📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたWEIスコアデータの分析です。特に総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均、および関連する詳細項目に焦点を当てました。
### 全体のトレンドと傾向
1. **総合WEIの推移**:
– 初期のWEIスコアはやや不安定で、特に7月初旬には大きな変動が見られます。
– 7月中旬以降になると、WEIスコアは安定して上昇し、高レベル（0.80以上）の維持が見られます。
2. **個人WEI平均と社会WEI平均の比較**:
– 初期段階で個人WEIと社会WEIの間には一貫性が欠け、特に個人WEIがより変動していることが見て取れます。
– 月半ば以降は、両者のスコアは高く安定し、特に社会WEIは高水準（0.90）を保っています。
### 異常値と考えられる影響要因
– 指定された異常値は、特定の日付におけるスコアの大きな変動の瞬間を示しています。
– これらの異常は、具体的なイベント（例えば、経済的ニュースや社会的出来事）が背景にある可能性があります。
– 7月3日や7月6日は特に大きな変動があり、いくつかのWEIスコアが極端に高くまたは低くなっています。
### 各詳細項目の異常値とトレンド
1. **経済的余裕**:
– いくつかの異常値が観測され、7月3日は特に変動が大きく、個人の経済的余裕に関連した要因が影響を及ぼしている可能性。
2. **健康状態**:
– 健康状態のスコアにおいても異常値が見られ、特に7月19日に大きな変動が観測されています。これは健康関連のイベントや情報が原因かもしれません。
3. **心理的ストレス**:
– 7月中旬までの異常値が特徴的であり、ストレスレベルが時期によって大きく変動していることを示しています。
4. **自由度と自治、社会公平性、持続可能性と自治性**:
– これらの項目は比較的安定しているものの、所々での異常値は状況により特定の期間に変動が集中していることを示唆します。
### STL分解による分析結果
– トレンド成分は、通常のスコアの上昇傾向を維持していますが、一部の時期において強い季節性変動を示しており、外的要因による影響が考えられます。
### 相関分析
– 各項目間で強い相関（例えば、経済的余裕と心理的ストレス）が見られ、ある部分は他のスコアに依存して変化していることを示唆しています。
### データ分布とPCA分析
– 異常値と箱ひげ図の分析により計測されたばらつきがあり、特に個人WEIの測定に際して大きな分散が観測されます。
– PCAの主要な構成要素の寄与率から、全体の変動の大部分が一つまたは二つの要因に集約されていることが明かされており、これらがデータ全体のトレンドを牽引していると考えられます。
このように、WEIスコアの動きを通じて、社会や個人に影響を与える潜在的な要因や経済的社会的出来事の特定において、重要な洞察が得られます。
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:
本グラフの視覚的な特徴とそこで見られるトレンドには以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 360日間の総合WEIスコアは、周期的な動きが見られます。初期のゾーン（グレーの背景）では、スコアは比較的安定しています。
– 時間が経つにつれて、スコアが右側に離れており、一定の間で安定する傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期間中に少数の異常値が見られます（黒の圈）。これらは通常のデータパターンとは異なるものであり、異常な状況を示唆します。
– 予測（赤バツ）は実績（青いプロット）と一致しておらず、特に急激な変化が観察できません。
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表し、安定した範囲にありましたが、次の一連のデータ（緑）がそれに続きます。
– 予測方法には、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おり、それぞれが異なる予測範囲と傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年のデータ（緑のプロット）は視覚的に重なりがあり、相対的に密集しています。昨年のデータとの比較が可能です。
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一致が見られず、異なる予測手法によっても異なる結果が発生しています。
6. **ビジネスや社会への影響の洞察**:
– WEIスコアの一貫性と将来の予測可能性は重要ですが、異常値の存在はリスクを示します。
– 異常値の増加や予測誤差が大きい場合、経済活動に影響を及ぼし、ビジネス戦略の見直しが必要となる可能性があります。
この分析によって、安定性と予測可能性、および異常の早期発見がビジネスや経済界での重要な要素となることが人間に直感的に理解されるでしょう。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から2026年3月まで）はほぼ横ばいで、小さな変動が見られます。
– その後の期間（2026年5月から）は別の色でプロットされており、以前の傾向とは別の変動を見せていますが、こちらも比較的一定の範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から2025年9月までに外れ値がいくつか存在していることがわかります。これは異常値とみなされているようです。
– 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）の予測線は似たような位置にありますが、わずかに異なる動きを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のデータは実際の値を示し、緑色のデータは前年の比較値です。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示していますが、実測データ内に収まっているようです。
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データの間で多少の相違があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実際の値は、緩やかに右にシフトしていますが、大きな変動は見られません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 経済の明らかな大変動は見られないため、比較的安定した環境が続くことが示唆されています。
