📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果:
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 2025年7月1日から12日までの総合WEIスコアの変動を観察すると、当初は変動が多く一貫性に欠けるが、7月6日以降は安定的に上昇する傾向があります。これは社会的および個人的に有利な条件の実現を示唆している可能性があります。
– **個人と社会WEI平均**: 個人WEI平均は7月初めに不安定な動きが見られますが、最終的には改善しています。社会WEI平均も、7月6日頃から明確に増加し、安定して高い状態を保っています。
#### 異常値
– 7月2日と3日には、総合WEIが異常に低くなっています。社会的な要因（例: 突然の経済的ショックや健康問題）がこの変動を引き起こした可能性があります。特に、複数の個人および社会項目の低スコアが影響したと考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– 全体的なトレンドでは、長期的に見ると上昇基調であるということが分かります。特定の日における急速な変動は、短期的な外部要因や偶然の要因で説明でき、特異的なイベントや政策変更が要因として考えられます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 社会のサブカテゴリ（持続可能性と多様性）間には比較的高い相関が見られ、社会基盤の強化がこれらの項目に寄与していると考えられます。個人の自由度と社会的持続可能性も高い関連性を示し、自治性の向上が個人および社会の幸福感につながる可能性を示唆します。
#### データ分布
– 各項目の箱ひげ図では、WEIスコアの中には外れ値が多く観察され、一部のスコアが極端に低いことが示されています。特に、自由度とストレスにおいて顕著です。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率**: PC1が66%を占めており、これが説明する大部分の変動要因（おそらく経済状況や健康）がWEIスコアに強く影響していると思われます。PC2が10%の寄与率を持ち、自由度や多様性といったその他の要因がここに含まれている可能性があります。
### 結論
本分析により、総合WEIには周期的な上昇傾向があり、7月6日以降の改善は社会的持続可能性や個人の自由度といった要素の強化による影響が考えられます。異常値は特に、突発的な出来事や政策の影響による可能性があります。提案としては、自由度と持続可能性の更なる拡充と安定的な健康・ストレス管理の強化が、WEIスコアの向上に寄与することが期待されます。
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:
1. **トレンド**
– グラフの最初の部分（約15日間）は比較的安定していて、0.7付近で横ばいの傾向が見られます。
– その後の予測期間（後半15日間）において、WEIスコアは安定して0.8を少し上回る水準に維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 散布図内に幾つか外れ値が見られ、それらは実績のデータポイントに対して黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×印は予測データを表しており、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）の線が示されています。
– 灰色の陰影部分は予測の不確かさの範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法による予測線は密接していて、総じて一貫した予測の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しているものの、外れ値が存在します。予測データは後半で一定の範囲内で安定しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの安定性と予測モデルの一貫性から、将来的な経済の動向に対する信頼感が示唆されます。
– ビジネスにおいては、短期間での大幅な経済変動は少なく、比較的安定的な投資や経済活動が可能であることを示しています。
このような分析から、直感的にWEIスコアの予測が高い信頼性を持っていると考えられ、結果的に経済予測や政策立案において役立つでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 最初の半分は横ばいの傾向が見られますが、後半は予測が上向きになっています。
– 予測の線形回帰（紫色）は、緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初めの期間にはいくつかの外れ値が存在し、これが不確実性を示しています。
– 特に個別のデータ点が大きく外れたものがあり、異常値として把握されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、目立った変動は少ないものの多少の変動が見られます。
– 黒い丸は異常値を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、モデルの信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青い点）と予測（数種の回帰モデル）の関係を見ると、いずれの予測も実績が中盤を過ぎた頃から続いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に明確な相関は見られませんが、実績データの分布としては0.6から0.8の間に集中しています。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**
– 最初の不安定さが徐々に減少し、予測が上昇することは、経済が安定しつつあることを示唆しています。
– 不確かさを考慮した決策が求められ、例えば投資の見直しやリスク管理の強化が考えられます。
– 長期的に見れば、上昇トレンドは経済活動の活性化の可能性を示していますが、短期的には不透明な要素も残っています。
この分析は、データに基づく意思決定をサポートするためのものです。データを継続的にモニター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**
