📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析における重要な傾向と分析結果**
1. **時系列推移:**
* **総合WEI:** データセットを通して、総合WEIにはある程度の変動が見られます。開始から数日間、スコアは低めで、徐々に安定化して0.80以上に向かう傾向があります。7月6日から特に高いスコアが観測され、これは社会部門のスコアの上昇に起因していると考えられます。
* **個人WEI平均と社会WEI平均:** 全体的に個人のスコアはやや低く、社会スコアの方が高い傾向があります。個人WEIは7月初頭に低迷しており、社会WEIが比較的一貫して高い傾向があることがうかがえます。
2. **異常値:**
* 2025年7月1日から開始する期間では、総合WEIと個人WEIにおいていくつかの低い異常値が観測されています。これらは経済的余裕や健康状態に関連した個人スコアが寄与した可能性があります。
* また、7月19日には広範にわたって低下が見られ、社会的要因の変動が寄与している可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差:**
* **トレンド:** 長期的には、社会WEIが一貫して高まっていることを示していますが、個人WEIの影響が高い日にはスコアが低下します。
* **季節性:** 季節的なパターンは顕著ではないものの、一部の突発的な低下が見られ、これは外部の短期的なイベントに起因している可能性があります。
* **残差:** STL分解における残留成分によって、モデルでは説明されないノイズや外部要因があることが示されています。
4. **項目間の相関:**
* 相関ヒートマップからは、個人の健康状態とストレス、社会的持続可能性と社会基盤が特に強い相関を示しています。これは、健康やストレスの管理が個人及び社会の持続可能性や基盤の安定性に寄与していることを示唆します。
5. **データ分布:**
* 箱ひげ図に示された分布では、総合WEIが幾分高い中央値を持ち、個人WEIスコアのばらつきがやや大きいことが確認されます。外れ値の存在は、短期間に発生する不規則なイベントに敏感であることを示しています。
6. **主要な構成要素 (PCA):**
* PCAによれば、PC1が65%の寄与率を持ち、主にデータの一本的な傾向を捉えています。これは主に社会的要因と持続性が大きく影響していると推測されます。
**結論:**
この期間に観測されたWEIスコアの変動は、主に個人レベルの経済的余裕や健康状態、さらには社会レベルの持続可能性の要因に関連している可能性があります。異常値は特定のイベントや政策変更、社会的ムードの変化を反映していると考えられ、それらのインパクトをより高精度に評価することが次のステップとなります。この分析は政策立案および感情解析などに有益な基礎を提供します。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– 最初の期間においては、実績データ（青色）は横ばいで、WEIスコアは0.6から0.8の間で変動しています。
– それに対して、後半の期間では、前年度のスコア(緑色)が示され、データが増加しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 黒い円で囲まれている部分が異常値としてマークされていますが、その数は少なく、特定の時期に集中しています。
– 特に異常値は、実績データの範囲外に出ています。
### 3. 各プロットや要素
– 紫、緑、ピンクの直線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。予測は実績データの範囲を外れているが、各モデルごとの予測特性が示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特に実績データと昨年度のスコアは、部署の過去のパフォーマンスがどのように変動してきたかの比較を示しています。
– 現年度の実績と予測データが視覚的に異なり、予測がどこまで信頼できるかが示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各予測モデルが示す範囲は、実績データの予測可能性を示していますが、全体的に類似した傾向を示しているため、モデル間の相関はある程度高いと考えられます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人間が直感的に感じることとして、実績からのデータがしっかりと安定しており、予測モデルがそれをどの程度正確に捉えられているかが気になる点と考えられます。
– ビジネスにおいては、昨年度よりも高いスコアを予測し、現在のパフォーマンスを向上させるための戦略を立てる必要があると感じられます。
これらの視点をもとに、データの正確性や予測の改善についてさらに考察することが重要です。
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
1. **トレンド**
– 左側の実績AIデータ（青色）は、比較的一貫して約0.6〜0.8の範囲で変化しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 右側の前年（比較AI）データ（緑色）は一部上昇トレンドが見られ、全体的に着実な成長を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の実績データには、異常値が数箇所（黒丸）で示されています。これらは標準的な範囲を超えた変動を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– データは明確に実績値と予測値に分かれており、予測値（赤色の×印）は実績データと重なることが多く、予測の精度が高いことを示している可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示されており、実績データはこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは、類似した傾向を示しており、前年データの方が全体的に高い値を持っています。これはポジティブな成長を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータの間には一定の相関がある可能性が高く、前年のトレンドに影響を与える要因が継続していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は前年データの上昇トレンドにより、現在の事業活動が健全であると直感的に評価するかもしれません。この傾向が持続する場合、経済活動や政策にポジティブな影響を与える可能性があります。
