📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析レポート
#### 1. 時系列推移:
– **総合WEIスコアの傾向:**
– 一般的に、0.65から0.85の間で変動していますが、特に2025年7月6日には0.64から0.85まで上昇しています。この日は、異常値とみなせる複数の大幅な増加が観察されます。
– データ全体では、緩やかな上昇傾向が見られます。
– **個人WEI平均の傾向:**
– 0.61から0.81の範囲で変動し、2025年7月6日と11日に高スコアが報告されています。これは、プライベートイベントや、社会的活動の参加が原因かもしれません。
– **社会WEI平均の傾向:**
– 0.68から0.91の範囲で変動し，2025年7月6日、12日、13日ではかなりの高値を示しています。社会的な運動やイベントが影響している可能性があります。
#### 2. 異常値:
– 指摘された異常値は、0.68や0.85、さらに0.45のような値に集中しています。経済的余裕、社会的公正さ、持続可能性のスコアが高いことが関連している可能性があります。
– 異常な値は、多くの場合、社会的なイベントや経済的な政策の変更にリンクしていると考えられます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):
– **トレンド:** 全体的に上昇しているが、短期的な波動が見られます。このため、データは周期的な季節性とノイズに左右されている可能性があります。
– **季節性:** 短期間にわたる急激な上昇や下降が観察され、月初や特定の週末に高まる傾向が見られます。
– **残差:** 2025年7月6日のような異常に高いスコアは、突発的なイベントを意味し、残差成分が増大しています。
#### 4. 項目間の相関:
– **相関ヒートマップ:** 個人の幸福と社会的公正さ、持続可能性の間に強い相関がある可能性があります。各要素が他に与える影響を示唆し、それらが連携して幸福感を高めていると推測されます。
#### 5. データ分布:
– **箱ひげ図:** 各スコアの中央値は概ね0.75付近に集まっており、外れ値が多数見られるため、データのばらつきが顕著です。健康状態や心理的ストレスのスコアは、相対的に低く、個人ごとに異なる生活状況を反映している可能性があります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1が0.64を占めており、主要な変動要因を握っています。** 幸福感に対する社会的環境の影響の大きさを示しています。
– **PC2は0.17で、個別の要因が独特の変動には影響します。**
### 総括:
このデータは、個々の幸福感が複数の要因（経済、健康、社会的公正さ）に強く依存していることを示唆しています。時系列での異常値は政策変更や特定の大型イベントの影響の可能性が高く、長期間にわたるトレンドからは、社会全体として幸福感の持続的な上昇が見られます。
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:
このグラフから以下の洞察を得ることができます。
1. トレンド:
– グラフは2つの主要な時期にわたってデータを表示しており、左側に密集する実績データと、右側に密集する去年のデータがあることが見てとれます。左側のデータはやや横ばいに近く、一貫して高いWEIスコアを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 左側の青いプロットには、異常値とされるデータポイントが黒い円で強調されていますが、全体のトレンドには大きな影響を及ぼしているようには見えません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績データ、緑の点は前年のデータ、黒い円は異常値を示しています。また、予測のための異なる回帰手法が色分けされていますが、左側のデータ範囲内でのみ示されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と前年のデータは分離されて表示されており、比較しやすく設計されています。これにより、前年との相関関係や変化を容易に確認できます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは非常に密集しており、スコアの一貫性を示唆しています。一方、前年データも類似した高いスコア範囲にプロットが集中していますが、若干の変動があります。
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:
– このグラフからは、WEIスコアが一貫して高く安定していることが直感的に理解できます。したがって、ビジネスや社会においては高い信頼性や安定性を示唆し、継続的な成長やパフォーマンスの向上を期待することができるでしょう。長期的な計画にも好影響を及ぼす可能性があります。
このように、グラフはデータの安定性と異常値の影響を視覚化し、戦略的な意思決定に役立つ情報を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 現在のデータ（青の実績）と昨年のデータ（緑の円）は、別々のクラスタとして明確に分かれています。これは、過去（昨年）と今年で対象の計測項目に変化があった可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青の実績データには、異常値として黒の〇でマークされた点がいくつかあります。これらはデータの不正確さや予期しないイベントを示すものです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の点：実績データを示しており、WEIスコアの分布を表示しています。これに対する紫の線や範囲は、様々な予測手法（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. **時系列データの関係性**
– 今期（青）と昨期（緑）のデータが時間軸上で分離しており、明確な相関は見られません。これは、前年と現在のデータに基づく状況や群集の特性が異なることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– あまりに密集しているクラスタは見られないため、相関の度合いも低い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、一定の期間を経て個人のWEIスコアに大きな変動があったことを示唆しています。これは、社会的・経済的な要因が影響している可能性があり、企業や政策立案者にとって重要な情報です。