– ただし、外れ値によってビジネス上の注意が必要な場合もあります。具体的には、異常値が発生する原因を説明し、将来への備えを考える必要があります。
全体的に、このデータは安定した経済状況を反映しており、長期的な計画には有用です。しかし、予測モデルの精度向上がさらなる改善に寄与する可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフは全体的に2つの主要な期間に分かれています。最初の期間（2025年7月から2025年10月頃）は、実績のデータが高い水準で推移しています。次の期間（2026年の初めから7月頃まで）は、前年のデータが点々と表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間には異常値が観察され、標準範囲から外れているプロットもあります。2025年7月後半から10月前半は、実績のデータが濃集され密度が高く、予測の信頼性の範囲内であることが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い線（実績）は高い精度で観測されたデータを示し、異常値は特にラベルで示されています。
– 前年のデータ（緑）は、今年の実績と比較するための参考データです。
– 予測の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が色違いの線で示され、それぞれのモデルによる予測を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各種予測手法が同時にプロットされ、特定のモデルが実績数値に近似しているかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは安定したスコアを示していますが、その中に少数の異常値が観測されています。予測の分布は比較的一貫しており、モデル間での相関は見受けられます。
6. **直感的洞察と影響**
– グラフからは、予測モデルと実際のデータが概ね一致しており、予測の精度が高いことが見受けられます。これにより、将来的な社会経済における不確実性を低減し、政策決定が迅速かつ効果的に行われる可能性が示唆されます。
– また、2026年のデータが過去の実績との連続性を持たないため、それが新しい要因や社会的出来事による影響を反映している可能性も考えられます。これがビジネスの計画や政策の立案において重要な要素となるでしょう。
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:
グラフの分析について以下に述べます。
1. **トレンド**
– 時系列データは、約1年間の初期部分とその後の期間にわたって、異なる性質を持っています。
– 初期の期間（2025年7月頃まで）は「実績（実績AI）」が主に0.6から0.8の範囲で安定しており、明確なトレンドはありません。
– それ以降（2026年1月以降）は「前年（比較AI）」が新たに追加され、予測結果が0.6近辺に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分（2025年7月前後）において、一部の「異常値」が観察されており、他のデータポイントとは異なる位置にあります。
– この異常値は個人の経済的状態に何らかの突発的な変化があったことを示唆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（実績AI）」を示し、過去の記録です。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で、過去のデータとの比較を行っています。
– 紫やピンクの線はさまざまな予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しており、それぞれ異なる予測アルゴリズムです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「前年（比較AI）」と「実績（実績AI）」の関係から、経済的余裕に関するデータの安定性や周期性を確認できます。ある一定の範囲内での変動が見られ、急激な変動は観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績データと予測データが類似の範囲に収まっていることから、予測モデルが過去のデータを元に堅実な挙動をしていることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのデータを見た場合、個人の経済的余裕が大きな変動なく安定している印象を受けるでしょう。
– 異常値の出現は注意が必要ですが、全体的な安定性が見受けられるため、大きな経済的リスクは少ないと考えられます。
– 経済的に安定した環境であれば、消費者の長期的な計画（例えば、住宅購入や投資）が後押しされ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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間をカバーしていますが、データは左側（開始時点）と右側（終了時点）に集中しています。
– 左側のデータは比較的安定していて、0.7から0.8の間で横ばい状態に見えます。
– 右側のデータも同様に安定していますが、若干の上昇傾向が見られるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側には明らかな外れ値が存在し、異常値としてフラグされています。
– この外れ値は、おそらく予測値とは大きく異なるため注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青色で示され、過去の健康状態を反映しています。
– 緑色のプロットは前年、つまり過去のデータを示しています。
– 赤いバツ印は予測値を示し、複数のアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が比較されています。
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一定の一致が見られ、予測モデルが概ね正確であることを示しています。
