📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析
**1. 時系列推移:**
– **総合WEI（combined_wei）** と **個人WEI平均（personal_avg）** は、短期間で0.725から0.75、および0.675から0.75へと上昇しています。同様に、**社会WEI平均（social_avg）** は0.775から0.75にわずかに下降しています。
– 詳細項目ごとに見ても変動は見られるが、データが限定的なため、短期間のトレンドや急激な変動を特定するにはデータ不足です。
**2. 異常値:**
– 本データセットには異常値は検出されていません。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):**
– データの提供期間は30日間と短く、STL分解に必要な長期的トレンドや季節性を解析するには限界があります。しかし、個別WEIスコアの一部には微弱な上昇トレンドがあることが示唆されています。
**4. 項目間の相関:**
– 強い相関を示す可能性が高いのは、**経済的余裕（personal_economic）** と **自由度と自治（personal_autonomy）** の項目です。一般に、経済的な自立は個人の選択の自由度に直結することが多いです。
– 社会的項目間では、**社会基盤・教育機会（social_infrastructure）** と **公平性・公正さ（social_fairness）** の間に相関があると考えられます。社会基盤の充実は公平なサービス提供につながりやすいです。
**5. データ分布 (箱ひげ図):**
– 箱ひげ図による具体的な分析は示されていませんが、スコアの範囲が狭いため、全体的には比較的一貫した評価が行われている可能性があります。外れ値は報告されておらず、全般にわたってスコアの安定性が示唆されます。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– PCAの結果、第一主成分（PC1）が全ての変動に寄与しています。これは、データが高次元ではなく、単一の主要因によってほぼ全体が説明できることを示します。これは、要素間での相関が非常に高いことを示唆し、WEIスコアが一貫性を持って評価されていることを意味します。
### 洞察および結論:
– **総合評価の上昇:** 短期間での個々の改善が見られ、全体のWEIスコアが上昇しています。特に経済的な面と個人の自由度が向上しつつあることが確認できます。
– **社会面の変動:** 社会的要素が一部下降していることから、教育機会やインフラ整備の面での課題やリソース不足が多少影響している可能性があります。
– **データの整合性:** 短期間のデータにもかかわらず、整合性があり、統計的に異常値が見られないことは、データの質が高く継続的な測定による安定性が確保されていることを示します。
この分析では、全体としてポジティブな傾向が見られますが、さらなる詳細な分析のためにより多くの時系列データを収集することが今後の課題です。また、特に社会面での改善策を検討することが今後の重要なステップとなります。
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:
このグラフについて以下のポイントで分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データは最初に数日間のみ提供されています。これらのデータは一定の範囲にあります。
– ランダムフォレスト回帰を用いた予測は水平線を描いており、安定した水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおける急激な変動は見られません。
– 全体としてデータに外れ値はなく、安定した動きが予測されているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 淡い紫の線は、これらの予測が直線的に進行する予測を表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 現時点では実績データの期間が短く、予測と実績の比較は難しいですが、予測は一定水準を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータセットでは相関分析は困難です。
– 実績データは狭い範囲に集中しており、予測がこの範囲を維持しているというシンプルな構造です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 直感的には非常に安定した経済状況を示唆しており、短期的な変動要因は少ないことが推測されます。
– 企業はこの安定性に基づいて短期的な意思決定を行うことができるかもしれません。
– 長期的なトレンドを把握するためには、さらに多くの実績データが必要です。
総じて、このグラフは現在のところ安定した経済状況を反映していると言えますが、更なる実績データの収集が重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばいの傾向**: 全体的に主要なトレンドはなく、WEIスコアは安定しているように見えます。予測ラインはほぼ水平です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値なし**: 実績データにおいて特に目立つ外れ値や急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青色プロット）**: 実績データは数値が高く、わずかにばらつきがありますが、全体的に平均に近い位置で安定しています。
– **予測（色分けされた線）**: 線形回帰や他の回帰分析による予測はすべて一致しており、特段大きな変動を示唆していません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現在のグラフでは、複数の予測手法での一貫した予測が行われているため、過去のデータから基本的に安定性を予測していると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特別に強い相関関係や分布の特徴は見えませんが、全体としてデータは均一に広がっています。予測範囲内にデータが収まっているため、相関関係が実績と予測の間で保持されていることを示唆しています。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– **安定感**: グラフが示す通り、WEIスコアは安定しています。経済に直接影響する要因が少なく、変動のリスクが低いと感じられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 安定したスコアはビジネスにとっては安心材料であり、投資や資金調達の際に好材料となるでしょう。社会的にも不安定な要素が少ないため、政策や投資戦略においてもポジティブと考えられます。
このグラフは、全体的に安定感のある経済状況を反映しており、急激な変化が予見されないことから、計画を立てる上で安心できるデータとなっています。
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:
以下の点についてグラフを分析します：
1. **トレンド**:
– 実績データは限られた日数しか表示されていないようですが、水色の実データが一定の範囲内に収まっています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は水平に見え、期間中に大きな変動はないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青色の点で示されています。
– ランダムフォレスト回帰予測は紫色の線で、比較的安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法間の差異は示されていないため、すべての手法が同様の予測をしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ内のデータに基づいて明確な相関関係や分布の特徴は示されていません。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– 現在の経済状況が安定している可能性を反映していると考えられます。
– 変動が少ないため、短期的には市場に大きな変化を期待しない方が良いかもしれません。この安定性は、投資家にとってリスクを低くみなす一因となり得ます。
この可視化は、限られたデータに基づいているため、情報を補うためには追加のデータ分析が必要かもしれません。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 時系列データは7月1日と7月2日にプロットがあり、実績データ（青色）は非常に安定しており、WEIスコアは全体的に横ばいです。
– 期間中の推移は見られず、予測も同様に一定で、変動がないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は見受けられません。全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績AIデータの青いプロットは、信頼性の高い実績値を示しています。
– 予測のさまざまな手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全て同じスコアを示しており、一貫しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法間での顕著な差異は見られず、一貫した結果が示されているため、他のモデルとの差異を比較する際の調整がされている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデルの間に大きな違いがないことから、データに対してどのモデルも同様に適用可能であると推測できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、個々の経済的余裕（WEIスコア）が安定していることがわかります。
– 経済状況が安定している場合、人々は消費や投資に対して積極的になれる可能性があります。ビジネスへの影響としては、リスクが低いと判断され、持続的な計画を立てる機会が増えるかもしれません。
グラフから得られるのは、安定した状況が続いており、大きな変動やリスク要因が少ないことです。分析手法の結果に一貫性があることから、モデル全体でのデータ解釈に対する自信が持てます。
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
1. **トレンド**
– 観測された実績データは7月1日と7月5日にありますが、以降はデータがありません。
– ランダムフォレスト回帰による予測が水平線として示されており、スコアは約0.65で一定です。大きな変動や周期的なパターンは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データの周りに予測の不確かさの範囲が示されていますが、外れ値や極端な揺れは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは、実際の観測データを示し、予測不確かさの範囲が灰色で表示されています。
– ランダムフォレストでの予測は紫色の線で、予測がない期間も一定値を維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のグラフには1つの予測モデル（ランダムフォレスト）しか表示されていません。他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は含まれていないか、重ね合わされていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データがほぼ一定の予測に収まる範囲で示されており、明示的な相関はグラフからは判断できません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 人々は予測が安定していることから、経済的または健康状態において今後も極端な変動はないと判断するでしょう。
– ただし、長期間のデータがないため、状況が変化する可能性もあると警戒する必要があります。
– ランダムフォレストによる安定した予測が信頼できる形で提供されている場合、これは意思決定において安心感を与えるかもしれません。
このグラフからは、現状が安定していること、予測に基づく計画が可能であることが示唆されますが、データの更新とより多くの情報を得ることが重要です。
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
– **横ばいトレンド**: WEIスコアは30日間にわたりほとんど変動がなく、安定していることを示しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 現在、目立った外れ値や急激な変動は確認できません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 実際のデータポイントを示しています。データは数値的に一貫しています。
– **フィッティングライン（ピンク色の線）**: ランダムフォレスト回帰による予測で、データが一貫して安定していることを示唆します。
– **不確かさの範囲（灰色のバー）**: 各データポイントの信頼性の範囲を示しており、小さい範囲はデータの精度が高いことを示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係
– 現在表示されているのは単一の予測モデル（ランダムフォレスト回帰）のラインで、他のモデルとの違いが視覚化されていないため、詳細な比較は困難です。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– この範囲内では明確な相関関係や分布の偏りは見えません。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **安定性の印象**: データは非常に安定しているため、この期間、個々の心理的ストレスは大きく変動していないと思われます。
– **ビジネスへの影響**: このWEIスコアの安定性は、企業の従業員のストレス管理がうまく機能している可能性を示唆します。高いストレス管理能力は、生産性向上や社員満足度の向上につながる可能性があります。
– **社会への影響**: 社会的には、個々の安定したストレスレベルは全体的な精神的健康が良好であることを示し、社会的ストレス要因が低い状況かもしれません。
このグラフは、現在の状況が予測可能で安定していることを示しており、今後の戦略策定において安心材料となるでしょう。