– 特に予測された範囲から外れる異常値が複数存在するため、これらに対する原因分析が必要です。例えば、経済イベント、社会政策の変更、自然災害などが考えられます。
このような分析に基づいて、ビジネスや行政は改善すべき点を見つけ、今後の戦略を調整する手がかりを得ることができるでしょう。
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:
以下のポイントについてグラフを分析します：
1. **トレンド**:
– データは2つの異なる期間に分かれています。初期の期間（2025-07-01から2025-09-01）は実測値であり、ほぼ横ばいで安定しています。
– 後半の期間（2026-06-01以降）のデータは前年のデータとされ、少しばらつきがあり、わずかな上昇トレンドが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータでは、異常値が識別されています。一部の値が他と比較して離れていることが確認できますが、大きな急変はないようです。
– 予測と実績データ間のズレがないことから、予測モデルはデータをよくキャプチャしている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色、異常値は黒の円で示されています。
– 前年のデータは緑色で表され、予測モデルによる異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も示されています。
– 色の違いやマーカーの形状が各データポイントの意味を視覚的に区別しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異常値の関係が明確です。
– 予測範囲が示されており、実測値がこの範囲に収まっていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが予測の範囲内にあり、予測モデルが正確性を持っていることが分かります。
– 前年のデータが若干のばらつきを示しつつも、一貫したトレンドを持つことが確認できます。
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**:
– データは安定しており、急激な変動がないため、関係者に安心感を与えるかもしれません。
– 精度の高い予測モデルが活用されていることで、リスク管理が行われていると解釈されるでしょう。
– ばらつきの少ないデータは、ビジネスや社会政策の計画において安定性の指標とすることができます。
このグラフは、ビジネスや社会政策の実施において、予測と現状をしっかりと把握するための有用なツールです。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は横ばいで、安定したWEIスコアを示しています。
– 予測データ（線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測）も全体的に安定しており、大きな上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間に異常値（黒い円表示）が確認されますが、それ以外は安定しています。
– 大きな急激な変動は観測されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実績で、過去の実際のデータ。
– 赤色の「×」は予測値を示しており、安定した予測が得られています。
– 異常値としてマークされたデータは、他のデータポイントから外れた値を示しています。
– 緑色のプロットは前年データで、比較対象としての参考となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は近接しており、モデルによる予測が実績と一致しています。
– 前年データも類似した傾向を示し、経済的余裕の安定が期待されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは狭い範囲に集まっており、分布が集中していることが分かります。
– 大きな相関関係や異なるクラスタリングは見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから、対象の経済的余裕が変動しにくい、安定した状態であることが感じられます。
– 経済政策やビジネス戦略においても、突発的な変動が少ないため、中長期的な計画においてリスクが低いと評価できます。
このように、グラフは経済的な安定を示しており、データ分析に基づく予測は現実的で信頼性があると言えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **横ばいから変化**：2025年7月から9月にかけては、WEIスコアがほぼ一定で、約0.75付近で安定しています。その後、スコアプロットがなくなり、2026年6月以降に再び表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**：2025年のデータ内で、異常値として識別されている点がいくつか見られます。これは個人の健康状態が一時的に悪化した可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色プロット（実績AI）**：個々の健康状態の実際のスコア。
– **緑色プロット（前年比較AI）**：前年と比較したスコアで、2026年のデータが緑でプロットされています。
– **黒色の円（異常値）**：他のデータポイントと比較して異常な値。
– **予測の枠**：予測範囲内にもデータがありますが、詳細な傾向や異常の説明が難しい点も存在します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種予測モデルの範囲が表示されていますが、データの密度が高く、一貫したパターンを明示するのが難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階では異常値が散見されるものの、時間の経過とともにデータの分布は特定のスコア範囲内に収まるようになっているようです。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– **直感的印象**：初期の安定したスコアの後、データが消える期間があるため、不確実性が認識されるかもしれません。その後のデータ再出現が示唆するのは、長期的なスコア管理やデータ収集方法の一貫性が必要である可能性です。
