済政策やインフラ投資を促進することが求められます。
これらの要素を基に、関係者は分析を深め、適切なアクション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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数日間では、WEIスコアは0.6から0.7付近で安定して推移しています。しかし、その後、予測に基づく値は上昇し、特にランダムフォレスト回帰による予測では急激な上昇（0.8から1.0）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには複数の外れ値が見受けられ、それが黒い円で強調されています。これらの外れ値は、短期間での突発的な変動を示します。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示し、ランダムフォレスト回帰や線形回帰、決定木回帰の予測ラインが一緒に示されています。灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、かなり狭く、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各種予測データの間には、実績データが直近の予測に忠実に従っている傾向があります。今後の実績データが予測通りの上昇を示すかが注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データ全体としては、一般的に強い相関を示しているように見え、特にランダムフォレスト回帰モデルの予測は実績をかなり正確に捉えているようです。
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に関する洞察**
– 初期の安定した動きから急な予測上昇への変化は、経済や社会に対する警戒感を生むかもしれません。特に、予測は今後の景気回復や成長の可能性を示唆しているものの、外れ値が示すように短期的な不確実性も存在しています。
– ビジネスにおいては、近い将来に投資や戦略を強化するタイミングとして捉えられるかもしれません。しかし、突発的な変動へのリスク管理も重要になります。
全体として、このグラフは、実績データを基にしながらも、将来の成長に楽観的な予測を提供していますが、不確実性への警戒心も一方で持っている必要があることを示しています。
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**:
– グラフの左側では、実績AIのデータポイントが0.6から0.8の範囲で密集しており、全体として横ばい傾向が見えます。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、右側にあり、高い安定した水準で維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、いくつかのデータポイントが黒い円で囲まれており、これらは外れ値として示されています。外れ値は視覚的に目立ち、異常な経済的状況や一時的な変動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**:
– **青い点**: 実績AIのデータポイントを表しており、個人の経済的余裕の測定値を示します。
– **黒い円**: 外れ値を示し、注意を要する異常値を表します。
– **紫の線**: ランダムフォレスト回帰による予測値を表し、今後の安定した状態を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は実績の推移からは直線的にやや上昇し、予測AIの期待値を超える傾向を示しています。
– 他の予測手法（線形回帰や決定木回帰）のデータは明示されていませんが、予測範囲が示されているため、それが予測の信頼性にもかかわる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定しているが、外れ値の存在が僅かに不安定感を与えています。
– 予測データは一貫して高い水準であり、将来的な経済的余裕の拡大を示唆しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じるであろうことや影響**:
– 実績データにおける密集と外れ値は、経済的な安定性と異常事態の両方を示唆し、個人が直面する経済的リスクの認識を促す可能性があります。
– ビジネスや社会的には、予測の安定性が期待される中で、異常事態に備える必要性を感じるかもしれません。
– 社会的には、経済的余裕の安定が示唆されるため、消費活動の活性化や投資行動の変化が期待されるでしょう。
このグラフは、個人の経済的余裕における過去の安定性と、将来の予測におけるポジティブな見通しを示しています。
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:
以下のグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は一定の範囲内で横ばいに見えます。
– 予測データは、線形回帰が上昇傾向を示し、決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰は上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値として特定され、黒い円で強調されています。これらは実績値周辺で見られます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータポイントを示しており、赤い「×」は予測を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、データの信頼性を評価するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータは、短期的にはほぼ一致しているが、予測の方法により長期的には異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲で集中しており、大きな変動は見られません。予測モデルによる将来のトレンドは多様性があります。
6. **直感的印象とビジネス・社会への影響**
– 実績値が予測モデルの範囲内にあるため、現在の健康状態は安定していると考えられます。
– 異常値の存在はモニタリングを続ける必要性を示唆し、予測の多様性は複数のシナリオを考慮に入れるビジネス戦略が求められます。
このグラフは、個人の健康状態に関する問題が発生する前に予測し、対応計画を立てるために役立ちます。また、異なる予測モデルの使用による多角的な分析が可能です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 過去のデータ（青のプロット）は、初期に一貫性が見られますが、途中で変動しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、わずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分に異常値として識別されたデータがいくつか見られます（黒い丸で囲まれた青い点）。
– 対象期間後半のデータは不確かさが減少し、安定しています。
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ています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測です。回帰線は将来の傾向を示し、若干の上昇が予測されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、期間の後半にはほとんど見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測は、初期部分で一致していない部分が見られますが、後半には予測の値に近づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータには分散が見られるものの、後半にかけて安定しています。これにより、将来的な予測の信頼性が増しています。