– 最初の約10日間にかけて、実績WEIスコアは上昇していますが、その後は横ばいとなっています。
– 予測モデルでは、緩やかな上昇を示すもの（線形回帰）がある一方で、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は水平で安定したスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部に外れ値が存在しますが、全体として大きな急激な変動は見受けられません。
– 外れ値となっているデータ点は、通常の範囲を超えた特異な事象を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIによる実際のデータを示しており、黒い枠によって強調表示されている点が異常値として識別されているようです。
– グレーの陰がかった部分は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのデータ群と予測モデルの間には平均的には一致していますが、予測モデルの方が未来に対して異なる期待値を設定している点が注目です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは大部分が均一に分布していますが、時間が進むに連れて予測精度が異なるため、分布に広がりが見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアの上昇が見られる点は、経済的な指標が改善している可能性を示唆します。
– 将来的な予測が特にランダムフォレストや決定木回帰で平坦であるため、経済活動が安定的に推移する見込みがあります。
– 外れ値の存在は異常事象の発生を示しているため、その原因を解析し対応策を検討することが重要です。
このグラフから直感的に、人々は現在の経済が比較的安定していることを感じ取るかもしれませんし、今後の予測に依存して行動し続けることが期待されます。
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**:
– グラフの初期の期間（初旬）は、実績のデータ（青い点）が0.6から0.8の間に密集しています。この部分においては特に明確なトレンドはありませんが、安定していると評価できます。
– 中盤から後半にかけて、予測ライン（紫色）が上昇し、その後横ばいとなっています。これは未来の期間で予測されるWEIスコアが改善し、安定することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、一部の点が異常値としてマークされています（黒円）。この時期にはデータが変動しやすい可能性があり、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、予測（赤バツ）がそれに続く将来の見通しを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間が広いことが見受けられます。これにより、将来の値の変動の可能性を示しています。
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が連続して表示されており、実績データが不安定な時期を経て、予測データが安定化に向かう流れが読み取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期に若干の分散が見られるものの、予測期間には安定した高スコアが保たれる見込みです。このことは、データの精度が向上し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、およびビジネスや社会への影響**:
– 初期段階の不安定さは、個々の経済的状況が変動しやすい要因を持つと感じさせます。一方で、予測される改善と安定化は、経済政策や企業の戦略が効果を発揮すると期待されます。
– ビジネスにとっては、予測に基づいた計画策定が可能であり、資源の効果的な配分やリスク管理の向上につながるでしょう。また、個人にとっては、将来の経済的余裕の改善が期待され、消費意欲の向上や投資活動が活発化する可能性があります。
この分析により、より効果的な経済政策や戦略を形成するための基盤が提供され、持続的な成長を目指すための指針が得られるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIによるデータ（青い点）は、期間のほとんどで同じレベルで横ばいになっています（約0.7〜0.8の範囲）。
– 予測データ（紫の線）は、線形回帰とランダムフォレスト回帰の手法により異なる傾向を示しています。線形回帰はわずかに上昇の傾向、ランダムフォレスト回帰は水平に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつか外れ値が見られ（黒い丸で囲まれた青い点）、初期の期間に集中しています。
– 主なデータポイントは比較的一貫しており、大きな急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータを示し、全体としての健康状態（WEIスコア）を表しています。
– 紫の線は予測値を示し、将来の健康状態の見込みを可視化しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、予測値がこの範囲内に入ることを期待できます。
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関係を見ると、直感的には予測が現状のデータ特性を反映していることがわかります。しかし、異なる予測方法による結果の差異が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係について明確なパターンは見られませんが、実績データの分布は狭く、平均的な位置に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間として直感的に感じるのは、健康状態が安定していることです。急激な変動や予測の不確実性が大きい場合は注意を要しますが、このグラフでは大きな心配は不要と判断できます。
– ビジネスや社会への影響として、経済カテゴリにおける個人の健康状態が安定していることは、労働生産性や経済活動の継続性にプラスの影響を与える可能性があります。予測が一定であることから、現状の施策が引き続き有効であると考えられます。