– **ビジネスインパクト**：健康関連商品やサービスの改善において、データの不確実性を取り除くことが重要です。また、予測精度の向上が個人健康管理の最適化を促すでしょう。
この分析は複数の要因が絡み合った時系列データの特色を理解し、より良い意思決定を導くための指針を提供します。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側のデータ（実績）は一定の範囲で横ばいを示しています。プロットの分布は安定しており、大きな上昇や下降は見られません。
– 右側のデータ（前年との差異）は、先程の実績とは異なる範囲で新しいトレンドを示しており、全体として急激な変化は見られませんが、スコアが低下しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値がいくつか存在しますが、心理的ストレスの大きな急変動は示していない模様です。
– 予測値も特に極端な外れ値は見られませんが、異常値としてマークされている点があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データで、一定の範囲に収束していることから、心理的ストレスが一定レベルで維持されていることを示しています。
– 緑色のプロットは前年との差であり、新しいトレンドを開始している可能性があります。
– 紫やピンクの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）を示しており、それぞれ若干異なる将来の動向予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の差により、予測モデルが実績と異なる傾向を示す可能性があります。これにより、モデルの精度と来年への適応度が評価されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に明確な相関があるかどうかは不確定ですが、全体的に実績データの分布は比較的安定しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 実績が横ばいであることから、心理的ストレスレベルは安定しているが、新しい前年データのトレンドが異なることに注意が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、企業や組織はこのデータを利用して、ストレス管理プログラムの有効性を検討したり、将来的なストレス増加を予測する必要があるかもしれません。また、異なる予測モデルの評価は、政策形成やリソース配備の基礎資料として有用です。
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:
このグラフは、個人のWEI（自由度と自治）スコアの360日間の時系列データを示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の約6ヶ月間（2025年7月から12月）に実績（青いプロット）が示されています。スコアは全体として安定していますが、わずかな下降傾向が見られます。
– 後半の緑色のプロットは前年とされるデータで、比較的高いスコアを保っていますが、一部にばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データにはいくつかの異常値（黒い円）があり、特定の時点で通常の範囲を外れています。
– 予測データ（紫、ピンク、薄紫の線）では特に顕著な急激な変化は見られません。これらは全体として安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の実績データを示し、比較的安定したパターンを描いています。
– 紫色とピンクの回帰線は実績データの将来の傾向を予測し、これはおおむね横ばい、またはわずかに下降する傾向を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータとされ、これにより比較が可能です。
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には明確な違いがあります。実績の方がやや低下傾向にあり、前年データとの間にギャップがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは年間を通じて密度が高く、特定の範囲に収まっていますが、異常値の存在がその範囲の信頼性をやや低下させています。
– 緑色の前年データは等間隔に分布しており、安定感があります。
6. **このグラフからの直感的な洞察と影響**:
– 人々は実績データの安定性を好みますが、異常値の存在は改善の余地を示唆しています。
– ビジネスや政策決定においては、前年データとの乖離を分析し、スコア向上のための戦略を再検討する必要があるかもしれません。
– 自由度と自治の改善を目指す施策が求められる可能性があります。
この分析により、実績及び予測データからの課題と機会に対する深い理解を促進できます。
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:
以下がグラフの分析となります。
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、実績と予測のデータが時系列に並んでおり、前半と後半で異なる様相を呈しています。初期の実績データは比較的一定の範囲内に収まっており、WEIスコアは0.6〜0.9の間に多く分布しています。予測データでは、大きな変動があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値としてマークされたものが数点含まれています。これらは平均的なスコアから大きく外れており、異常値として注目すべきです。予測データの一部も異常値として認識されていることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを表し、緑色のプロットは予測データを示しています。
– 黒の円で囲まれたデータは、異常値を示しています。
– 各色の線（紫色、緑色、水色、ピンク）は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、乱数フォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データの後に予測データが続いており、実績データと複数の予測モデルが同じスコアレンジに分布していることから、予測が実績に基づいて行われていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一定で、0.6〜0.9の範囲に多くのデータが集まっています。予測データでは、範囲がやや広がっており、大きなスコアの変動が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データが安定しているにも関わらず、予測データでのスコアの幅が広がっていることは、将来的な不確実性や社会の不安定さを示唆しています。