6. **洞察および影響**
– 人間の直感では、初期部分の変動が顕著であり、ストレスの増減が影響している可能性があります。
– 経済やビジネス面では、心理的ストレスが安定することで、生産性の向上や意思決定の改善に寄与する可能性があります。
– 予測モデルの改善によって、将来の傾向をより正確に捉え、効果的なストレス管理戦略を立てるサポートとなるでしょう。
このグラフから得られる洞察を基に、さらなるデータ分析や介入計画を検討することが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期段階で横ばいを示しています。予測データ（ピンクの線）はしばしば上昇しており、特定の時点で急に高くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントにはいくつかの外れ値が見られますが、全体的には大きな変動はありません。予測範囲内での揺れが存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の観測値を示し、黒い円で囲まれたものが異常値を表しています。
– ピンク、緑、青の線は様々な予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測で、その信頼性と変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に多少の差異があり、予測モデルによる予測特性の詳細は線の種類によって示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲に集中しており、予測範囲内での変動が観測されます。
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**:
– 初期のデータセットは安定しているように見えますが、将来的な予測は変化する可能性があります。これは社会や個人にとっての自由度と自治の変動を示せるものであり、これに応じて戦略を調整する必要があるかもしれません。
総括すると、このグラフは短期的には安定していますが、予測によると長期的には変動する可能性があります。この情報は、リスク管理や政策立案に対して重要な観点を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は評価日が進むにつれて特定の方向性は示さず、散在しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は、時間の経過とともに若干の上昇を提案しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績データは、黒い円で囲まれており、これらが外れ値であることが示されています。これらの外れ値は他のデータポイントから大きく外れています。
– 大きな急激な変動は観察されませんが、一部のデータポイントのバラツキは存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、小さい青い点の密度は時間の経過によるデータのばらつきを示しています。
– 灰色の範囲は予測不確かさの範囲を表し、これは予測データの信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データ（異なる色の線）には重なる部分があり、そこから予測の適合度を判別できます。
– ランダムフォレスト回帰と他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）の比較も示され、予測の傾向がほぼ一定ですが、ランダムフォレストの方が変動を微妙に捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は一貫しておらず、周期的な傾向は示されない。
– 外れ値が一部存在することで、全体の安定性が若干影響されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データにおけるばらつきと外れ値は、社会的公平性や公正さの観点からは不安定な時期を示唆しています。
– ビジネスや公共政策においては、このデータ不安定性に対処するための対策が必要かもしれません。安定した社会的公平性の指標は、持続可能なビジネス環境の維持に重要です。
– 予測データの上昇傾向は、今後の改善の可能性を示唆しており、政策立案者にはポジティブなシグナルとなるかもしれません。
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**
– 実績のデータ（青いプロット）は最初の数日間（7月1日から7月10日）に集中しており、その後データは示されていません。
– 二種類の予測値（線形回帰と決定木によるもの）は、安定した値を示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、初めは増加し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ中に、いくつかの外れ値が存在します（黒い円で囲まれたプロット）。
– 特に、スコアが急落しているデータが初期に見られますが、それらは短期間のイベントとして扱われ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データを示し、日別のスコアの変動を表しています。
– 紫の予測ライン（ランダムフォレスト回帰）は、短期間の上昇を示し、最終的に安定しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示し、実績データがその範囲内で変動していることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは不規則に変動していますが、各種予測パターンは比較的安定しています。
– 実績データの変動に対して、予測モデルは異なる安定性と精度を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期に広がりがありますが、予測と実績データの相関は低いかもしれません。
– 予測は、一般的に0.8を中心として安定した結果を示しています。
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**
– 実績データに見られる短期的な変動は、不安定な環境や市況を反映している可能性があります。一方で、予測が示す安定性は、持続可能性が長期的に維持される可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、実績値の変動が見えるため、予測をもとにリスク管理を強化する必要があります。
– 社会的には、政策や制度がWEIスコアにどのように影響を与えるかを評価し、より持続可能な社会構築に向けた措置を講じることが重要です。
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:
