📊 データ分析（GPT-4.1による）
## WEIスコアデータ分析
### 1. 時系列推移
**総合WEI, 個人WEI平均, 社会WEI平均**:
– **総合WEI**:
– 見られる範囲では、最大で0.75、最小で0.66875と変動しています。これらの数値は段階的な下降トレンドの始まりを示唆している可能性があります。
– **個人WEI平均**:
– 初期の上昇（0.675から0.75）があり、その後0.675で持続しています。これは一定の安定性を示しています。
– **社会WEI平均**:
– 0.775から開始し、最初に小幅に減少し、その後さらに0.6625まで落ちるも少し回復しています。社会的背景の影響を示唆する可能性があります。
### 2. 異常値の検出
検出された異常値は特に記録されていませんが、7月2日の低下は注意が必要です。特に＊＊社会的公平性＊＊が0.55と大幅に低下した点は、社会的均衡が失われる出来事があった可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **長期的トレンド**: 滑らかな変動が乏しいため、明確なトレンド推定は困難ですが、個人と社会の要素が不均一に影響を与えている可能性があり、微小な減少傾向が伺えます。
– **季節的パターン**: 短期間のデータでは季節性パターンは明確ではないですが、短期的な大きな変動はなし。
– **残差成分**: 残差が大きい場合、外的な要因が一時的にスコアに変動を与えていることが考えられます。
### 4. 項目間の相関
相関が確認できないが、**持続可能性**と**社会的公平性**の間には直観的な相関がありそうです。合意形成と公正さの維持が社会的サステナビリティに寄与している可能性があります。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図**からの推測: 各項目の中央値は比較的高位であり、外れ値も少ないです。個々の要素が極端にスコアを上げ下げしている様子はないが、一部の項目が小さい範囲で変動していることがうかがえます。
### 6. 主な構成要素 (PCA)
– **PC1 (71%)**: 圧倒的な寄与率を持つことから、全体的な傾向を最も反映している可能性がある。例えば**社会的サステナビリティや経済基盤**の影響力が高いかもしれません。
– **PC2 (15%)**: 特に大きな変動が見られないとすると、単独の小さな要因が残差的に影響を持っていることを示唆します。
## 結論
検討されたデータ範囲では、社会的公平性やサステナビリティに関連する要因が、WEIスコアに大きな影響を与えている可能性があります。特に、PC1の高い寄与率から、これらの要因が全体の構造に極めて重要であると考えられます。また、具体的な事件や政策が分析期間に社会経済的な変動を引き起こした可能性があり、それがスコアの僅かな低下として観察されたかもしれません。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間の最初に0.6から0.8の範囲に集中しており、以降の期間では新たなデータは示されていません。
– 線形回帰（緑の線）とランダムフォレスト回帰（紫の線）は、期間内で予測が示されています。特にランダムフォレスト回帰は急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の予測が特に急激な下降トレンドを示しており、予測の不確かさを含めても外れ値的な挙動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: 実績データを示しています。
– グレーの帯: 予測の不確かさ範囲を示しています。
– 緑と紫の線: それぞれ線形回帰とランダムフォレスト回帰を示しており、異なる予測モデルの挙動を視覚的に比較できます。法定木回帰は視覚的には確認できませんが、線が存在する可能性があります。
4. **データ間の関係性**:
– 実績データと予測データには大きなギャップがあり、特にランダムフォレスト回帰の急激な変動が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間の実績データから、安定した予測が難しいと判断され、モデルごとに異なる予測が見られる一方で、その不確実性が強調されています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– グラフから直感的に、期間後半での急激な変動により不安定さを示していると感じられます。ビジネスへの影響として、WEIスコアが急激に変動する可能性を考慮に入れたリスク管理が必要です。また、モデル間の予測の違いは、データに対するさまざまな予測手法の影響を考慮に入れる必要があることを示しています。
### 総括:
このグラフは、特に短期間での予測の不確実性と予測モデル間の違いを強調しています。ビジネス環境においては、慎重な予測と多角的なアプローチが求められそうです。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、最初の数日間に0.6から0.8の間で横ばいです。
– 予測（AI）には急激な下降があります。線形回帰による予測は時間とともに大幅に低下しており、他の予測手法とは大きく異なります。
– ランダムフォレスト回帰の予測は一定を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測値に急激な下降が見られ、特に線形回帰の予測で顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青いプロットで示され、安定しています。
– 予測は緑、青、紫のラインで示されており、それぞれ異なるモデリング手法に基づくものです。
– 予測の不確かさ（グレーの範囲）は、実績データと重なっていますが、予測の範囲は線形回帰では大幅に乖離しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績とランダムフォレスト回帰の予測の間には相関がありますが、線形回帰の予測とは異なる動きです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰の予測は単調減少していますが、他の予測値は横ばいまたは安定したトレンドを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 線形回帰モデルによる急激な下降は、特定の要因が強く働いている可能性を示唆しますが、他のモデルでは確認されません。これは異常値の影響やモデルの不適切なフィッティングの可能性があります。
– 安定した実績とランダムフォレスト回帰の予測は、現在の経済状況が比較的安定であることを示唆します。
– 最もリスクが低い選択肢としては、ランダムフォレスト回帰に基づく戦略が考えられます。
このグラフは、予測モデルの選択が重要であることを示唆しており、それがビジネスの意思決定に直接影響を与える可能性があります。専門家の検討が必要です。