– 社会的公平性や公正さに対する評価が急激に変わる可能性を示唆するため、特に政策立案者や社会改革に携わる人々にとっては、重要な指標と考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期から約半年間の実績AI（青）は0.8から0.9の範囲で横ばいの傾向があります。
– 直近の点（2026年付近）は比較AI（緑）が増えているが、スコアはほぼ0.8～0.9付近で安定していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数点は外れ値（黒円）として表示されており、これが他のデータポイントと異なる動きを示している可能性があります。
– 他に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青の点は実際の測定値（実績AI）を示し、一貫して安定しています。
– 赤い×は予測（予測AI）であり、実績に基づく予測が行われていることを示していますが、ここには表示されていません。
– 緑の点は前年比較を示しており、特に変動が見られません。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示していますが、こちらも特に大きな変動はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年の比較がメインに示されており、予測との直接的な関係性は明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全般的にスコアが0.8付近で安定しており、持続可能性と自治性が高い水準を維持していると解釈できます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績スコアが安定していることから、持続可能性と自治性における施策が良好であることが推測されます。
– 社会やビジネスにおいて、持続可能な活動が安定的に行われていることはポジティブな指標です。
– 外れ値の存在は、その期間に何らかの突発的な事象があった可能性を示唆しており、これを解明することが、さらなる改善につながるかもしれません。
この分析を基に、持続可能性や自治性の向上策の強化や、外れ値に関する詳細な調査を行うことで、さらなる社会の発展が期待されます。
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:
このグラフについて、以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 左側（2025年7月1日から2025年9月頃まで）に「実績AI」のデータが集中しており、スコアは0.8前後で横ばいです。この期間特有の周期性や変動のパターンは見られません。
– 右側（2026年6月頃）に「前年比AI」のデータが見られ、スコアは約0.8付近で、左側の「実績AI」のトレンドと類似しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「実績AI」のデータの中に異常値がいくつか存在します。基準値から外れていることが明示されていますが、それほど極端ではありません。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は「実績AI」を表しており、黒い丸は異常値を示しています。
– 緑の点は「前年比AI」であり、過去データの比較をしています。
– 紫、緑、ピンクの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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績AI」と「前年比AI」データは、両方とも0.8付近にスコアが集まり、安定している印象です。これは、WEIのスコアが安定した状態にある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測モデルを使った結果間に大きな差は見えず、各モデルが似た予測を示しているため、データの分布は一貫性があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た際、社会基盤と教育機会のスコアが安定していると感じるでしょう。長期間にわたってスコアが0.8付近で維持されていることは、現在の政策やインフラが効果的であることを示すポジティブなサインです。
– ビジネスや社会への影響としては、この安定性が続くことが見込まれるため、長期的な投資や政策策定においてポジティブな基盤となる可能性があります。
このように、グラフは社会基盤・教育機会の安定性を示しており、政策や教育の持続性の確認に役立つと考えられます。
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**:
– グラフ全体を見ると、最初の半年で低下傾向が見られますが、後半は安定して高い数値に戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データの中に、円で囲まれた異常値がいくつか見受けられます。
– これらの外れ値は特定のイベントや状況によって影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は実績であり、実際の数値を示しています。これに対して、緑色のプロットが予測データを示しています。
– 緑色の密度は高く、結果が集中していることを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に一定の相関が見られるようですが、実績のほうが変動が大きい。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が低下した後に予測では上昇や安定を示しています。予測モデルがその傾向をしっかりと捉えている様子が見受けられます。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響**:
– 分析対象の社会における共生や多様性の指標がある期間中に悪化したが、再び改善する傾向を示すことから、政策改善や介入の影響が伺えます。
– ビジネスにおいては、多様性や自由の保障の向上が、社会的な安定や企業のイメージ向上に貢献する可能性があります。