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**:
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいで、大きな変動は見られません。
– 予測データがいくつかの異なる手法で表示されています。それぞれのトレンドラインは、異なる勾配を持っていますが、全体としては大きな変化を示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期に黒い枠の外れ値が存在します。他のデータポイントと比べて顕著に異なります。
– 初期のデータ点間でのばらつきが特に大きくなっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、心理的ストレスの過去データを表しています。
– x印は予測データを示し、異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。
– グラフ中央部の灰色の帯は、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データは共に安定していますが、予測の不確実性が見られます。
– ランダムフォレスト回帰は、他の方法と比較して、急激な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはおおよそ一定の値に集中しており、分布は狭めです。
– 異なる予測手法間で、勾配や傾向の違いがありますが、全体的には大きな変動は見られません。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人々がストレスレベルが安定的であると感じる可能性があります。
– 予測の幅が大きくなく、予測不確実性が比較的小さいので、将来的な変動に対してある程度の安心感を持てるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、心理的ストレスが安定している状態を保つために現在の施策を継続することが理にかなっているかもしれません。また、外れ値となっているストレス増加要因を特定し、対応策を講じることで、さらなる安定を図ることが可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには明確な上昇または下降のトレンドは見られません。特に冒頭の期間では、データポイントは0.6から0.8の範囲内の比較的狭い領域に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値は黒い円で示されていますが、数が限られており、全体としては範囲内に収まっているようです。後半では急激な上昇が見られ、ランダムフォレスト回帰の予測線が時間とともに増加しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示しており、予測（赤い×）と比較されています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しており、実際のデータポイントの多くがこの範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰という異なる予測モデルが分析されていますが、特にランダムフォレスト回帰が後半で上昇。決定木回帰、線形回帰は1を超えることはありませんが、かなり高い比率で一定してきています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係自体はグラフからは直接見えませんが、実績データが予測された不確実性範囲内に収まっていることから、モデルの適合性は良好であると考えられます。
6. **人間が感じる直感とビジネスや社会への影響**
– 人々が感じる印象としては、全体的に安定したスコアを維持していることが安心感をもたらす可能性があります。
– 経済においては、WEI（自由度と自治）のスコアが安定していることは、社会の自由度や自治に関する信頼性が保持されている指標と考えられ、ビジネス運営や政策決定において重要視される可能性があります。
このグラフは、個人の自由度や自治の観点から見た安定した社会環境を示しており、特に後半の上昇傾向はポジティブな兆候を示す可能性があります。
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:
### グラフ分析と視覚的特徴の洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期（7月1日から7月15日まで）は、WEIスコアが0.6から0.8の範囲で変動しています。7月以降はスコアが比較的安定しています。
– 7月15日を境に、スコアはほぼ横ばいで一定の範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期にはいくつかの外れ値が見られますが、全体としては大きな急激な変動はありません。
– 外れ値はWEIスコア0.5以下で観測され、他のデータポイントからある程度離れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIのデータポイントを示しており、その密度は中程度です。
– 黒枠のシンボルが外れ値を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測値の信頼性を示しますが、実績値との差異は大きくありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されていますが、それぞれの予測値はほぼ収束しており、実績データに対して大きな差異がないことから、各予測手法の一貫性が確認されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは基本的に0.6から0.8の範囲に集中しており、全体的に高いWEIスコアを示しています。
– 特定のタイミングでスコアが安定していることから、変動が少ないことがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが比較的高く、安定していることから、社会の公平性や公正さはこの期間、概ね良好な状態で維持されていると感じられるでしょう。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや要因が短期間において公平性に影響を与える可能性を示唆しますが、その影響は限定的です。