– 各予測モデルの結果は異なりますが、大まかなトレンドは一致しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左右のデータ群はそれぞれの期間で似たような分布を示しており、健康状態が時期ごとに安定している可能性があります。
– 異常値の存在が、全体の分布に影響を与えていることが注意されます。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフからは、健康状態が一定の範囲内で安定していることが読み取れます。
– 外れ値が見られる時点では何らかの異常事象が起きていた可能性が考えられるため、そこでの詳しい分析が求められます。
– 予測が他の時期と一致していることは、モデルの信頼性を示し、将来の健康状態の管理や政策決定に役立つでしょう。
全体として、このグラフは個人の健康状態を効率的にモニタリングできるツールであり、予測精度が高ければ、個人や社会全体の健康増進に繋が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**
– データの左側（初期）は下落傾向が見られ、WEIスコアが高い状態から低下しています。
– 右側のデータは安定しており、特に大きな変化は見られませんが、全体としてはやや上昇傾向が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側には異常値がいくつかあります。ただし、データの位置に大きな影響を与えている様子は見られません。YEIスコアが急激に変動している可能性が示唆されています。
3. **各プロットや要素**
– **青い点:** 実績値（実測された心理的ストレス）が示されています。
– **赤いバツ:** 予測値で、観測ポイント間における予測的な変動を示しています。
– **緑の点:** 前年のデータを示しており、過去との比較を容易にしています。
– **灰色の範囲:** 予測の不確かさを示し、xAI/3σの範囲内であることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去データと予測データがあるため、現在の実績と過去の傾向を比較することで、今後のストレス傾向の予測に役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度から見ると、左側のデータは濃密で、ストレススコアのばらつきが少ないことが考えられる。一方、右側は軽く分布しており、全体のばらつきが増している印象です。
6. **直感的な洞察と潜在的な影響**
– 初期のデータに比べ、時間とともにWEIスコアが落ち着く傾向にあることは、心理的ストレスの管理が効率的に行われている可能性を示しています。
– ビジネスや社会において、心理的ストレスの安定は従業員のパフォーマンス向上や離職率の低下につながり、組織全体の生産性向上に寄与します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月から10月）には「実績(AI)」が安定した範囲に集中しています。
– 後半（2026年7月）の「前年（比較AI）」データも同様に安定した分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として「異常値」がいくつか観測されていますが、特定の規則性は見られません。急激な変動は顕著ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、濃い緑色の点は前年のデータ。色分けされた線（灰色、紫色、マゼンタ）は予測手法を示しています。灰色の領域は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータがほぼ同じ水準にあることから、一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同期間の前年対比を見る限り、前年とのパターン一致が見られます。したがって、全体的な通年のパフォーマンスは安定していると思われます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– これらのスコアの安定性は、個人の自由度と自治が継続的に維持されていることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、同様の環境や管理政策が効果的である可能性があり、急激な変化を避ける戦略が支持されるかもしれません。
– 社会的には、安定した個人の自由度は、持続可能な社会構築に寄与する要素となるでしょう。
全体として、このグラフは安定した経済状況と、自由と自治の持続可能性を示していると考えられます。
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）や**昨年のデータ**（緑の点）は区間がはっきり分かれており、時系列的には左側に実績が、右側に昨年のデータが集中しています。全体的には、それぞれの期間でほぼ横ばいの傾向が見られますが、実績に比べて、昨年のスコアはやや高めとなっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 最後の期間近くで少数の異常値（黒枠の円）が実績データのところに見られます。これは、一部の出来事や要因が極端にスコアを変動させた可能性を示しています。
### 3. プロットや要素が示す意味
– **実績**（青い点）: 目の前の現状を示す。
– **予測**（赤×）: 将来的な推移を予測しており、各種手法が用いられている。
– **昨年のデータ**（緑の点）: 以前の状況を比較しやすくしたもの。
– **予測の不確かさ範囲**（灰色の領域）: 範囲内に予測のばらつきが含まれる。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績**と**昨年のデータ**では、スコアにおける安定性と変動の比較が可能になります。昨年の方がやや高い傾向にあります。
– **予測手法**（線の色）: 各線はモデルごとの予測結果を示しており、同様の方向で推移していますが、不確かさのある期間が目立ちます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績データ**は特定の期間に集中しており、予測もその傾向に従っています。昨年データとの直接的な相関は高くないかもしれませんが、全体の直感的な評価に役立ちます。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 人々がこのグラフを見ると、**安定性**が重要視されていると感じる可能性があります。昨年と比較して実績が低いことが続いている場合は、改良の必要性を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、公平性・公正さが改善されていないという見方から、政策変更や新たなアクションが求められるかもしれません。特に、予測のばらつきは将来の不確実性を示し、慎重な戦略が重要となるでしょう。