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:
## グラフ分析:
### 1. トレンド
– **実績AI (青)**: 初期数日はほぼ一定で、徐々に低下し始め、7月13日頃に最低値を記録しています。
– **予測（線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: ランダムフォレスト回帰は数値が低下し続け、他の回帰予測は一定のままです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データは7月前半に急激に低下しており、これは特筆すべき変動です。
### 3. 各プロットや要素
– **青いプロット**: 実績データを示している。
– **ピンク、緑、赤の線**: 予測モデルを示しており、特にランダムフォレスト回帰は急激な低下を予測しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを表しており、初期の実績データ付近にあります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– ランダムフォレスト回帰が唯一、急激な実績データの低下を反映しており、他のモデルはそれを捉えていない。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データとランダムフォレスト予測のみに明確な相関があり、他のモデルには反応しない。
### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
– 実績データの急落は潜在的な問題を示唆しており、ビジネスにとってはリスク要因となる可能性があります。この変動に対し、ランダムフォレストのみが対応可能なモデルであることがわかります。
– バランスを取るため、予測の不確かさも考慮し、さらなるデータ収集や多角的な分析が必要です。
– 長期的な戦略を考える際、急な変化に対応する予測モデルを選択することで、より柔軟な対応が可能となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青）はグラフの序盤で安定しており、それ以降のデータはない。
– ランダムフォレスト回帰（藤色）の予測は時間とともに急激に下降しており、7月半ば以降、ゼロに近い値で固定されています。
– 線形回帰（緑色）と決定木回帰（紫色）は安定して一定を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰に見られる急激な下降が際立った変動要素です。
– この急激な下降は、予測の不確かさと外れた挙動として注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、観測されたデータ点の信頼性を示している。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示しており、変動の可能性がある範囲を示しています。
– 線の色は異なる回帰手法を示しており、それぞれ異なる予測パフォーマンスを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測モデルのベースとなるため、予測モデルの評価に重要です。
– 予測モデル間の違いは、モデル選択の重要性とそれぞれの特徴を強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲での分布を示しており、比較的安定しています。
– モデルによる予測は、特にランダムフォレスト回帰が大幅に異なる軌道を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ランダムフォレスト回帰の急激な下降は、多くの要因で経済的環境が悪化するシナリオを示唆している可能性があります。
– 予測不確かさが大きい環境では、リスク管理と計画の重要性が増します。
– 安定した経済的余裕の維持を目指すため、予測モデルの評価と改善が求められます。特に急激な下降が実際に発生する場合、早期に対応策を講じる必要があるでしょう。
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:
グラフの分析から以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は期間内で大きな変動はなく、初期に見られた少しの変動以外は一定。
– 予測値（赤い x）は様々な回帰方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を用いて予測が行われています。線形回帰と法定木回帰の予測は上昇を示しますが、ランダムフォレスト回帰は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績値に軽度の変動が見られますが、大きな外れ値や急変はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表し、赤い x は予測データです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績はこの範囲内に収まっているため、予測の信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測方法の違いによるパフォーマンスの差を見ることで、モデル選択の影響を評価できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績は主に一定で、ランダムフォレスト回帰モデルが最もそれに適合しているようです。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 実績値が予測の範囲内で安定していることは、モデルの精度を高めている証拠です。
– ビジネスにおいては、予測値が安定していることが市況の安定や予測可能な計画設定に貢献するかもしれません。
– 社会的な観点では、健康状態の安定した予測は、健康関連のサービスや政策の計画と実行において安心感を提供す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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績データ (青色プロット)**:
– 7月初旬の短期間のみを示していますが、トレンドとしてはほぼ一定であり、急激な変化は見られません。
– **予測データ (紫色ライン)**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測ラインがありますが、おおむね横ばいからやや下降傾向が見られます。