– ビジネスや社会政策においては、この安定した傾向はポジティブに捉えられる一方で、外れ値への注意やその原因追及が求められるでしょう。
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**:
– 初期の期間には、横ばいまたはやや増加傾向が見られます。
– 最後の方ではスコアが高止まりしており、安定した傾向にあると判断されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データ初期に多数の外れ値がありますが、これらは急激な変動というよりは分布のばらつきとして現れているようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績スコアを示しています。
– 紫色の線は予測スコア（ランダムフォレスト回帰）で、一貫して高いスコアを予測しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、実際のデータがこの範囲内に収まっていることから、予測モデルの精度は比較的高いと考えられます。
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（特にランダムフォレスト回帰）は非常に密接で、モデルが実際の動向をうまく捉えていることが窺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階ではある程度の分散がありますが、後半にかけて非常に高い相関が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 多くの人が、最初の不安定性が克服された後の安定したスコアを好意的に捉えるでしょう。
– ビジネスや社会には、持続可能性と自治性が安定的に良好な状態であることが示唆され、政策の持続や新たな取り組みの効果も期待できる状況です。
このグラフは、WEIスコアが一定の範囲で安定していることを示しており、持続可能性と自治性の向上が計画通りに進んでいると考えられます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は0.7から0.9付近で横ばいに推移している。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）は初期に急激に上昇し、その後は1.0付近で安定している。予測の下限（灰色の領域）も基準を下回ることなく一定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中には数点、0.7よりも下回る外れ値が観察されており、黒い円で強調されている。この外れ値が示す要素は、社会基盤や教育機会における評価が一時的に低下した可能性がある。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績を示している。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測を示す。
– 黒い円は外れ値を示し、異常なデータポイントを強調している。
– 灰色の領域は予測値の不確かさ範囲を示している。全体的に狭く、予測の信頼性が高いことを示唆している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は比較的一貫しており、予測のモデル（ランダムフォレスト）は実績の範囲をやや上回っている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは比較的高い位置で密集しているが、時折外れ値が発生している。
– 予測モデルは長期間にわたり高いスコアを維持しており、実績データを上回る保守的な予測を提供している可能性がある。
6. **直感的な洞察とビジネスおよび社会的影響**
– 社会基盤や教育機会の指標（WEI）は、分析期間中に比較的一定であり、予測モデルはこれをさらに改善する方向にあると示唆している。
– 外れ値の存在は、一時的な社会的または経済的な変動があったことを示唆しており、それに対処するための介入が必要かもしれない。
– 全般的に、予測モデルが示す高スコアは、将来的に社会基盤や教育機会がさらに改善される見込みを示唆しており、ポリシーメーカーや教育機関にとって重要なインサイトとなるだろう。
このグラフは、政策や戦略を策定する上で、どの部分が改善されているかを視覚的に確認するための強力なツールです。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、期間中にやや上昇する傾向がありますが、大きな変動は見られません。
– 予測線（ランダムフォレスト回帰、紫）は、ほぼ横ばいを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータ点は、円で囲まれて異常値として示されています。これらの外れ値は、全体的なパターンから逸脱しており、特別な要因があ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ており、点の間の偏差はそれほど顕著ではありません。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値であり、これらは特定の介入や出来事の影響を受けた可能性があります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、一定の信頼区間が設定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータは、特にランダムフォレストモデルとの比較において、実績データが予測と概ね一致していることを示しています。
– 一方、少数の外れ値が予測から逸脱しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体としてデータは0.6から0.9の間で狭い範囲に分布しており、中心集中傾向が見られます。
– 外れ値を除けば、特定の周期性や大きな変動は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的にこのグラフを見た場合、この経済指標が安定しており、社会WEIが基準に収まっていると感じるでしょう。
