📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果に基づいて、以下の重要な傾向、異常、パターン、およびそこから読み取れる内容を示します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**：7月初旬は0.65〜0.75の範囲でやや変動し、中頃には上昇し始め、7月6日には0.85に達しています。その後も全般的に高い水準（0.80台）が維持されています。
– **個人WEI平均および社会WEI平均**：初期には個人WEIがやや低下（0.62〜0.75）する一方で、社会WEIは上昇傾向が見られ、7月中旬以降は全体的に高いスコアに安定しています。
### 2. 異常値
– 7月3日の総合WEIスコアに関して複数の異常値が観測されています。これはその日付における社会や個人項目の急変動が影響している可能性があります。
– 7月6日から7日のスコアの急上昇は、特に社会的な分野でのポジティブな出来事（例：新政策や社会イベント）への反応かもしれません。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**：全体的に上昇基調にあり、7月初旬の短期的な低下を除いては比較的安定して推移しています。
– **季節性**：初旬に若干の季節性があるが、日中および夜間での大きな変動があるわけではなく、日々の変動に対応していると言えます。
– **残差**：不規則成分が若干多く見られるのは、短期間で急激な変動を示している特定の日が存在するためと推察されます。
### 4. 項目間の相関
– 個人と社会の評価項目間の相関が見られ、高い経済的余裕は、社会基盤や持続可能性・多様性の評価と相関しています。これは、経済的安定性が広範な社会的幸福感に影響を与えていることを示しているかもしれません。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図**の完成にはデータが足りませんが、中央値が上昇傾向にあることから、全体的なスコアが良好な方向に向かっていることが分かります。外れ値は主に初期にあり、その後安定しています。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 第1主成分（PC1）の寄与率が0.66と高く、WEIの変動の大部分を説明しています。これは個人および社会の要因における大きな共通の変動要因（一般的な社会情勢の良化など）があることを示しています。第2主成分（PC2）は0.10の寄与率で、比較的小さいですが、個別の変化（イベントや政策変更など）を表している可能性があります。
### 全体の結論
– 7月初旬の不安定な時期を経て、個人および社会WEIは7月中旬以降に向けてうまく持ち直し、各項目におけるスコアはおおむね良好な方向を示しています。社会的または経済的な要素の改善が、個人の幸福感をもたらしていると考えられます。異常を示す一部の日付に対しては、特別な経済政策や社会イベントの影響を検討することが重要です。
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:
このグラフについての分析と洞察を以下に示します。
1. トレンド:
– グラフの序盤では、WEIスコアが0.6から0.8の範囲で密集しており、比較的一定しています。
– その後、2025年後半に向けてスコアが緩やかに増加し、最終的には1.0に到達しています。
– 時間が経過するにつれて、スコアは急激に変化していないように見えます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 黒い円で示された異常値は初期の部分に見られますが、全体的には多くありません。
– 急激な変動は特に見られないため、比較的安定したデータセットと言えます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青のプロットは実際の実績値を示しており、密度が高い部分で安定していることが確認できます。
– 予測値は様々な色で示されていますが、特にランダムフォレスト回帰（ピンク色）がスコアを1.0に近づける軌跡を描いています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各回帰モデルの予測が重なる部分もある一方で、若干のばらつきがあります。特に線形回帰と他の予測モデル間での差異が顕著です。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績値と予測値の間に大きな乖離はなく、比較的高い相関がありそうです。
– 全体的なデータは一定の範囲内で密集しており、安定的です。
6. 人間が直感的に感じることと影響:
– WEIスコアの安定した推移は、経済が予測可能であることを示唆しており、ビジネスや政策決定において安心感を与えるでしょう。
– 異常値が少ないことは、データの品質や経済状況が比較的良好であることを示しています。
総合的に見て、このグラフは安定した経済状況を示しており、予測モデルの精度が高いことを確認することができます。この状態が続くならば、企業や政策決定者にとって積極的な計画が立てられる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側に実績（青色）が集中しており、右側には別の時期（緑）でのデータが見られます。これは時間が進むにつれデータが大きく乖離した可能性を示しており、周期性や大きな上昇・下降トレンドがあるというよりは、急激に変化した時期があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の初期データにいくつかの異常値が存在します。ただし、その数は多くないため影響は限定的かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績データと異常値（黒）は初期に集中し、右側に見られる緑のデータは時間経過後のもので、明らかにスコアが異なる集団を示しています。
– ピンクや紫の線は予測値を示していて、現実とのギャップが視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現実的に見ても明確なギャップが存在しており、予測手法によってその精度が左右されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と異常値の位置的関係から、一部のデータは先行予測を誤っている可能性があり、それが後のデータに影響を与えていると想定されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、データの初期時点と大きく乖離した結果が見られるため、仮にこのデータが経済的指標であれば、経済状況が予測とは異なる方向に進行している危険性を示します。