– 外れ値の存在により、特定の期間におけるリスク要因の存在が予想され、これに対処するための追加の調査や対策が求められます。
全体として、グラフは前年のポジティブな成長を背景に、現在のビジネス活動の安定性を示しています。ただし、外れ値の部分に注目した評価や対応が必要です。
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:
以下はグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– データ全体としては、2025年7月から2026年7月までの期間にわたるものです。
– 前半（2025年7月頃）は多くのプロットがありますが、全体としてはほとんど変動が無く、横ばいです。
– 後半（2026年6月以降）には新たなデータが右側に密集しており、他のデータポイントと異なる位置を取っています。このエリアには上昇や下落のトレンドが見られる可能性がありますが、期間が短いため判断が難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットにおいて異常値がいくつか存在しています。これは円形のプロットで示されています。
– 異常値はデータのクラスタリングとは異なり、予想外の値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しています。
– 赤い×印は「予測（予測AI）」を示していますが、グラフには存在しません。
– 黒い円で囲まれたデータ点は異常値として識別されています。
– 緑色の点は「前年比（比較AI）」を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 最初のデータセット（2025年の前半）と後半（2026年の前半）のデータセットはかなり異なる位置にありますが、直接的な相関は見られません。
– 後半のデータは、前年の動向を示す緑色のデータと位置が重なるか近いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の異常値及び密集していたデータに対して、後期の緑のプロットは一致してないが、位置的には違うエリアにあります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期のデータ（2025年）は安定していたが、2026年にかけて何らかの変化があった可能性があります。これが新たな経済のトレンドを示唆しているのかもしれません。
– 一般的に、異常値（異常信号）は特定の出来事や政策変更を示唆していることが多いです。
– 企業や政策立案者にとって、2026年の新しい動向を注意深く追跡することが重要です。この新しいトレンドが予期しない影響を及ぼす可能性があります。
この分析は、より詳細な経済環境や社会の文脈に基づいて追加の考察が行えると、さらなる価値を提供することができます。
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:
1. **トレンド**:
– データは2つの異なる期間に分かれているようです。最初のデータポイント群（青色の実績と予測）は7月から始まり、数値はおおむね安定しています。
– その後、次の年の3月以降に別のデータポイント群（緑色の過去データ）が出現しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ群にはいくつかの青色の点が外れ値として認識されています。
– 紫色の線で示された予測データには上昇傾向があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績」で、過去の経済的余裕を示しています。
– 緑色の点は「前年（月別AI）」で、過去の同時期のデータを示しています。
– 紫色の線が「ランダムフォレスト回帰」予測を示しており、漸進的な上昇傾向にあります。
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は明確な切り替えがあります。実績は比較的安定していますが、予測は新たな上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データ群は密集した分布をしており、外れ値を除けば比較的安定した傾向にあります。
– 予測データはこれまでの実績データの範囲を超えて上昇することが見込まれています。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**:
– 初期の安定した状況から急激な変動が見られることで、将来的な経済的余裕が増加する可能性があります。
– この上昇傾向が続くと仮定すると、個々の消費者の購買力や市場全体の消費が増加する可能性があり、経済活動の活性化が期待されます。
– 予測が現実と一致する場合には、ビジネスの投資や戦略、消費者の購買行動にポジティブな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:
このグラフから得られる洞察を以下にまとめます。
1. トレンド:
– グラフの左側（2025年7月）には青いプロットが密集しており、横ばい傾向があります。次第にゆるやかに上昇しているように見えます。
– グラフの右側（2026年6月）には緑色のプロットが見られ、こちらも横ばいに見えます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 左側の青いプロットには、異常値として黒丸で囲まれたプロットが複数見られますが、大きな変動は見られません。
– 右側の緑色のプロットには、特に外れ値は見当たりません。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 青色は過去の実績を表しており、緑色は前年の比較を示しています。
– 異常値は黒丸で示されています。
– 紫、ピンクの線はさまざまな予測手法による推定値を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 青と緑のデータには直接的な関連性は視覚的に示されていませんが、時系列として健康状態の推移を比較可能です。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 左側のデータは比較的密集しており、一部異常値が見られます。
– 右側の緑色のデータは同様の範囲で分布しており、安定した健康状態の推移を示唆しています。