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**
– 初期の期間（2025年7月頃）から2026年1月にかけてのデータは、比較的高いWEIスコア（持続可能性と自治性）を示しています。
– 2026年1月以降のデータは空白で、新たに予測データが増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの異常値が存在します。これらは明示的に円で囲まれていますが、全体として大きな変動はみられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「青の実績」として示されているデータ点は、実際の過去のパフォーマンスを示しています。
– 「緑の前年度データ」は過去の基準として機能し、今年の実績比較に使用されます。
– 「紫、緑、ピンクの線」で描かれた予測は、異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による未来のデータ予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年度のデータと実績データは、予測の基礎となり、モデルの精度を確認するための参考になります。
– 各予測曲線は、予測の不確かさを示す範囲内で示されており、予測の幅を理解することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高めのスコアで集中しており、予測はその範囲内で安定的に推移することが予想されています。
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**
– 高いWEIスコアは持続可能性と自治性の面でポジティブに受け取られる可能性が高く、ビジネスにおける安定性や成長性の潜在性を感じさせます。
– 異なる予測モデルが示す未来の変動範囲をもって、予想される将来の展開に対して柔軟な戦略を立てることが重要です。
このグラフは、持続可能性と自治性の改善や維持が期待される経済環境を視覚的に示しており、今後の経済政策や企業の戦略に対する指針を提供しています。
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:
グラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）は2025年に多くのデータポイントが集中しています。
– 緑色で示されている前年のデータポイントは、2026年の半ばに密集しています。具体的なトレンドは一見すると明確ではなく、それぞれの期間で独立したデータのクラスターが存在するように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の実績データにはいくつかの外れ値が見受けられますが、大部分は0.8付近に密集しており、0.6付近に一つの異常値が確認されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績、緑色の点は前年のデータを示しています。
– 異常値は黒い円で示されています。
– グレーの背景範囲は予測の不確かさを表しており、予測方法によって紫色、青色、緑色、ピンク色のラインが異なります。
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が異なる場所でグループ化されており、明示的な一致やトレンドの継続は見られません。これは、社会インフラや教育機会の変化が短期的に一貫しない可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密集度が2025年と2026年で異なり、2025年はやや散在した分布、2026年はより均一な分布を示しています。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– データが示す変動や外れ値は、社会基盤や教育機会の評価が一貫しないことを示唆しており、政策やインフラ計画の不安定さを反映しているかもしれません。
– 予測の不確かさが明示されているため、これを考慮した柔軟性のあるプランニングが求められます。予測モデルの違いが結果にどう影響するかを理解し、適切に対応することが重要です。
このような洞察は、政策立案者や教育機関の戦略決定にとって有用であり、データのばらつきを考慮した柔軟な対応が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 前半の実績AI（青色）は安定した水準を維持していますが、後半の予測データ（緑色）では若干の上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには外れ値（黒丸）が複数存在しますが、全体の傾向に大きな影響は与えていない様子です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）は過去のデータを表し、予測データ（緑色）は異なる回帰モデルでの予測を表しています。
– 予測の不確かさは灰色の範囲で示され、信頼度の指標となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間で徐々にスコアが上昇する傾向があり、これはモデルの改善または社会的な要因による影響かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルによる予測間でのばらつきは小さいですが、ランダムフォレスト回帰（紫色）が他のモデルと少し異なる傾向を見せています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– グラフ全体から、最初は不安定な要素がある中で、社会WEIスコアが徐々に安定しつつ向上している印象を受けます。
– ビジネス的には、長期的な安定または向上が見込まれることは、投資や政策決定において安心感を与える要因となり得ます。
– 社会的には、多様性や自由の保障が強化されていくことを示しており、社会環境の健全化の兆しと捉えることができるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的には、特定の時間帯や日付に色変化が見られるものの、360日間にわたる大きなトレンド（上昇や下降）は明確ではありません。