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、経済カテゴリにおける個人の自由度と自治（WEI）スコアを30日間追跡しています。以下にポイントをまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは1月1日のみ提供されており、それ以降は予測ラインがあるだけです。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインはすべて同じスコアを示し、横ばいのトレンドとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは一つしかないため、外れ値や急激な変動は観察されません。
– 予測範囲内で変動がないため、予測における急激な変動はありません。
3. **要素の意味**:
– ブルーのプロットは実績データを示し、紫のラインは異なる予測手法による予測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲が薄いグレーで示されていますが、スコアは安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法があるものの、いずれも同一の予測を示しており、特に手法間の相違は見られないため、安定していると判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績データが限られているため、詳細な相関関係を分析する材料は不足しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス影響**:
– グラフから直感的に感じられるのは安定性です。30日間の期間にわたってWEIスコアが変動しないことから、自由度と自治に関する評価は一貫しているとみられます。
– ビジネスや社会への影響としては、個人の自由度が堅実であることを示し、関連する施策や政策が安定している可能性があります。
この分析により、現在のデータでは大きな変動がないことが確認でき、経済的な自由度と自治が安定している状況が示唆されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは基本的に横ばいです。予測AIは直線状に安定しており、特に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**
– 実績AIのデータポイントが初日に2つ表示されていますが、その後に具体的な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**は実績AIを示しています。最初の評価日に2つだけ見られ、以降は追加のデータポイントがありません。
– **予測ライン**は法定木やランダムフォレストを含む複数の回帰モデルによるもので、全てが一致して一定のWEIスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測モデル、全てがほぼ同一のWEIスコアを示しており、一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが一部日しか存在しないため、明確な相関を見つけることは難しいですが、予測される一貫したスコアから、現状維持が予想されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、現在のWEIスコアが安定しており、大きな変動要因がないということです。これは社会の公平性・公正さが一定の水準を維持しており、特に大きな問題が発生していないことを示しています。
– ビジネスや政策立案者にとっては、現在の施策が効果を発揮していることを指示する一方で、新たな成長や改善の機会を模索する余地があるかもしれません。
このグラフは、社会の現状を把握するための有用なツールとして、安定的な状況の持続を示唆しています。
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:
**グラフ分析の洞察**
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、直近の数日間で一定の範囲内にとどまっており、下降や上昇の明確なトレンドは見られません。
– 予測データ（紫色の線）は、一貫して横ばいで、変動は見受けられません。
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見られません。
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おり、実際の観測されたWEIスコアを表現しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測値を示し、今後の30日間の安定したWEIスコアを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測に乖離がなく、予測が実績をよく反映しています。これにより、モデルの精度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測は非常に一致しており、相関性が高いと考えられます。全体的な分布は非常に狭い範囲に集中しているため、一貫したパフォーマンスが見込まれます。
6. **直感的な理解とビジネス、社会への影響**
– このグラフから、人間はこのシステムが高い安定性を持ち、将来の変動が少ないことを直感的に理解するでしょう。
– ビジネスにおいては、計画が立てやすく、リスクが少ない状態を示します。社会的には、持続可能性がしっかり維持されているため、公共政策や経済活動の安定に寄与する可能性があります。
全体として、予測モデルは実績をよく反映しており、高い信頼性が示唆されています。安定したWEIスコアは、持続可能な経済および自治性の基盤がしっかりと確立されていることを示しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは全体として横ばいのトレンドを示しています。プロットされたデータは、特定の時点での「実績（実績AI）」の点が見られ、以降は「予測（ランダムフォレスト回帰）」に基づく水平なラインが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見られません。実績値は安定しており、その後の予測も一定です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、一定の安定したスコアを反映しています。
– ピンク色の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」に基づくスコアで、実績値に基づいて安定しています。
– 灰色の領域は「予測の不確かさ範囲」を示しますが、狭い範囲にとどまっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には、予測が実績をそのまま引き継いでいる関係性があります。明確な変化や差異は少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値には明確な相関があり、予測が実績をトレースしていることが明白です。分布はきわめて安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間の視点では、社会基盤・教育機会におけるWEIスコアが安定していることが示唆されており、現状維持がされていると感じられます。