– ビジネスにおいて、予測と実績のギャップが大きい場合、計画の見直しや調整が必要です。
– 社会的にも、予想される経済状況と異なる現実がある場合、政策や戦略の再評価が求められる可能性があります。
短期的に急激に変化する市場や状況において、予測の精度を高めるためにさらなるデータの収集とモデルの洗練が不可欠です。
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:
### グラフ分析と視覚的特徴
1. **トレンド**:
– グラフには実績と予測が含まれており、実績部分（青色）は安定して高い水準で推移していることが見て取れます。
– 予測（複数のモデル：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）については、モデルごとに異なる推移を示しています。
– 特にランダムフォレスト回帰（ピンク）や決定木回帰（紫）は大きな変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ左側に一つの異常値（黒い円）が示されており、他の実績データから外れていることが確認できます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色は実績を示し、高い安定したスコアを維持しています。
– 緑色は昨年のデータを示しており、予測との比較に利用可能です。
– 予測は異なる機械学習モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ごとに色分けされ、各モデルの予想の差異を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年のデータ間に強い相関が見られます。
– 予測と実績のギャップが一部のモデルでは大きいことが特徴的で、モデル精度の差異がわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と昨年のデータが密集し、高いスコアを示しており、経済活動が安定している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高い実績スコアの安定性からは、経済状況が好調であることが示唆されます。これはビジネスにとって良好な環境を提供しうるでしょう。
– 異常値が示す潜在的リスクについては更なる調査が必要かもしれません。
– 予測モデルの変動からは、将来の不確実性が見て取れ、戦略的な予防策の構築が推奨されます。
このグラフは、現状の好調性を示しつつ、将来への備えの必要性を強調しています。経済政策や投資戦略においては、これらの洞察を活用することが求められます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月）では、WEIスコアは0.8前後での変動が見られます。その後、大部分の日が空白で、後の期間（2026年7月頃）には、再度データが存在しており、0.6前後の値になっています。
– 全体的に見ると、一定のスコアを持つが、後半に向けて少しスコアが下がっているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月のデータの一部が「異常値」としてマークされています。これは通常の範囲から外れたデータポイントとして重要です。
3. **各プロットや要素**
– 「実績（実績AI）」の青いプロットは、実際に計測されたWEIスコアを示しており、0.8付近に密集しています。
– 「予測（予測AI）」の赤いバツ印は、実績データを基にした予測で、明示的には見えていませんが、存在が示されています。
– 図の右側には、前年（比較AI）として示される緑色のプロットが密集しており、新たなWEIスコアは前年に対してやや低めであることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列的に空白期間があり、それを挟んで前半の実際のデータと後半の前年データが示されていますが、その間の相関関係は解析しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半と後半にやや異なるスコアの集中が見られ、異常値が一部の範囲で認識されています。データそのものが分散しているわけではなく、特定の範囲に集中していることが確認できます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感としては、データが大きく途切れていることが目立ち、この期間で何らかの外部要因が影響を与えた可能性が考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、経済的余裕が減少する可能性を示しており、支出の見直しや収入の改善が求められる状況と考えられます。特に、予測モデルがこの範囲内でどのように変化するかを注視する必要があります。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフは今年と来年の2つの期間にデータが分かれており、どちらにおいてもWEIスコアの変動は比較的狭いレンジに収まっています。
– 今年の実績データ（青色の点）は横ばいであり、大きな上下の動きは見られません。
– 来年の予測データ（緑色の点）は、若干の増加傾向があるように見えますが、高い安定性を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 今年のデータでは異常値として判定された点（黒い丸）が存在しますが、具体的な急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は今年の実績データ、赤いバツは予測、黒い丸は異常値を示しています。
– 線は様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測のトレンドを示し、それぞれで若干異なるパターンが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データ（緑の点）は前年の実績データと比較して、若干異なるパターンを見せていますが、全体的なスコアレンジは一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 今年と来年のデータの分布が比較的均一であり、標準的な変動範囲内に収まっているため、強い相関は見受けられません。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– データが安定しているため、経済状況は安定していると考えられます。