– 各時間帯での色の変化から、特定の時間における変動があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部に急激に変化する部分があり、特に7月6日や7月23日に明るい色（黄色）が目立っています。これはその時間での異常な高値を示している可能性があります。
– 逆に、7月1日や7月3日には非常に低い値を示す暗い色（紫色）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラーバーに基づいて、色の濃さはWEIスコアの高さを示しています。明るい色ほど値が高く、暗い色ほど値が低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の日付に色が密集していることから、何か特定の出来事が影響している可能性があります。特に、特定の日付の同時間帯での変動が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ色が連続する部分からは短期的な相関を示す可能性があります。日毎または時間毎に異なるパターンがあることが観察できます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのヒートマップから、特定の日付や時間に異常な活動があったと感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、このような異常値を検出することで、需要の急増や異常気象などに迅速に対応する手がかりになるでしょう。
– 社会的には、特定の時間帯でパターンや異常が見られる場合、それがライフスタイルや経済活動の変化を反映している可能性があります。
総じて、このヒートマップは特定の時間帯や日付別の詳細な変動を視覚的に示しており、特に異常値を検出するのに役立ちます。
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:
グラフ分析の視点から、以下の洞察を提供します。
1. トレンド:
– 日付が進むにつれて特定の時間帯に色の変化が見られますが、全体としては明確な上昇または下降トレンドは見受けられません。一部の時間帯で周期性があるかもしれません（例えば、黄色が多く見られる日が連続することがある）。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特定の日時に濃い色（例えば青や紫）が現れる箇所があり、これは外れ値や急激な変動を示している可能性があります。特に2025-07-24には極端な値が確認できます。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 色の濃淡はスコアの高低を示していると考えられ、黄色は高スコア、青や紫は低スコアを意味しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 時間帯による異なるスコアの変化があり、特定の時間帯に高低が集中しています。これにより、時間帯ごとに行動やパターンが変わる可能性を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 指定の時間帯におけるスコア変動の関連性を見ると、一部の時間帯ではスコアが一貫して高い（または低い）動きを見せ、同様のパターンが他の日にも見え隠れしています。
6. 直感的な印象とビジネス・社会への影響:
– このグラフから、人間は特定の時間帯に活動が集中していることを直感的に理解するかもしれません。この場合、ビジネスのコンテキストでは、資源配分やシフト計画に影響を与える可能性があります。特に、外れ値や急激なスコアの変動は、特別なイベントや異常事象による影響を示唆しているかもしれません。
全体として、このヒートマップは、時間帯の影響や特定の期間中のスコアの変動についての豊富な情報を提供していると考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– ヒートマップは特定の時間帯と日にちにデータが集中していることを示しています。
– 一部の色の明るさが変化しており、周期的なパターンが見られます。具体的には、7月6日から12日、7月16日から19日にかけて色が明るくなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日、23日付近に特に明るいセルがあり、急激な変動が示唆されています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は恐らく社会WEIの平均スコアを示しており、スコアが高いと明るい色（黄色）、低いと暗い色（青・紫）となります。
– 時間軸（時間帯と日付）ごとにデータが区分され、日中の活動が活発な時間帯に焦点が当たっています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 異なる時間帯での密度の違いがあり、時間帯により活動レベルが変化しています。
– 一日の中で14時から22時が特に平均スコアが高く見える時間帯です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に特定の時間帯にスコアが高まる傾向が見られ、特に午後から夜にかけての活動が顕著です。
– 色の濃淡の分布が不均一であり、曜日や特定のイベントに関連し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**
– 活動が最も活発なのは午後から夜にかけてであり、これは業務終了後の経済活動の活発化や消費活動の増加に関連している可能性があります。
– 7月19日、23日に異常な活動（色が明るい）が見られることから、このタイミングで特定のイベントかビジネス上の要因が影響しているかもしれません。
### ビジネスや社会への影響
– 経済活動が特定の時間帯に集中することを示しており、小売業やサービス業はこれらの時間帯を狙ってサービスを提供する戦略を立てると効果的かもしれません。
– 特定の日にちでのスコア上昇はイベントや祝祭日などを考慮したマーケティング戦略の策定に役立つでしょう。
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は、各WEI（Well-being Index）の項目間の相関関係を視覚化したものです。以下に、視覚的な特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド:**