6. 直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響:
– 全体として、個人の健康状態が安定しており、大きな変動は見られないため、健康上のリスクは少ないと考えられます。
– 異常値は存在するものの、全体のトレンドや分布から見ると、ポジティブな健康状態を維持していると捉えられます。
– ビジネスや社会においては、個人の健康管理が適切に行われており、関連する経済的リスクが軽減されてい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:
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**:
– 初期の段階（2025年7月から8月）は、WEIスコアが比較的安定していますが、ばらつきが見られます。
– その後、データが中断され、2026年のデータに移行します。2026年のデータは、前期間と比較してやや高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ内に、異常値とされるポイントがいくつか存在します（黒い円で示された場所）。
– 予測のライン（特に線形回帰やランダムフォレスト回帰）は、急激な変動を予想していないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、濃い緑の点は前年の比較データとして使われています。
– 予測の線が4本あり、それぞれ異なる予測手法を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測データと前年の比較との間に若干のズレがあることが伺えますが、大きな乖離は見られません。
– 予測手法によるスコアの変動の違いも注目に値します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータに関しては、やや低いスコアの周りに集中している様子が見られます。
– 2026年のデータは比較的高いスコアが多いようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**:
– WEIスコアの変動が心理的ストレスの変動を反映すると考えられるので、2026年にかけてのスコアの上昇は、ストレスの増加を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会において、ストレスの影響は生産性や職場環境に直接影響するため、適切なストレスマネジメントの必要性が高まってくると考えられます。
この分析から、データセットの完全性向上や予測モデルの精緻化を図ることで、より具体的なインサイト獲得が期待できます。
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**
– グラフは2つの明確な期間に分かれています。
– 初期の期間（2025年7月〜10月頃）では、実績データが高さ0.6〜0.8の範囲内で密集しており、明確な上昇傾向や下降傾向は見られません。
– その後、データは空白期間を経て、2026年5月以降に再度密集し始めます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには「異常値」と識別されたデータポイントがありますが、それは他のデータと大きな乖離は見られません。
– 両期間の間にはデータの空白が存在し、データの変動に影響がある可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、比較的安定しています。
– 緑の点は前年のデータで、新しいデータの未来予測に関係がある可能性があります。
– 緑、紫、ピンクの予測線は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示していますが、具体的な形状は空白により見えません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績を比較した場合、過去の実績に基づいて将来の予測が行われています。ただし、空白のため期間ごとの関係性の具体的な分析は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データが狭い範囲に集中しているため、安定した状況を表していると考えられます。一方、予測データの密度が不明瞭です。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフから受ける印象は、2025年後半にかけて個人の自由度や自治に関連する指標が一定の安定性を維持していることです。しかし、2026年初頭以降のデータが欠けているため、不確実性が伴う未来の見通しがあります。
– ビジネスや社会において、初期のデータは短期的な安定を示します。しかし、予測モデルを利用し、空白期間をカバーすることで、より持続可能な意思決定に役立つでしょう。
このグラフは、個人の自由度に関する状況を示し、データの継続的な収集と分析が重要であることを示唆しています。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の青い実績データポイント（実績AI）は、0.6から0.8の間に密集しており、ばらつきが少ないです。
– その後、2026年に向かって緑の予測データ（前年AI）が0.8付近まで上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間にいくつかの外れ値（例えば、黒い丸印の異常値）が観察され、一般的なトレンドラインから外れています。
– 2025年後半にはデータのばらつきが増えていることが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、全体として安定している。
– 緑のプロットは予測値で、特に線形回帰や決定木回帰が成長を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰（紫色）と決定木回帰（ピンク）が比較的一貫した上昇傾向を示しており、これが実際のデータにフィットしていることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の関係性が強く、予測手法による変動の範囲が狭く、比較的信頼性が高いと思われます。
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**:
– データの安定性と、予測モデルによる上昇傾向は、社会的公平性が向上する方向にあることを示唆しており、これはポジティブな影響を持つと解釈されます。
– ビジネスや政策においては、より良い社会政策の実施や、企業のCSR活動の評価に利用される可能性があります。
これらの洞察は、持続可能な社会構築のための政策策定やプログラム開発に役立てられると考えられます。
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:
以下がグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 初期のデータは高いWEIスコアを示しており、期間の後半も同様の高いスコアを保持しています。
– 長期的に見てWEIスコアは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**:
– 異常値として示されている点（黒の○）が初期に集中していますが、これが全体の傾向に大きな影響を与えているわけではなさそうです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、緑色の点は前年の比較を示しています。紫とピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの間に大きな乖離は見られず、どちらも安定した数値を保っています。
– 予測モデルはそれぞれ異なる手法を用いていますが、全体としては同様のトレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データに強い正の相関があると推測されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが高いことは、持続可能性と自治性が優れていることを示しており、社会的に良好な状態を示唆しています。
– 安定したスコアは今後のビジネスや政策に利用価値があるでしょう。
– 予測が実績と一致しているため、予測手法の精度が高いことが期待されます。
このグラフはWEIスコアの全体的な健全性と安定性を示しており、それが企業やコミュニティの持続可能性に対する信頼をもたらす可能性があります。
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:
このグラフは、社会基盤や教育機会の評価に関連するWEIスコアの推移を時系列で示しています。以下の観点から分析します。
1. **トレンド**
– 初期の期間では、青色で示された実績のデータポイントが密集しており、時間が経つにつれて一定の範囲に収まっています。全体として大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の輪郭で示された異常値が一つ存在します。これは実績データの中で他と大きく異なった結果を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績データは比較的安定しているようです。緑色で示された前年のデータは、ある特定の期間（2026年5月ごろ）に密集していることが観察されます。
– 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、WEIスコアが0.8の値付近を維持し続けると予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異常値および前年のデータの位置関係から、外れ値の発生要因が考慮されていない場合、予測が難しくなる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは全体として0.8近辺に集中しており、実績データは一定の範囲内に収まっています。異常値は例外的な状況を示している可能性があり、新たなデータ収集や外部要因の調査が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、社会基盤や教育機会の安定性を示しており、改善のための具体的な行動を決定する前に、異常値の背後にある要因を調査することが重要です。
– ビジネスや社会への影響として、WEIスコアが安定していることは、政策の持続的な成功や教育機会の均等化に貢献していることを示しています。
この分析をもとに、具体的な改善策やさらなる調査を通じて、より最適な社会政策を展開す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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– この時系列散布図は、二つの期間に分かれています。最初の期間（2025年7月から2025年11月まで）は安定した値を示すプロットが集中しており、その後大きな変動が見られます。
– 次の期間（2026年5月から2026年7月まで）では、プロットが密集しており、比較的高い値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階にいくつかの異常値が見られます。これらはデータ収集の誤差や突発的な要因によるものと考えられます。
– 2025年10月付近で急激なスコアの変動が見られ、これは重要なイベントや政策変更が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット（実績）は過去のデータ、緑のプロットは過去の比較データを示しています。
– 紫色のラインは、三つの異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– プロットは共通して「WEIスコア」の分布を示し、予測モデルがそれぞれ異なる傾向を示しています。緑と紫の予測モデルが実績に対しどのように外れるかが比較のポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと過去の比較データとの間に大きなずれはありませんが、異常値と通常のプロットがどの程度影響を与えているかの分析が重要です。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– グラフからは、2025年半ばから後半にかけて、政策や社会構造の変化が影響を与えている可能性があります。
– WEI（共生・多様性・自由の保障）は社会の安定性や多様性の向上に寄与する重要な指標です。スコアの向上は、共有価値を創出する政策の効果的運用を示唆します。
– ビジネスにおいては、社会安定性や多様性への取り組みがポジティブな市場環境を形成していることを示しています。
これらの点を踏まえると、社会的な取り組みや政策の評価において、このデータの傾向や異常の理解は重要です。