このグラフの分析結果と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– データのほぼ半分には、特定の日付範囲内でばらつきが見られ、その後安定した動きを示しています。予測線（特に決定木回帰やランダムフォレスト回帰）は比較的高い水準で一定しており、今後の安定したトレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数日間にいくつかの変動と外れ値があり、これは灰色の範囲として示された「予測の不確かさ範囲」内であります。特定の日付での外れ値は、突発的な要因による可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、赤い×印は予測値を示しています。予測の不確かさ範囲は、予測の信頼性を表し、実際のデータポイントの揺れを示すものです。予測の線は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は初期の期間でばらつきを見せていますが、予測モデルの平均的な予測値に近づいています。複数の回帰モデルが類似したトレンドを示しており、安定した予測が期待できることを示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、初期には変動があるものの、全体としては予測ラインに近い位置に分布しています。これは、予測モデルが実際のデータを比較的正確に捉えていることを示しています。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、社会基盤や教育機会に関するスコアが安定していることが見て取れ、将来的な改善の可能性も低くないことが示唆されています。ビジネスや政策決定者にとっては、現状の基盤を維持しつつ、外れ値や変動要因を分析することで、さらなる改善策を策定する際の指針とすることができます。
要するに、このグラフは予測モデルが社会基盤と教育機会において有効であることを示し、今後の施策の根拠となることが期待されます。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフ内で、実績（青い点）は一貫して0.6から0.8の範囲に分布しています。全体として安定感があります。
– 予測（×印）は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの異なる予測モデルが示されています。これらはほぼ同一のスコアを保ちながら動いているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは、異常値（黒い円）としてマークされています。これらの点は、予測の不確かさ範囲を超えたもので、特に注目する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）は、過去30日間の実際のWEIスコアを示しています。
– 予測データ（×印）は、予測モデルによる将来のスコアを示しており、3つの異なる手法を用いています。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれが対応する線で描かれています。
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には明確な関係があり、実績の範囲内で予測が一定を維持していることから、予測モデルがデータにうまく適合していることを示唆しています。
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で、大きなばらつきはありません。予測モデルの線と重なる部分が多い点から、実績と予測の間には高い相関があると考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 実績が比較的一定であるため、社会的な安定性を示唆しています。また、予測が高い精度で実績に合致していることから、政策決定や戦略立案において信頼できるデータと見なされるでしょう。
– 異常値の出現は潜在的なリスクを示しており、特に共生や多様性といった要素が損なわれる可能性について考慮する必要があります。
このグラフは、社会の共生・多様性・自由の保障に関する安定性を示しつつ、潜在的なリスクにも注意を促すものと解釈できます。
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:
以下のヒートマップから得られる直感的な洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上昇または下降トレンドは見られず、横ばいや周期性が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月7日に、特に17時と23時に明るい黄色（高いスコア）のマスが見られます。これは、その時間帯での急激な変動やイベントの可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEIスコアの強度を表しており、紫色が低スコア、黄色に近づくほど高スコアを示しています。
– 日時に沿った密度の違いは、特定時間帯での活動レベルの変化を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変化は日単位で異なるパターンを示しており、複数の日と特定時間帯のデータを比較することで、特定時間に注目すべき変動があるかどうかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に夕方から夜にかけての時間帯でスコアの高まりが見られ、産業活動または市場の動きがその時間帯に集中的に発生している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアの時間帯は経済活動の活発化を表し、ビジネスはこれらの時間に合わせて顧客をターゲットにした活動を計画すべきです。
– 突出的な時間帯におけるスコアの上昇は、特定のイベントや市場での変動が要因であるかもしれず、原因の特定が重要です。
全体として、ヒートマップは特定の時間帯での経済活動の集中的な変動を示しており、ビジネスはこれを活かして効率的なリソース配分を考えることが重要です。
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、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ上部では、7月7日と8日頃にかけて高いスコアを示しており、一定の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時台と15時台において、一部の期間で急激なスコアの上昇（黄色）が見られ、それ以外の部分は比較的小さなスコア（青紫色から緑）が続いています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEIスコアの大きさを示しており、緑から黄色に近づくほどスコアが高いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（例えば、8時と15時）の高まりがあることから、特定の時間帯において異なる行動パターンが存在する可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアは日によって色の部分が集中しているため、固定の日または期間に影響を受けた可能性が考えられます。
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**:
– 重要な時間帯（8時や15時）における高スコアは、人々の活動や経済的な動きが集中的に発生している可能性を示唆しています。
– これらの時間帯の高いアクティビティが、マーケティング活動やビジネスの意思決定において重要な時間として認識されるかもしれません。
このように、特定の時間帯や日付におけるスコアの変動を把握することで、効果的なビジネス戦略を導くことができるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップの色の変化から、7月6日から7月8日にかけて数値が上昇していることが確認できます。この期間のデータはより明るい緑から黄色に近づいており、これはスコアの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日の16時に、黄色で示されている部分があり、これは急激な上昇を示しています。この時間帯のみ高いスコアが観測されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。濃い紫色は低いスコア、黄色に近づくほど高いスコアを表しています。時間帯や日にちごとのスコアを視覚的に比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– データは時間帯（時間）ごとに異なる日ごとのトレンドを示しており、全体的には上昇傾向が観測されます。特定の時間帯で集中的にスコアが上昇する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯（16時と19時）に明るさが集中しており、これらの時間帯に高いスコアが観測されることが多いです。これは、特定の時間帯に何らかの要因によってスコアが高まっている可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響:**