– ヒートマップ自体に時間的なトレンドは表示されていませんが、強い相関（赤色）や弱い相関（青色）を示すパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 個々のデータポイント（各相関値）が外れ値として挙げられるわけではないですが、経済的余裕に関する項目が他と比べて相対的に低い相関を持つ（青色が目立つ）ことが特徴的です。
3. **要素が示す意味:**
– 赤色が濃いほど正の相関が強く、青色は負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 「総合WEI」は、ほとんどの項目と強い正の相関を持っており、特に個人や社会のWEI平均と高い相関を示しています。これは、経済全体がウェルビーイングにおいて調和した成長を遂げている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 個人の自由度と自治におけるWEIは、健康状態及び経済的余裕と相対的に弱い相関を持つ一方で、公平性・公正さに関して強い相関を持っています。
– 社会のWEIに関連する項目同士も比較的強い相関が見られ、社会全体での取り組みの一貫性が伺えます。
6. **直感的な洞察と社会的影響:**
– 経済の健康と個人の心理的ストレスの間には、意外と弱い相関があるため、経済政策と個人のメンタルヘルスへの配慮が別途必要であることが示唆されます。
– 高い相関が見られる項目間においては、政策的なフォーカスが相乗効果をもたらす可能性があるため、総合的な戦略アプローチが効果的です。
この分析を基に、経済・社会政策の調整を考慮することが推奨され、WEIのバランスを考えた施策立案が求められるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、「WEIスコア」という指標の異なるタイプを比較したものです。それぞれの箱はデータの分布を示しており、以下の視点で分析できます。
1. **トレンド**:
– WEIタイプ間で明確な時間的トレンドは見られません。このグラフは分布の比較に焦点を当てています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のWEIタイプにおいて外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済状況）」や「社会WEI（公平・公正さ）」において、下方への外れ値があります。これらは特異な経済状況や社会的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**:
– 箱の長さ（四分位範囲）は、データのばらつきを示します。「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（生態系整備・教育機会）」のばらつきがやや大きく、スコアの変動が大きいことを示しています。
– 中央値（箱内のライン）の位置から各WEIタイプの中間的なパフォーマンスを把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横軸は時系列ではなく、WEIタイプです。そのため、時系列分析は直接できませんが、タイプごとのパフォーマンス比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にスコアは0.6から0.9の範囲に集中しており、強い偏りは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 多くのWEIタイプでスコアが高いことは、一般的に経済や社会の良好さを示唆します。ただし、外れ値や大きなばらつきのあるタイプについては注意が必要で、特定分野の改善が求められます。
– 「個人WEI（経済状況）」の外れ値は、個人の経済的置かれている状況が非常に多様である可能性を示唆しており、政策的介入が必要かもしれません。
この分析を通じて、政策立案者や経済学者はどの領域に重点的に介入すべきかを検討する手助けとなるでしょう。
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:
この散布図は、主要な成分分析（PCA）による2つの主成分をプロットしており、360日間の経済データに基づいています。以下に、視覚的な特徴およびそこから得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– 主成分1（X軸）に沿って、左下から右上にかけてデータポイントが分布している点から、上昇トレンドがあるように見えます。
– ただし、主成分2（Y軸）では全体的に水平線に近い分布をしていますが、若干の下降トレンドが感じられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下にいくつかの外れ値が存在しています。これらはデータセット内の異常値や特異な要素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**:
– 各点は個別の日または期間の経済活動を示しており、集合的に見ると全体のトレンドやパターンが浮かび上がります。
– 主成分1の寄与率が0.67、主成分2が0.12であることから、主成分1がデータの変動をより多く説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確なクラスターや計測対象ごとに特徴的な分布は見られませんが、主成分1の高い寄与率において一貫した動きが見られるため、主成分1に関連した経済要因が強い影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と主成分2の間には弱い負の相関が見られます。逆の方向に動く傾向がわずかにあります。
6. **直感とビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、主成分1が示す要因に対する経済全体の応答性が見て取れ、特にその要因の持つ重要性が高いことがわかります。
– 外れ値は突発的な経済イベントや政策の影響かもしれません。これらは予測と計画において考慮する必要があります。
– ビジネスにおいては、このようなPCAの結果を元に、主要な経済指標にどのように対応するべきか、またリスク管理のためにどのような施策が必要かを考える上で有用なデータとなります。社会的には、政策決定の基盤として活用される可能性があるため、データの背景にある要因分析が重要です。
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。