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:
ヒートマップによる総合WEIスコアの時系列分析について、以下の点を指摘します。
1. **トレンド**:
– 時系列全体で大きな上昇または下降のトレンドは示されていません。ただし、特定の時間帯におけるスコアの変化を通して、時間によるパターンや周期性を伺うことができるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月初旬（1日から3日）の期間は、スコアが低い（青から紫系の色）ことが観察されます。
– 7月5日以降、スコアが全体的に高まり（緑から黄への色の変化）、一部の日付でのスコアが特に高いことが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップでは色の密度がスコアを示しており、色が青から緑、黄色に向かうにつれてスコアが高まります。このスコアは経済活動の強度を示している可能性があります。
– 水平軸の日付と垂直軸の時間帯が、どの時間帯にどのようなスコアが観測されているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに色の変化があるため、特定の時間帯に活動が集中している可能性があります。夜間（16時以降）よりも日中（7時から15時）にスコアが高い傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯とスコアの高さには相関がある可能性があります。昼間に高いスコアが示され、夜間は活動が低下していると考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 昼間の経済活動が活発であることは、ビジネス活動や消費者行動が日中に集中していることを示唆します。これは、店舗営業やサービス提供時間の調整に役立つ可能性があります。
– スコアの急激な上昇・下降が観察された特定の日には、社会や経済に影響を及ぼした特別なイベントや政策変更があったかもしれません。
このような視点から、個々のパターンを詳しく分析することで、経済活動の特定のトレンドや異常をより深く理解することができるでしょう。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、時間帯によってスコアが異なり、一定の周期性があるように見えます。
– 比較的多くの時間帯で緑や黄色が確認でき、一定の期間でのスコアの上昇トレンドが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯（特に8時台と16時台）で、深い紫色が見られます。これは他の期間と比べてスコアが低いことを示し、異常値と考えられます。
– 他の時間帯に比べて急激な変動が見られることがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さはWEIスコアの強さを示しています。濃い色は低スコアを、明るい色は高スコアを表しています。
– 時間（縦軸）と日付（横軸）の各セルが特定の時間のWEIスコアを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一日を通して、特定の時間帯（昼間と夕方）でスコアの変化が同調している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、夜間から朝にかけてスコアが低いことが強調されており、日中にかけて上昇する傾向があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– スコアの変動が経済活動の活発さに関連している可能性があります。したがって、忙しい時間帯を特定し、労働時間や効率に影響を与える要因を見つけるのに役立つかもしれません。
– 低スコアの時間帯は、より休息や非ピークの活動と関連付けられることがあります。
今後さらにデータを追跡することで、特定の時間帯のパフォーマンス改善のための対策を考案することが可能でしょう。
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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ全体を通して色の変化が見られ、各時間帯で異なる色が濃くなったり薄くなったりしています。特に、午前8時と午後16時付近で色の濃さが変化しているようです。
– 一般的には、上から順に時間帯が午後から午前に進むにつれて色が薄くなっており、特定の時間帯に濃さの変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、7月7日、7月8日に色が黄色に近づいており、特定の時間帯で高い値が見られます。
– 対照的に、期間末（7月12日付近）に濃い色が戻っており、これが急激な変動につながっています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さは、社会WEIスコアの強度を示しています。黄色が高いスコア、青や紫が低いスコアを意味しています。
– 時間帯による変動が可視化されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフでは、一日を通して複数の時間帯に渡ってデータが表されています。異なる時間帯でのスコアの違いが一日の流れを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日に社会WEIスコアが高くなる時間帯（7月6日〜8日）があり、この期間の間で特定のピークが形成されています。
6. **このグラフから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**:
– 一目で、特定の日や時間帯に社会活動が活発化していることが分かります。この情報は、経済活動が生じる時間を特定し、資源の割り当てを最適化するために利用される可能性があります。
– 特に週末や特定の日の活動量の増減が見て取れるため、これらを利用してイベントのプランニングやマーケティング活動における最適な時間を見つけ出すことができます。