– 期間全体を通して、予測はやや下降を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は特に見られません。実績データは狭い範囲での変動にとどまっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色プロット）**:
– 現実のデータポイントを示しています。
– **予測の不確かさ（灰色範囲）**:
– 予測の不確かさを示す範囲で、主に初めの部分でのみ適用されています。
– **予測（各色ライン）**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の方式で予測されたストレスのトレンドを表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現在のデータでは明確な関係性が見られるわけではありません。ただし、予測ラインと実績データが示すトレンドを比較して、将来の傾向を判断することができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– この短期間に限っては、実績の分布は一定であり、予測の変動と大きく違いはありません。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な感想**:
– 実績データは安定しており、特定のイベントや状況が心理的ストレスに大きな影響を及ぼした様子は見られません。
– 予測に対する信頼性は高いと思われますが、長期的な変動にも注意が必要です。
– **ビジネスや社会への影響**:
– ビジネスにおいては、短期間のストレスの安定性は従業員のパフォーマンスに有益ですが、予測される小さな変動が長期的な問題に発展する可能性を無視しないよう注意が必要です。
– 社会全体においても、ストレス管理やメンタルヘルス対策が求められる場合があります。予測が正確であるかどうかを示すためのさらなるデータ収集が重要です。
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:
以下は、このグラフに基づく詳細な分析と洞察です：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、主に0.8以上のスコアで安定しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰の紫線）は、最初は実績と一致していますが、次第に急降下し、一定の低いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰予測では、7月5日から7月13日にかけて急激な下降が見られます。これは急激な変動として顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実際のWEIスコア。
– 灰色の帯：予測の不確かさ範囲。
– 紫の線：ランダムフォレスト回帰による予測。最初は実績に一致し、急に下降し、その後安定する動きを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績とランダムフォレスト回帰予測は乖離があり、予測が急激に変わることで、実績とは異なる挙動が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが急変した後の予測スコアの安定性は高くなるものの、実績の傾向とは一致していません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– このグラフからは、モデルの予測が現実と乖離している可能性があり、モデルの精度や反応性に疑問が生じるかもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、急激な変化や外れ値はリスクを伴うため、迅速な対応が求められます。
– 経済や社会の変化に対するモデルの反応が適切かどうかを検証することが重要です。
このような分析から、予測モデルの改善や実際のデータとの整合性を確認することが重要であると示唆されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は最初の数日間で高い安定したWEIスコアを示しています。
– 予測AIの線形回帰（薄い青線）は横ばいで、ポジティブな安定性を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（濃いピンク線）は劇的に下がった後、非常に低い水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測のランダムフォレスト回帰における急激なスコア低下が目立ちます。これはモデルの特性やデータの偏りによる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータで、社会WEIが高いことを示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確実性範囲を示し、現状では非常に狭い範囲で推移しています。
– 線形回帰（薄い青線）は予測の信頼区間との一致を見せ、他のモデルに比べて予測が安定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**
– 線形回帰と他の回帰指標を比較すると、線形回帰は比較的楽観的な予測を示していますが、ランダムフォレスト回帰は非常に悲観的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは比較的高いスコアで、安定していますが、モデルによる予測は非常に異なることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人々は、実際の社会WEIの高いスコアに安心感を抱くかもしれません。
– モデルが示す変動性は、社会的・経済的予測におけるリスクや不確実性の大きさを強調しており、特にランダムフォレストモデルの悲観的予測はリスク管理において重要な示唆を与えるかもしれません。
– 社会政策の策定や企業の戦略計画において、異なるモデルの予測の幅を理解し、最も適切な判断を下すことが求められます。
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:
以下の点に基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は横ばいで、時間とともにほぼ一定に維持されています。ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は最初に急上昇した後、一定を維持しており、かなり高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は最初に急上昇していますが、他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）はそれに比べて横ばいです。これは、ランダムフォレストモデルがよりポジティブな環境の変化や新しいデータを迅速に反映した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロット（実績AI）は、過去の観測データを示しています。