– ビジネスにおいては安心感を与え、短期的なリスク管理や戦略に反映される可能性があります。
– 外れ値の存在はさらなる調査の必要性を示唆しており、特定の時期や政策の影響を検討する必要があります。
このグラフから得られる情報は、政策立案者や経済アナリストにとって有益であり、社会の安定性と進歩を理解するための基礎的なデータを提供します。
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:
以下は、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体として、色の変化はトレンドを示しています。特に時間帯による変動が目立ち、夕方（19時以降）のセクションでは、昼間よりも色が濃い（数値が低い）傾向があります。
– 7月6日から12日までにかけて、明るい色（高数値）が多く見られ、一時的な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月8日には非常に明るい黄色が見られ、この日は他の日と比べて数値が高い外れ値となっています。
– 急激な色の変化が見られ、急激な変動があることも示されています。
3. **要素の意味**:
– カラースケールによって、緑から黄色は高い数値を示し、青から紫は低い数値を示します。これにより、どの時間帯が高い活動度または経済的なスコアを持つかが視覚的に示されます。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時系列が時間帯ごとに分けられており、特定の日付と時間帯が他の時期と異なるパターン（例: 7月8日の大幅な上昇）を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によって数値のばらつきがあり、特に夜間の低いスコアが一貫して見られます。
6. **直感的な解釈と影響**:
– このヒートマップを見ることで、ビジネスや社会における活動のピーク期間が容易に把握できます。特に、特定の日付や時間での高い経済活動が見られることから、この期間に合わせた戦略的なビジネス活動の計画が重要になります。
– 突出した変動がある日には、イベントやニュースなど特別な要因が影響している可能性も考えられるでしょう。
このように、グラフからの定量的情報をもとに、戦略的な判断が可能となります。
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:
ヒートマップを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間軸（15時、16時、19時、23時）において、日付ごとの色の変化を見ると、全体的に青から黄緑、黄色への変化が見られます。これは、数値が上昇傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月3日のヒートマップには、一部の時間帯で明るい緑色が見られます。これは他の日付と比べて異常値であり、急激な変動を表しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いは数値の違いを反映しています。色が暗いほど数値が低いことを示し、明るい黄色に近づくほど数値が高く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**:
– 各日付の各時間帯で色の変化があるが、一部の時間（特に15時と19時）は見られず、これらの時間にはデータが無いか、それぞれの特定の時間帯ではデータ収集されていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 縦の時間軸ごとの変化がバラバラになっているため、時間帯によって数値のばらつきが大きそうです。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 色が明るい時間帯が特定の日に集中していることから、これらの日には特定の経済活動が活発になっている可能性があります。特に、遅い時間の活動が一部の日付に集中して増加していることから、ビジネス上の活動が一定のパターンを持つことが考えられます。
– 周期的な活動のピークが予測されるため、これを利用したビジネスプランや社会的な対策を考えることが可能です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは色の変化で社会WEI平均スコアの時系列を示しており、開始時点（7月1日）では濃い紫から青にかけての色が優勢ですが、7月6日以降になると緑や黄色に変化しています。これはスコアの上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月6日と7月9日付近での急激な色の変化が見られます。これらは特定の日における急激なスコアの変化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**
– 各プログラム時間帯で表示されている色の違いは、その時間帯における社会WEIスコアを示しています。色の濃淡（紫から黄色）はスコアがどのくらい高いかを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯（8時、16時、23時）でのスコアは異なり、それぞれの時間帯で異なるトレンドが観察されます。たとえば、8時と16時では徐々にスコアが改善しているものの、23時には急激な上昇が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとの色の変化を見ると、昼間の時間帯にスコアが安定しており、夜になるほどバラツキが顕著になります。これにより、昼間の活動が何らかのポジティブな社会的影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– ヒートマップからは、一日の中でのスコアの変動が見て取れ、特に明るい時間帯（8時と16時）での改善があることから、日中の活動が社会の経済活動を促進している可能性があります。一方で、夜間（23時）の急激なスコア変化は制御が難しい外部要因（政治的イベントや経済ニュース）が影響を与えているかもしれません。
このヒートマップは、社会経済活動の効率化や改善施策のタイミングを見直す際に貴重な情報を提供してくれるでしょう。
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:
この相関ヒートマップでは、異なるWEI（Well-being Index）の項目間の相関関係が示されています。各セルの色の濃さは相関の強さを表し、赤は正の相関、青は負の相関を示しています。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時間的なトレンドを示すものではありませんが、各WEI項目間の関連性の強さを30日間にわたって定性的に示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動はヒートマップでは示されませんが、高い正の相関や負の相関として特異な組み合わせが浮き彫りになります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色は相関係数を反映しています。1に近いほど強い正の相関を意味し、0に近いほど相関がないことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものではありませんが、WEI項目間の相関が強いことで、これらが似たような動きをしている可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– `個人WEI平均`と`総合WEI`の間には非常に強い正の相関(0.90)が見られ、これらが共に増減する傾向があることを示しています。
– `個人WEI（心理的ストレス）`は他の多くの項目と低い相関を示しており、独立した動きをする可能性があります。
– `社会WEI（共生・多様性・自由の保障）`は多くの項目と高い相関を持ち、全体の指数に強い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や社会への影響**:
– 全体として、個人の幸福度に関する指標が社会的な指数にも強い影響を及ぼしていることがわかります。これは、個人の幸福が社会全体の活力や持続可能性に直結する可能性を示唆します。
– ビジネスにおいては、個人の健康やストレス管理が長期的な社会の安定や成長に寄与することを示し、企業の健康維持プログラムやストレス緩和策が重要性を増すことが考えられます。
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を行います。
1. **トレンド：**
– 各箱ひげ図は30日間のデータの分布を示していますが、トレンドとして上昇や下降、周期性は示されていません。各WEIタイプ毎の分布を比較することで、全体の動向を探れます。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 個人WEI（経済的余裕）、個人WEI（心理的ストレス）、社会WEI（持続可能性と自治性）では外れ値が目立ちます。特に個人WEI（経済的余裕）では多くの外れ値が見られます。これは、この指標で特異なデータポイントがあることを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味：**
– 箱ひげ図は中央値、四分位範囲、最小値、最大値を示しています。全体的に社会WEIや個人WEIの分布が示されており、中央値によりその中心傾向が分かります。
– カラーで区別されているのは、各タイプ毎の識別を容易にするためです。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 時系列的な関係は、このグラフからは直接得られませんが、相対的な指標間の位置関係から、それぞれの指標の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 総合WEIや個人WEI（社会的合格）の中央値が比較的高く、安定しています。逆に、個人WEI（経済的余裕）や個人WEI（心理的ストレス）の分布は広がりがあり、不安定であることが示されています。
6. **直感的に感じること及びビジネスや社会への影響：**
– 経済的安定が他の要素に比べて不安定である可能性が示唆されており、これが心理的ストレスに影響を及ぼしている可能性があります。
– 社会的公正さと持続可能性の評価も外れ値があり、不安定さを示しています。これにより、政策や企業の活動が社会に与える影響の不均衡が考えられます。
– ビジネスにおいては、これらの不安定要素を緩和する施策の必要性が感じられます。特に経済的な支援や心理的なサポートの強化が考えられます。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**
– 第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）の間に明確な上昇、下降のようなトレンドは見られません。
– 点は散らばっており、特定の方向性が見られないため、周期性も確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの点が第2主成分の0.15から0.20の範囲に存在し、その他の点と比較して上に外れた位置にあります。これらは外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素**
– プロットの色やサイズに基づく特別な情報は表示されていないため、各点が特定の観測値または構成要素に対応していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各点が30日間の一日のデータを表している可能性がありますが、特に日付に応じた変化などの情報は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分軸に沿った明確な相関関係やクラスタ形成の兆候は見られません。
– 線形の相関は少なく、データは広がっています。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、データが複雑であり、多くの要因が相互に影響しあっていることが示唆されます。
– 経済データであるため、外れ値は特定のイベント（例えば市場ショックや異常気象）が影響した日を示している可能性があります。
– ビジネスにおいて、特に外れ値を注意深く検討することで異常な活動や機会を特定できるかもしれません。
この分析は特に外れ値やデータの散らばりの背後にある要因を理解するための出発点として役立つでしょう。
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。