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、様々なWEI（幸福経済指標）項目間の相関関係を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– グラフ自体は時系列データではないため、トレンドは直接示されていません。ただし、相関の強さが長期的な傾向を示すことがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が特に高い、または低い項目間が目立ちますが、その中での急激な変動は特にありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃さが相関の強さを示し、赤は正の強い相関、青は負の相関を表します。
– 相関が1.0に近い要素は非常に強い正の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個人WEI平均と社会WEI平均は強い相関があり、個人の幸福が社会全体の幸福と密接に関連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**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」はほぼ完全相関で、個人の幸福が全体に大きく影響していると考えられます。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（社会経済・教育機会）」は相関が低めで、教育や経済機会が必ずしも持続可能性と自治性に直結しない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響**
– 強い相関項目間（例: 個人WEI平均と総合WEI）の関係性は、個々の幸福度を向上させる方策が、社会全体の幸福度向上に直接影響を与える可能性があることを示唆します。
– 教育機会や経済機会の提供は、他の社会的及び個人的な幸福指標と組み合わせて考慮する必要があります。
このヒートマップは、政策決定や戦略策定において、どの要因が他の要因にどの程度影響を及ぼすかを理解する手助けとなるでしょう。各指標の相関関係を深く分析することで、幸福を高める効果的なアプローチを策定することができます。
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、WEIスコアの分布を示す箱ひげ図で、異なるWEIタイプ間での比較が行われています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアが一定の範囲で安定しているように見え、大きなトレンドの変化は観察されません。ただし、WEIタイプによってスコアの中央値や範囲が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のWEIタイプ（例えば、社会WEI（公平性・公正さ））には外れ値が多く見られ、データのばらつきが大きいことが示されています。
– 他のWEIタイプ、特に「個人WEI（経済的余裕）」では、外れ値が少なく、より範囲が狭いです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲（四分位範囲）とひげは、データの分布を示します。箱が長いほど、データのばらつきが大きいことを示しています。
– 密度が高い領域では、多くのデータが集中していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるカテゴリ間で比較するため、このグラフでは時系列の関係性というよりも、それぞれのカテゴリでの分布の特徴が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリでWEIスコアの中央値が異なり、特に「個人WEI（社会的余裕）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の脅威）」の中央値が高い傾向があります。
– 分布の違いによって、どのカテゴリがより安定しているか、あるいは変動が大きいかが分かります。
6. **直感的な洞察やビジネス、社会への影響**:
– 高い中央値と少ないばらつきを持つカテゴリは、特定のWEIスコアが一貫して良好であると捉えられ、人々の満足度が高い可能性があります。
– 経済的余裕や公平性・公正さのようなカテゴリで外れ値が多い場合、これらの分野での個別の課題が存在する可能性があり、政策的な対応が必要かもしれません。
このグラフ全体から、社会・経済クラスにおけるさまざまな側面の健全性や脆弱性を把握することができます。これにより、どの部分に改善の余地があるかを示唆することができ、政策決定者やビジネスリーダーにとって重要な情報となるでしょう。
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:
このグラフは、360日間の経済データに対して主成分分析（PCA）を行った結果を示しています。以下に、各特徴とそこから得られる洞察について説明します。
1. **トレンドについて**:
– グラフ全体として明確な上昇や下降のトレンドは見られません。各データポイントは、ばらつきのある分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主に第2象限（左上）にいくつかの外れ値が見られます。これらは他のデータ点から離れて配置されており、特異な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各点は分析対象の要素を表しており、第1主成分と第2主成分により、データの主要な変動要因が視覚化されています。
– 第1主成分は約65%の寄与率を持っており、主に横軸に沿った変動がデータの分散を説明していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データポイントが異なる時点を表している可能性が高く、これらの分布から特定の日時におけるデータの独立性や関係性の欠如が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見当たりません。データは全体として均等に散らばっています。
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**:
– このPCA分析により、主要な変動要因が特定されているため、経済指標の重要な要素を抽出する手段として役立ちます。
– 外れ値や広がりのあるデータポイントは特定の出来事や政策の影響を反映している可能性があります。
– ビジネスや政策立案者はこれらの主成分に着目し、重要な経済指標を基にした意思決定を行うことができます。
この分析は、複雑なデータセットを単純化し、主要な要因を特定するための重要なステップとなります。
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。