– 健康状態を表すスコアが高く、安定性が示されていることで、社会全体の健康関連の施策が効果を上げている可能性が考えられます。
– 予測が安定していることから、今後の健康投資の計画や資金配分が効率的に行えるでしょう。
以上の分析が、グラフから得られる洞察になります。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの360日間の推移を表しており、主に以下の特徴が見られます。
1. **トレンド**:
– 年度の初め（左側）に多くのデータが集中しています。これは、期間の初めに観測が集中し、その後データが飛び飛びになっていることを示しています。具体的な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左の部分に異常値とされるデータ（大きな円）がいくつかあります。これらは特定のイベントや状況による突発的な心理的ストレス要因を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実測AI）」を示し、緑の点は「前年（比較AI）」を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、ピンク、紫の線は異なる予測モデルの試みを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるモデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が近似的に重なり合っており、全体的な予測モデルの一貫性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは特定の期間に集中しているため、イベントベースでWEIに影響を与えている可能性があります。データの分布が限られているため、時系列全体のトレンドを把握するのは難しいです。
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**:
– データが特定の期間やイベントに集中的に観測されているため、その期間に何らかの重要なイベントが発生したのか、または強いストレス要因が存在していた可能性が考えられます。これにより、企業や組織は、特定の季節やイベントに対する従業員や個人のストレス管理の重要性を再評価する必要があるかもしれません。
全体として、このグラフは経済的な要因と心理的ストレスの関連性を示唆するものとなっており、特定の期間に焦点を当てた詳細な解析が求められます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の評価日付（2025年7月1日から9月1日まで）での実績データ（青色）は、0.7から0.8の間で横ばいです。
– その後、予測データ（ピンク、紫）が示す範囲で少し変動が見られますが、大きな上昇や下降のトレンドは観察されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データの中に、一つの異常値（黒の円）が見られます。それはスコアが0.8以上に達しています。
– 予測モデルによる予測は、予測の不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績データは過去の実績を示しています。
– 緑色のデータは前年（比較AI）のスコアを示し、同様の値で分布しています。
– ピンクと紫の線は、異なる回帰モデルによる予測を示しており、ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測が含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年の比較が行われていますが、いずれも0.6から0.8にかけての範囲で密集しており、極端な差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は比較的安定しており、これらのスコアが0.6から0.8の範囲内に収まっていることから、個人のWEIに大きな変動がない可能性が指摘できます。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、個人の自由度と自治のスコアが安定していることが示され、社会的安定が続いていると感じられます。
– ビジネス環境においては、この安定性は投資のリスクを低減させ、長期的な成長を促進する要因となる可能性があります。
このグラフからは、個人の自由と自治のスコアが比較的安定していることがわかり、これが経済や社会の持続的な安定に寄与していることが示されていると言えます。
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:
1. **トレンド**
– 最初のセクションは、2025年7月から開始しており、WEIスコアはおおむね高い位置（0.8以上）に位置しています。次に、予測値が表示されているが、急激な変動はなく、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に異常値が存在しています。これらはスコアが異常な範囲に入っていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値を示し、全体的に高いスコアを保っています。
– 緑のプロットは前年の値であり、比較のために表示されています。
– 紫色の線はランダムフォレストによる予測で、高めのスコアを維持する傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年の値、予測値が比較されており、全体的に一致度が高いです。実績値と予測値は高めの一貫した水準を維持しています。
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強い一致があります。分布は狭く集中しており、データのばらつきは非常に少ないです。
6. **人間が直感的に感じる洞察および影響**
– 経済カテゴリにおける社会的な公平性と公正さのスコアは高く維持されており、安定していることが強調されています。実績と予測が一致しており、将来的にも公平性が維持される可能性が高いと予想されます。このような安定性は社会的信頼や経済の健全性に寄与し、ビジネスや政策決定に安心感を提供するでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