– 比較的短期間での急激な増加は、新たなビジネス機会や政策の変更などで社会的な関心が高まっているかもしれません。時間帯ごとの変動を見て、ピークタイムを狙ったキャンペーンや施策を行うことで効率的な影響を与えられる可能性があります。
このデータをもとに、さらなる調査を行うと、特定の要因を特定でき、ビジネス戦略の最適化につながるかもしれません。
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WEI（Well-being Index）項目に基づいて、30日間の相関関係を示しています。ここから読み取れる視覚的特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**
– トレンドそのものは直接示されていませんが、相関が高い項目を通じて長期の傾向がうかがえます。たとえば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は強い相関を示しています（相関係数0.90）、これらが共に変化することは容易に想像されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関関係の強さそのものが外れ値ではありませんが、特に低い相関を示す項目は異質です。「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関が0.02と非常に低く、通常相関が期待される項目間でのこの結果は注目に値します。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色が濃く赤い部分は相関が強く、青い部分は相関が弱いことを示しています。たとえば、「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の相関が0.60であることから、個人の幸福感と社会的多様性の保障との関連性をある程度示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 相関が高い項目間は、時系列データでお互いに影響を及ぼしあう可能性があります。特に、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関度合いが高いため、これらの要因は連動していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIは、他の多くの項目に対して比較的高い相関を示しています（最大0.95）。このことから、社会全体の幸福度が個別の要素に大きく影響されることが確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 個人の経済的安定が心理的ストレスと直接結びつかないことは意外であり、他の影響因子が心理的ストレスに強く作用していると考えられます。
– 社会的公平性と多様性の相関が非常に高いことから、これらの要素の同時向上は、社会全体の幸福度向上に寄与する可能性があります。企業や政策立案者にとって、多様性と公平性を重視することは、個人と社会の両方で幸福感を高める戦略となるでしょう。
この分析をもとに、各項目間の関係性を詳細に理解し、社会やビジネスにおける最適化に向けてのアプローチを模索することが重要です。
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:
この箱ひげ図を解析すると、いくつかの視覚的な特徴や洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのスコアは一定範囲に収まっており、特定の上昇や下降のトレンドは図からは読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」には外れ値が見られます。これらの外れ値は、特定の期間で異常な変動があったことを示唆しています。
3. **各プロットの意味**:
– 箱の中の線は中央値を示し、箱の上下の辺は四分位範囲（IQR）を示しています。箱全体が狭いほどデータのばらつきが少ないことを示し、広いほど変動性が高いことを示します。
– 「個人WEI（心的ストレス）」のばらつきが小さい一方で、「社会WEI（公平性・公正さ）」のばらつきはやや大きめです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間のデータ分布にはほとんど重複がなく、相互関係はそれほど強くないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関は図から直接は読み取れませんが、ほとんどのWEIタイプが0.6から0.8の範囲に中央値を持ち、比較的一貫したスコアがあります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 「全体WEI」と「個人WEI（社会的余裕）」のスコアが他のカテゴリと比べて高めで安定していることは、経済の安定を示唆している可能性があります。
– 外れ値が示す急激な変動は特定の要因によるものと考えられ、それが持続する場合にはその要因に対する早急な対策が求められます。
このような分析から、人々は経済や社会的状況の健康状態を把握し、改善が必要な領域や特定の問題領域を特定することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフはPCAのプロットであり、特定の時間軸に沿ったトレンドは示されていません。しかし、プロットの分布からクラスタリングの可能性や方向性のある分布が読み取れれば、トレンドのヒントとなります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下のデータポイントや右上のデータポイントは、他の点から離れた位置にあり、外れ値として注目されるでしょう。これらは異常な動きや経済要因を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 点の位置は、各要素の第1主成分と第2主成分に基づいたもので、この主成分の寄与率はそれぞれ0.55と0.13です。第1主成分が重要な情報を多く含んでいることから、この軸に沿った変動が分析の主たる焦点となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このプロットは時系列データではなく、30日間のデータを一度に要約しています。それぞれのプロットが異なる要素を表し、その間の関係性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左上と右下に分布するデータが多いことから、負の相関がある可能性があります。プロットの主成分軸に対する分布の広がりは、各経済要素の変動性や相関を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフの分布は、特定の経済要因が他よりも影響を強く持つことを示しています。PCAの結果は、どの要素が経済において重要であるかを示唆するため、政策決定や市場アナリストにとっての指標となります。
– 外れ値として位置するデータポイントは、特定の要因が他と異なる影響を与えている可能性を示し、さらなる調査が必要です。
この分析により、WEI構成要素の中で特に影響の大きい要素や、異常値の背後にある要因を明らかにすることが求められます。この情報は、経済政策の調整や市場予測において重要な役割を果たすでしょう。
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。