– ビジネスや教育政策の観点では、急激な変動や外れ値がないため、現行の取り組みや施策が効果的に機能している可能性が示唆されます。
– 長期的には、さらなる改善や革新を模索するため、安定した基盤をもとに新たなチャレンジが必要かもしれません。
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:
以下に、このグラフについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、7月1日と7月2日にわずかな変動を示していますが、その後の予測（ランダムフォレスト回帰・ピンクの線）は横ばい状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中には特に顕著な外れ値や急激な変動は見受けられません。全体として安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績を表す青いプロットは、実際に記録されたデータ値を示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測値を示しており、安定したトレンドが予測されています。
– 灰色のエラーバーは予測の不確かさの範囲を示していますが、非常に狭く、予測が高い精度で行われてい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**:
– 実績と予測の間に明確な相関があり、実績データに基づいた予測が提供されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に安定した相関関係が見られ、分布としては非常に安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このような安定したWEIスコアは、社会の共生、多様性、自由の保障が良好で維持されていることを示唆します。
– この安定性は、社会や経済の健全性を支持し、投資家や政策決定者にとって安心材料となる可能性があります。安定は、将来的な施策の持続可能性をも示唆します。
このグラフ全体からは、WEIスコアが短期的にも長期的にも安定しているというプラスのシグナルが発信されています。
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:
グラフを分析するための情報として、色によるヒートマップが使われています。このグラフから読み取れるポイントを以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体は均一な色で覆われているため、30日間にわたって大きな変動がないことを示唆しています。トレンドとしては横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値や急激な変動は見受けられません。この均一性から、期間中のデータが安定していることが伺えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はヒートマップで表現されます。色はスケールの中間色を示しており、値が中央あたりにあると考えられます。このことから、特に高値や低値の極端なパターンは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のグラフからは特定の時系列データの関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の均一性から、データが一様に分布していると考えられます。経済指標が一定の範囲で安定していた可能性があります。
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**:
– 安定性と均一性が、ビジネスや経済においては一定の信頼性と予測可能性を提供します。このような安定した期間は、計画の立案やリソースの分配を行うことに適しています。直感的には、経済が落ち着いていると感じられるでしょう。
全体として、このヒートマップは過去30日間の経済活動が安定していたことを示しており、ビジネスにおいては安心感をもたらす情報となっています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップでは、30日間の個人WEI平均スコアが示されていますが、全体的に同じ色（ティール系）が支配的です。これは、平均スコアがほぼ一定であり、顕著な上昇や下降トレンドが見られないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見られません。このことから、この期間中に特に大きな経済的なイベントや出来事はなかったと推測されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの大きさを示しています。しかし、色の変化がほとんどないため、大きな変動はありません。色の変化が乏しいことから、個人の経済活動に関する安定した期間と言えるでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの変化を示す要素はこのヒートマップには存在しておらず、全体として均一なデータを示しています。したがって、特定の時間帯に特化したパターンは存在しないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色分布が均一であるため、特定の時間帯や日に相関関係を見出すことは難しいです。
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**
– ヒートマップが示す安定性は、個人の消費行動や経済活動が非常に安定していることを示唆しています。ビジネスや政策決定においては、特筆すべき変動がない環境下での戦略が求められるでしょう。安定した期間は、新製品の発売や投資判断においてリスクの少ない選択を可能にします。
全体として、このグラフは安定した経済状況を直感的に示しており、その背景に経済の成熟度や政策の安定性が影響している可能性を示唆しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体が一様な色をしており、特定の日や時間における明確な上昇や下降の傾向は見られません。この30日間でWEIスコアに大きな変化はなかったようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色のバリエーションがほとんどないため、外れ値や急激な変動が存在しないと言えます。
3. **各プロットや要素**:
– 統一された色が示すのは、指定された期間と時間帯にわたって社会WEI平均スコアがほぼ同じレベルで推移してきたことです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフでは単一のデータセット表示されており、複数データの相関や関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の均一性から、相関関係の分析を行うことは難しいです。全期間を通じて一貫したパターンがあると考えられます。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 安定した社会WEI平均スコアは、経済活動や社会状況における安定性を示唆しています。これにより、ビジネスにおいては投資のリスクが低く見積もられたり、政策決定において安定的な施策が打ちやすくなる可能性があります。