グラフは、評価日を基準にした横軸と、WEIスコアを基準にした縦軸から成っています。
– **初期の動き**（2025年7月から2025年11月）：実績AIのスコアは0.8から1.0の間にクラスタリングされています。この部分には特に増減の明確なトレンドは見られません。
– **その後の期間**（2026年以降）：スコアが明らかに低下し、0.6から0.8に集中しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータにおいて、時々異常値が観測されていますが、全体の傾向には大きな影響を及ぼしていないようです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績AI（青色）**：実際に観測されたスコア。
– **異常値（青い円）**：実績の中で際立っているポイント。
– **予測（赤いX）**と**予測の不確かさ範囲（灰色）**：予測AIによるスコア推測とその不確実さ。
– **前年（緑色）と前年度データ**：前年の同時期と比較して、現在のデータとどう異なるのかを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績AIと予測AI**：実績データと比較して予測AIの乖離が見られ、特に後半（2026年以降）で大きくスコアが低下しています。
– **前年との比較**：前年との比較では改善が見られる箇所もありますが、一貫したスコア低下は明白です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**：予測と実績のスコア間には、一部時間帯での狂いが見られます。予測モデリングにはさらなる精度向上が求められるかもしれません。
– **分布の特徴**：全体的に分布は狭い範囲に固定されており、スコアの変動は小さめです。
### 6. 人間の直感と社会・ビジネスへの影響
– **直感的な印象**：初期は安定しているものの、後半にかけて不安定さが増していることに注意が必要です。予測モデルの改善や、特に後半に見られるスコア低下の要因分析が不可欠です。
– **ビジネスや社会への影響**：持続可能性と自治性の低下は、もし社会インフラや政策決定に影響を与える要因に依存しているのであれば、迅速な対応策の策定が重要です。
総じて、特に2026年以降の動きに対して、アクションプランを策定し、しっかりとしたリカバリー戦略を立てることが望まれます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（2025年）**: 最初の期間に集中しており、若干上昇傾向が見られますが、全体的には横ばいです。
– **予測データ（2065年）**: 異なる手法で予測された値が時間のずれを持ってプロットされており、比較的安定した状態で緑色で密集しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のプロットでの外れ値は異常値マークで示されています。これが予測精度の向上や異常検出に影響を与えている可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形状**: 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の違いが色と線で示されています。それぞれが異なる予測の範囲を示しており、多様なアプローチが必要であ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
– 実績データと予測データ間では、時間のずれによって直接比較は難しいですが、異なる予測モデルが示す結果が比較的近い範囲に収束しているのは興味深いです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの範囲は狭く、密集していることから、評価基準が安定しているか、もしくは特定の因子に強く依存し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
– **直感的な印象**: 実績と予測が時間差で提示されているため、耐久性や長期安定性の評価に難しさが予想されます。また、異常値の存在は信頼性に対する不安を引き起こす可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 教育機会や社会基盤に関する評価は、社会政策や教育施策の評価に重要です。予測モデルの選択により、将来の社会基盤改善の方向性が異なる可能性があります。
このグラフから、異常値や異なる予測手法に対する理解が深まることで、より効果的な社会政策立案が可能となるでしょう。また、教育や社会インフラの変化の予測が、長期的な計画や投資判断に活用でき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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の評価日（2025年7月頃）には実績データ（青い点）に大きな変動が見られません。スコアは比較的一定に近い状態で推移しています。
– 予測データ（Xマーク）は期間の後半に集中していますが、視覚的には安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ部分に黒い円で囲まれた「異常値」としてマークされた点がいくつか存在しています。これらは統計的に平均から外れている部分を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、評価日ごとのWEIスコアを示しています。
– 緑色の点は前年データとして比較されていますが、期間の後半に移行しています。
– 予測データはさまざまな回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示され、紫や薄紫の線で視覚化されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較は、データの安定性や変動性を理解するのに役立ちます。
– 予測と実績データの位置関係から、モデルの予測精度や信頼性を判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列の初期に比較的集中していたデータが、後半にはスコアが0.8以上の高い状態に分布し、スコアの上昇が見られます。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 初期の実績データの間にはわずかに不安定な部分がありますが、その後は向上が認められ、ポジティブなトレンドを示しています。このようなスコアの向上は、社会の共生や多様性、自由の保障に関連した活動が効果を上げていることを示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会においては、このようなトレンドは政策の効果や社会的介入が成功を収めている可能性を伝えるためのエビデンスとして機能し得ます。