このグラフは、政策決定者や企業に対してどのような点で改善が必要かを示唆する貴重なデータを提供していると言えるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– ヒートマップは、時間に沿った色の変化を示しています。特定の時間帯にわたって濃淡が変化しており、周期性が見られます。特に、夕方から深夜にかけて高い値が多くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月6日から7月12日の間に、特に高いスコア（黄色）が見られます。この期間は注目すべき変動です。また、7月24日に再び濃い色（低いスコア）が見られ、急激な変動が示唆されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。黄色に近いほどスコアが高く（ヒートマップの色のバー参照）、紫に近いほどスコアが低いことを示します。時間帯と日付に応じたスコアの高さが視覚的に把握しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付と時間帯の組み合わせにより、連続したパターンが見られます。特定の時間帯（主に夕方と夜）にスコアが高く、昼間の時間帯にスコアが低い傾向があり、日中と夜間でパターンが分かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフを見る限り、夜間のスコアが一貫して高めであるため、時間帯とスコアには一定の相関があります。一方で、日中のスコアは低く不規則な分布です。
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**
– 直感的には、このヒートマップからスコアが高い時間帯に何らかの行動が活発であることが示唆されます。ビジネスの観点からは、特定の時間帯に宣伝やキャンペーンを集中させることで効果を最大化する戦略が考えられます。また、社会的には深夜の活動が増えることが示され、インフラやサービスの提供時間の見直しなどが検討されるかもしれません。
全体として、このヒートマップは時間帯による活発さの違いを視覚的に表現し、戦略的な決定をサポートする有力なツールとなります。
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:
1. **トレンド**:
– 主に各時間帯におけるスコアの変動を示しています。色の変化から、一定の時間帯での周期的な変化や連続した時間帯での増減が見られます。ただし全体としては、対照的な上昇または下降よりも横ばいの傾向が強いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（たとえば7月5日や7月23日）および時間帯（たとえば19時）における急激な変化が注目されます。これらのポイントは濃い紫色や逆に明るい黄色で示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 色はWEIスコアの強度を示しており、濃い紫色が低スコア、黄色が高スコアを表しています。各ブロックの色の推移を追うことで、時間とともにスコアがどのように変動しているかがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯ごとに繰り返し観測されるパターンがあります。同じ時間帯が連続して高いまたは低いスコアを持つことから、一定の時間に共通した外的要因が作用している可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の曜日や時間帯に集中したスコアの変動が関係性のヒントを提供します。深夜帯と午後帯でのスコアの相違が見られ、これは時間帯による行動パターンの差によるものかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 特定の日や時間帯でのスコアの急変は、イベントや活動がそのタイミングで集中している可能性を示唆します。例えば、勤務時間開始直後や終了時刻を示す可能性があり、これらの時間における集中や緊張を表しているかもしれません。
– ビジネス面では、特定の時間帯に合わせた顧客対応や製品展開が求められる可能性があります。社会的には、これらの変動パターンがコミュニケーションや社会活動の時間的傾向を反映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:
以下は、提示されたヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ全体として、大きな周期性や長期的なトレンドは明確ではありませんが、一部の特定の時間帯において高いスコアが観測されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日と7月23日には高いスコアのエリアが見られ、これは注目すべき変動ポイントです。
– 逆に、7月24日には低いスコア（紫色）が見られ、大きな変動が疑われます。
3. **各プロットや要素**:
– カラーバーに基づくと、色の変化はスコアの変動を示しており、黄色に近いほど高スコア、紫に近いほど低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付で異なる時間帯でスコアが異なることが示されており、時間帯別のパターンの影響を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は視覚的に捉えにくいですが、特定の時間帯（特に16時から18時）が全体として平均的なスコアより低くなっています。
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**:
– 高いスコアが確認される時間帯に何らかの社会的イベントや特別な活動がある可能性があります。
– 低スコアの日付に注意し、原因となる要因を特定することで、改善策を講じることができるでしょう。
– ビジネスや政策の策定において、特に注目すべきトレンドや変動を把握し、各時間帯の状況に応じた柔軟な対応が求められる可能性があります。
この情報を基に、さらなるデータ分析や施策の再考が重要です。
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、全体的なWEI（Well-being Index）の各項目間の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関を示すため、時系列のトレンドというよりも、異なる項目間の相関度合いに焦点を当てています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動はヒートマップでは示されず、特定の項目間の低相関または高相関が顕著に示されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いことを示しています。