全体として、このヒートマップは現在の経済的・社会的状況の安定を示しているように見えます。変動が少ないことは、予測可能性の高い状況を反映しているかもしれません。
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、WEI（Well-being Index）の異なる項目間の相関関係を30日間にわたって視覚化したものです。以下に詳細な分析と洞察を示します。
1. トレンド:
– データ自体には時系列のトレンドは表示されていませんが、固定された相関関係の特徴を通じて、対象項目間の関係性の一貫性が示されています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値や急激な変動を直接示すグラフではありません。しかし、異常に高い正の相関（赤）や負の相関（青）によって、通常では見られない異常値や変動が背後にある可能性を示唆しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 赤い領域の値は+1で、完全な正の相関を示しており、項目が同時に増加または減少することを意味します。
– 青い領域の値は-1で、完全な負の相関を示し、片方が増加すると他方が減少することを意味します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各WEI項目間の相関性が明確に示されています。例えば、個人WEIと社会WEIの間に一致した相関パターンがあれば、それは生活の質や健康状態の変化が社会的要因に影響を及ぼす可能性を示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 見られる通り、多くの項目が強い正または負の相関を持っています。特に、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は完全な負の相関を持っています。これは個人の幸福感が高まると、社会全体で感じる幸福感が反対に減少することを示しています。
6. 直感的インサイトおよび社会への影響:
– この相関パターンは、個人レベルの幸福度の上昇が必ずしも社会全体の幸福を高めないことを示唆しています。ビジネスや政策決定においては、個人幸福と社会幸福のバランスを取ることが重要です。特に、心理的ストレスと社会的要素（公正さや持続可能性など）の関連を注視する必要があります。
このヒートマップを通じ、どの領域が改善の余地があるのか、大きな影響を持つ統計的関係を特定できます。それにより、幸福度を総合的に理解し、適切な戦略を立てるための基盤と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、異なる「WEIタイプ」に関する30日間のWEIスコア分布を箱ひげ図で示しています。以下に注目すべき特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのトレンドは直接示されていないので、個別のスコア分布に集中することになります。全体としてスコアは比較的安定していますが、WEIタイプ間での分布の違いが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値は特に見当たりません。全体的に箱ひげの範囲は狭く、データの一貫性が示されています。いくつかのカテゴリではヒゲが比較的長いものがあり、これはデータの変動が大きいことを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図自体が示すように、中央値を含めデータの四分位点（25%、50%、75%）が示されています。
– 各WEIタイプの箱の位置と幅が互いに異なり、異なるスコア分布を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEIスコアの比較であり時系列データではないため、時間的な関係よりもタイプ間の分布の違いに注目します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」に比べ、「社会WEI平均」や「公正さ」のカテゴリで箱の高さが異なることが、異なる項目間の潜在的な関連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**:
– スコアの分布からわかる各WEIタイプの特性は、ビジネスや政策決定における優先事項を示唆するかもしれません。社会的な意義（例えば「生態系」や「共有」）に関連するWEIが、個人の心理的なストレスや経済的余裕とどのように関連しているかを理解することは、市場戦略や社会政策設定において重要です。
全体として、このグラフからは各WEIタイプの相対的なポジションとその分布の不均一性がわかり、これが社会や経済分野における最適化のための洞察を提供します。
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、経済カテゴリにおけるWeekly Economic Index（WEI）の構成要素を主成分分析（PCA）で示しています。以下にその分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフは主成分1と主成分2の比較を示しており、トレンドそのものは読み取れませんが、2つの異なるデータポイントがプロットされています。長期的な変動パターンやトレンドはこのプロットからは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2つのポイントが存在し、これらの間に大きな空間的隔たりがあります。これがデータセット内で異なる2つの状態またはカテゴリを示している可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– プロットされた各点は、PCAによる次元削減の結果として、データセット全体の特徴を捉えている可能性があります。主成分1がほぼ全ての寄与率を持つため、最も重要な変動が主成分1によって説明されることを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– この特定のPCAプロットでは、時系列データの時間的推移は直接示されていません。異なる時点または状態の比較が目的とされ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の高い寄与率から、データ内の変動が非常に単純な構造（おそらく一つの主要な軸に沿った変動）を示し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**
– 人間が直感的に感じる可能性として、データが2つの異なるグループまたは状態に基づいて分かれている可能性があります。これが経済指標の異なる段階や異なる市況を示す可能性があります。
– ビジネスや社会への影響については、これらの異なる状態は、例えば経済的な成長期と停滞期など、政策決定や投資戦略を大きく左右する可能性があります。
このPCAプロットは、データの全体的なパターンを簡潔に示すための有力な方法であるため、詳細なデータ解析やさらに詳しい検討に役立ちます。
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。