このように、グラフから得られる視覚的な情報は、今後の社会的、経済的な決定に有用なインサイトを提供します。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に7から19時までの間で、高いスコアを示している（緑から黄の色で示される）。
– 8時から15時頃までが特に高いスコアを維持している。
– 16時以降にスコアが低下するが、夜間にかけて再び増加している様子がないため、業務時間に高い活動が集中的に観察される。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に16時以降で急激にスコアが増加しているのが目立つ。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは、スコアの高低を表している。青が低く、黄色が高い。
– 時間軸は1日の各時間帯を表し、異なる時間帯での活動のレベルを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアの変動が365日間のトレンドを反映しており、時間帯により活動のピークが異なることがわかる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前中から午後にかけての時間帯で高いスコアが観察され、昼前後にピークがある。
– 夜間の時間帯では一貫して低いスコアであり、この活動の低下が特定の期間で継続している。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– 主に業務時間に沿った活動であることが示唆され、ビジネスの運営時間に集中している。
– 下がる夜間のスコアは労働時間外の活動が少ないことを示しており、予想される通りの周期性とも取れる。
– 特定の日の急激なスコア上昇は特別イベントやトピックが原因かもしれず、調査が必要である。
このグラフは企業や組織の労働状況や消費パターンを理解する上で有用であり、業務効率化や顧客サービス改善のためのデータとして機能す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:
以下にグラフの特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、色が濃い紫から明るい黄色へと変わる傾向があります。これは、個人のWEI平均スコアが時間とともに上昇していることを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬の時間帯（特に16時台）に、非常に低いスコア（濃い紫）が観測されます。この日は全体的にスコアが低下しているように見えるため、特定のイベントが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は、スコアの変動を示しており、日によって違いや時間帯による違い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**:
– 時間帯ごとの色の変化があり、複数の日付にわたって一貫性のあるパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの変動が見受けられ、特定の時間帯（例えば16時）にはスコアが低下する傾向が観察されます。これは人々の行動や習慣に関連しているかもしれません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 一般的にスコアが上昇するトレンドが見えるため、人々の経済活動における心理的な改善が推察されます。特定の時間帯にスコアが低下する現象は、労働時間後の休息タイムに関連している可能性があるため、ビジネス活動の計画において重要な洞察を提供します。これは、カスタマーサービスや営業の時間帯の調整に役立つかもしれません。
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**
– ヒートマップから、特定の時間帯（行）において色の変化が見られます。特に15時から19時の間で、明るい緑から黄色へと変化しており、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**
– 8時と23時の時間帯で、濃い紫や黄色のプロットが見られ、これは急激な変動や外れ値を示唆しています。特に23時の時間帯での変動は、注目すべき異常値かもしれません。
3. **各プロットや色の意味**
– 色の違いはスコアの変動を示しています。濃い青から緑、黄への変化は、スコアが低い状態から高い状態への移行を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯のデータは独立しているように見えますが、全体として見ると時間帯ごとにシャープな変化があり、日次で繰り返されるパターンが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯で急激なスコアの変化が見られるため、時間帯とスコアの変動に何らかの相関がある可能性が考えられます。特に16時から19時の間では、徐々にスコアが上昇し、その後安定する傾向が見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、昼過ぎから深夜にかけて活動がピークに達する傾向が読み取れます。これは、特定の時間帯に経済活動が活発になることを示しており、企業はこの時間帯にサービスを強化することで効果的にリソースを活用できるかもしれません。また、急激な変動が見られる時間帯には、注意深いモニタリングが必要とされる可能性があります。
全体として、このヒートマップは時間帯別の経済活動の変動を視覚的に示しており、特定の時間帯における戦略的な意思決定に役立つ情報を提供しています。
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、経済に関連するさまざまなWEI（ウェルビーイング指標）項目間の相関を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