– たとえば、個人WEI（経済的分格）と個人WEI（健康状態）は非常に高い正の相関（0.99）を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 各WEI項目の相関が視覚化されており、項目間の相関関係を確認することができます。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関が高い（0.87）ことから、総合ウェルビーイングは個々のウェルビーイングの平均に強く依存していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的分格）」と他項目との正の相関は高いことが特徴です。この項目は多くの面で他の個人および社会的ウェルビーイングに影響を及ぼしている可能性があります。
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**
– 経済面のウェルビーイングが全体のウェルビーイングに大きく影響しているため、経済政策や資源の配分が重要であることが示唆されます。
– 心理的ストレスと健康状態の相関が高いことから、個人のウェルビーイングにはメンタルヘルスケアが不可欠であることが理解されます。
– 社会WEI（公平性・公正さ）が他の多くの要素と正の相関が高いことから、公平性の改善が社会全体の幸福度向上に寄与する可能性があります。
このヒートマップは、個々の指標間の影響を分析し、戦略的にウェルビーイングを改善するための情報を提供しています。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなWEI（World Economy Index）タイプにおけるスコアの分布を示しています。それぞれの箱はデータの中央値と範囲を表し、視覚的に違いを確認できます。
### 1. トレンド
– データは360日間という期間で収集されていますが、特定の時系列データのトレンドを示しているわけではありません。そのため、トレンドとして上昇や下降の傾向を見つけることは難しいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（持続可能性と自立生活）」には外れ値が見られ、特に個人の経済的な状況や持続可能性において変動があることが示唆されます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 箱の範囲は第1四分位数（Q1）から第3四分位数（Q3）までを示し、中央値は箱内の線として表示されます。
– 箱の上端や下端の「ひげ」はデータの範囲を示し、それを超えるデータポイントは外れ値として表示されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データではないため、特定の相互関係を示すことはできません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（環境充実）」と「社会WEI（共生、平等、公正さ）」は高い中央値を持ち、分布が上側に偏っているように見えます。
– 一方で「個人WEI（自由度と自治）」や「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が低めで、数値の分布が広いことから、これらの指標でのばらつきが大きいことがわかります。
### 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
– このグラフから、個人のWEIと社会のWEIが互いに影響し合っていることが直感的に感じ取れます。これらがどのようにバランスを取るかが重要で、特に個人の経済的な要因や持続可能性が社会に与える影響は大きいと考えられます。
– ビジネスにおいては、個人と社会のニーズを理解し、それに適応した戦略を立てる必要があることを示唆しています。
この分析を基に、政策決定者やビジネスリーダーは、戦略の立案や優先順位の設定において、個人と社会の両方に配慮することが考えられます。
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:
このグラフは、WEI（恐らくは「Weekly Economic Index」の略）の構成要素を主成分分析（PCA）した結果を示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– グラフは散布図で、特定の上昇や下降トレンド、周期性は示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値は見受けられませんが、一部の点が他と比べて離れて位置しています。特に、第2主成分のプラスの方向で目立つ点があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は360日間のデータに基づいた観測を示しています。第1主成分が全体の64%の情報を、第2主成分が17%の情報を説明しています。これにより、第1主成分はデータの重要な変動要因を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– PCAにより、もともとの多次元データを説明するために2つの主成分が使われています。これにより、異なる指標や変数がどのように共変しているかが視覚的に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントが全体的に散らばっており、明確なクラスターは見受けられません。これは、データが多様であり、特定の共通パターンを示しにくいことを意味します。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIは一般的に経済活動の短期的な変化を捉えやすいインデックスです。PCAにより抽出された主成分は、いくつかの主要な経済的要因を浮き彫りにし、政策決定者やビジネスリーダーが関心を持つべき重要な変動を特定する助けになります。この分析により、潜在的な経済の傾向を把握することで、戦略的な意思決定をサポートできます。
このグラフによって、人間はデータの隠れた構造や関係性を直感的に把握でき、複雑なデータの全体像を迅速に理解できるでしょう。このような分析は、特に経済分野におけるデータ駆動型の意思決定に大いに役立ちます。
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。