### 1. トレンド
– ヒートマップは特定の時系列データではなく、相関の強さを示しているため、トレンドというよりも相関パターンに焦点が当たります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップ自体は外れ値や急激な変動を示すのではなく、項目間の相関の強さを示します。外れた強い相関や低い相関を見て、それを「外れ値」と考えることができます。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 深い赤色は正の強い相関（1に近い）を示し、青色は負の弱い相関を示します。白や薄い色は相関が低いか、ほぼ無関係であることを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データではなく、違うWEI項目間の関係性が示されています。たとえば、「個人WEI平均」と「総合WEI」は非常に強い相関があります（0.90）。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は0.76の相関があり、この２つの平均指標がある程度連動して動いている可能性があります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と多くの他の項目との相関が高く、特に「総合WEI」との相関が0.88です。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は「健康状態」と負の相関が見られますが（-0.08）、他の多くの項目とはそれほど強い相関はありません。
### 6. 直感的な理解とビジネス・社会への影響
– 総合的なウェルビーイングが高いと、個人および社会の他のウェルビーイング指標も高い傾向があると考えられます。
– 業界や政策決定者は、特定の項目の改善が他の関連項目に影響を与える可能性があることを考慮して、総合的な幸福度の向上を目指す取り組みが重要です。
– 特に社会的な多様性や自由の保障が、個人と社会全体のウェルビーイングに包括的な影響を与えることが示唆されます。
このヒートマップを参照することで、経済政策を立案する際にどの分野に注力することで多面的に福利が改善されるかを理解する手助けとなります。
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:
### 1. トレンド
この箱ひげ図では、特定のトレンドを直接確認することは難しいですが、各カテゴリのWEIスコアの分布を見ることで、全体的なパフォーマンスや一貫性を比較することができます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（公共性・公平さ）」などでは外れ値が顕著です。これらのスコアには、極端な値が一部存在していることがわかります。
– 他のカテゴリでは外れ値が少ないか全くありません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 箱ひげ図の中央の線は中央値を示し、箱はデータの四分位範囲を表しています。
– 箱の長さが大きいほど、データのばらつきが大きいことを示しています。
– 色の違いは異なるカテゴリを区別するために用いられていますが、特定の意図を読み取る情報は不足しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各カテゴリは独立しており、時系列データの関係性はこのグラフからは見えません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は中央値が高く、安定したスコアを持っています。
– 「個人WEI（精神的ストレス）」は分布が広いため、個人間の違いが顕著であ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
– 高いスコアを持つカテゴリは、その領域での取り組みや政策が効果を上げている可能性があります。特に持続可能性や自治性、共生に関する取り組みは高い評価を得ているようです。
– 外れ値の多い領域では、特定の個人やグループが著しく異なる経験をしていることが示唆され、さらなる調査や介入の必要性が考えられます。
– 経済的合格基準に関する評価は中庸であり、この分野での改善の余地や課題があると思われます。
このグラフは、経済や社会の様々な側面を評価し、特定の領域での改善や政策の効果をモニタリングするための重要なツールとして機能すると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフのデータポイントは、第1主成分（66％の寄与率）と第2主成分（10％の寄与率）の平面上に広がっています。
– 明確な上昇または下降のトレンドはないが、第1主成分の正方向にやや集中する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が-0.3以下の領域に外れ値がいくつか存在します。
– 他のデータポイントと大きく離れているため、これらは異常値や特異な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**
– プロットは散布図で、各点は360日間の異なる経済データ要素を表しています。
– 濃淡やサイズの違いがなく、各要素の重要度や頻度に基づいて考察できることは限定的です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時系列が考慮された主成分間の相関を示していますが、このグラフからは直接の時系列の関係性は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分の正方向に分布が広がっており、これはこの成分が全体の変動に大きく寄与していることを示唆しています。
– 第2主成分の影響は比較的小さく、データの分布にはあまり重要な変化をもたらしていないように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– 第1主成分が経済的に重要な要素である可能性が高く、特に正方向の指標が良好な経済状況を示しているかもしれません。
– 経済活動が強いセグメントと弱いセグメントがあることを示唆しており、リスク管理や機会の特定に役立つ可能性があります。
– 外れ値は経済的ショックや政策変更、異常気象などの予測前提外の出来事を示している可能性があり、これらへの準備が必要です。
全体として、このグラフは経済データの主要な変動要因を特定するための有用なツールとして活用でき、ビジネスや政策決定におけるリスク評価と機会の識別に貢献するでしょう。
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。