– ピンク色のプロット（予測）は、将来の予測を示しています。一部の予測は実績の範囲内で、他はその範囲外に位置しています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと他の予測モデルとの間にさまざまな傾向があります。一部のモデル（ランダムフォレスト）は未来のより高いスコアを予測していますが、他のモデルは実績に近い値を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータに対する予測の分布は一定ですが、ランダムフォレストモデルが唯一、将来の上昇を予測しています。
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**
– ランダムフォレスト予測の急上昇は、新たな政策や技術革新の導入による社会の持続可能性が向上する可能性を示唆します。これにより、政策決定者やビジネスリーダーが今後の動向に基づいて戦略を調整する必要性を示唆しています。また、予測における不確かさの範囲は、計画の多様性と適応力が求められ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:
### グラフの解析
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコアはわずかに上昇傾向で始まり、その後安定して推移しています。
– 法定木口帰の予測は急激に下降するトレンドを示し、7月9日頃からスコアがほぼ0に達しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は一貫して安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 法定木口帰の急激な下降が特に目立ちます。
– 予測（不確かさ範囲）内で大きな変動は見られませんが、法定木口帰の結果が外れ値である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、これらは比較的一定で安定しています。
– 紫の線（法定木口帰）は急激な変動、特に急降下を示しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は安定を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと他の予測データとの間に顕著な違いがあります。
– ランダムフォレスト回帰は実績に近い予測を示していますが、法定木口帰は一貫性を欠いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ（ランダムフォレスト回帰）には強い相関があることを示しています。
– 法定木口帰は他のデータセットと比較して特異な動きを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は法定木口帰の急降下に不安を感じるかもしれません。これは予測手法の選択が重要であることを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の安定性は、予測の信頼性を高める可能性があります。
– この不一致は、社会基盤と教育機会の評価における異なるアプローチの影響を示しており、政策立案者にとっては予測手法の再評価が求められるかもしれません。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフ冒頭の実績（青い点）は、7月1日から7月5日までに若干の下降傾向を示しています。この後、予測モデルに基づく線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）が描かれています。ランダムフォレスト回帰は急激な低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データは比較的安定していますが、予測データに基づくランダムフォレスト回帰モデルは7月5日以降に急激な低下が見られ、非常に低いスコアに達しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実際のデータを示し、赤い×印は予測された値です。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示していますが、この期間中の実績データは低い変動幅で、予測値との乖離が小さいです。
– 線形回帰と法定木回帰モデルは、安定した予測を提供していますが、ランダムフォレスト回帰は非常に変動しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは安定しているのに対し、予測データ特にランダムフォレスト回帰が顕著に異なる結果を示しています。この差異は、モデル毎の予測手法の違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの変動は非常に小さく、モデル予測との相関は見られません。特にランダムフォレスト回帰の予測は実績値と大きく異なります。
6. **人間の直感的な感覚とビジネス・社会への影響:**
– トレンドからは、WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアに対する予測の信頼性がモデルにより異なることが明確です。ランダムフォレスト回帰の急低下はリスクを示唆している可能性があり、これが実際に起こるならば、社会的政策や対応が必要である可能性があります。
– ビジネスにおいては、精度の高いモデルを選択し、政策決定に活かすことが望まれます。特に不確実性が高い予測が示す結果については注意深い検討が必要です。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの総合WEIスコアは、時間帯ごとに異なる値を示すようです。ただし、時系列全体での明確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**:
– 2025-07-02の色が深い紫色を示している部分があり、これは他の時間帯に比べて数値が低いことを示唆しています。
– 2025-07-01の19時台は黄色で、高い数値を示しており、これも目立つ変動として注目されます。
3. **要素（色、密度など）の意味**:
– 色の深さと色合いはスコアの高さを表しており、黄色はスコアが高く、紫はスコアが低いことを表していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各日ごとに色がはっきりと異なることから、特定の時間帯にイベントが集中して発生した可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフからは特に強い相関が見られませんが、特定の色が特定の日付や時間帯に集中している点が注目されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– これらの急激な変化やパターンは、特定の為替変動や市場のイベントを反映している可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの時間帯に集中して影響を受ける業種や投資戦略の見直しが必要になるかもしれません。
全体として、このヒートマップは経済活動の変動を視覚的に捉えるのに役立っており、時間帯に特化した分析を可能にしています。
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:
通り一遍にこのグラフを分析していきます。
### 1. トレンド
– 期間が2日しか表示されていないため、長期トレンドは分析できません。ただし、1日目と2日目の色の違いから、非常に急激な変動があることが示唆されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– チャートの色分布の変化を見ると、1日目の19時以降に急激な変動があります。黄色は高値を示し、翌日の紫は低値を示しており、急激な下降があった可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– 色は平均スコア（おそらく経済指標）を示しています。黄色が最も高く、紫が最も低いことを示しています。日付と時間で色の変動を追い、デイリーや時間帯別の傾向分析が可能です。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 時間軸はあるが、日付が2日分しかないため、時系列データの関係性よりは、各日付の時間帯によるばらつきの方が目立ちます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 具体的な数値データがないため詳細な相関の分析は難しいですが、高値と低値間の急激な変動があることは直感的にわかります。
### 6. 直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– このような急激な変動は、特にそれが経済指標であれば、市場関係者や投資家に大きな衝撃を与える可能性があります。急激なスコアの低下は、市場の混乱やそれに続く投資リスクを示唆しているかもしれません。
全体として、2日間の分析では急激な変動が観察されますが、長期的なトレンド分析や異常の原因特定にはより多くの日数データが必要です。ビジネスや投資の観点からは、急激な変動の原因を突き止めることが重要です。
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:
以下のポイントを考慮して分析します。
1. **トレンド**:
– 縦軸の時間帯別に、色の変化が見られます。例えば、19時の値が極めて高く、トップクラスのウェイトを持っています。これは特定の時間帯で経済活動が活発であることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯で急激に色が変わっている部分があります。このようなばらつきは、外部要因（例えば政策変更やイベント）が影響している可能性を示唆します。
3. **色の意味**:
– 色の濃淡は平均スコアの高さを表しています。黄色が最も高く、紫が低いスコアを示すことになります。
4. **時系列データの関係性**:
– 日ごとのデータというよりは、時間帯での変動が顕著です。特定の日の特定の時間帯に注目すべき価値があります。
5. **相関関係や分布**:
– 特定の時間帯（例：19時）のみで急上昇する傾向が確認できます。このような集中は経済カレンダーや習慣的な行動に起因するかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスにとって重要なピーク時間帯が特定できるため、より効果的なマーケティング戦略や営業活動の時間を調整するヒントになるでしょう。また、社会的にも特定の時間帯の活動が活発であることを考慮し、インフラやサービスの最適化が必要になるかもしれません。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯とその経済活動の関連性を直感的に理解するための手助けを提供し、ビジネスや社会におけるデータ主導の戦略立案に貢献するものと考えられます。
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、経済カテゴリにおけるさまざまなWEI（Well-being Index）項目間の相関を視覚的に示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
### 1. トレンド
– ヒートマップは静的な相関情報を提供しているため、時間におけるトレンドは直接的に示されていません。ただし、項目間の相関が強い場合、類似したトレンドが存在する可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 相関係数が±1に近い部分は強い相関を示しており、全く無関連な±0に近い部分は観察上の外れ値と見なされます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 赤色は正の相関を、青色は負の相関を示しています。色が濃いほど強い相関を示しています。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– データ間の相関から、例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」は0.96の相関を持ち、非常に強い関係性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間に0.94の強い正の相関が見られます。これは、経済的余裕が個人の自由度や自己管理の感覚に影響を与えていることを示唆します。
– 一方、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は負の相関（-0.36）を示しており、持続可能性の取り組みが一定の公平性の感覚にマイナスの影響を与えている可能性を示唆します。
### 6. 人間が直感的に感じることおよびビジネス・社会への影響
– 高い相関を持つ項目間の関係性は、政策立案者やビジネスリーダーにとって特に関心のある要素となるでしょう。例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の強い相関は、この分野への投資が全体的なウェルビーイングの向上に寄与する可能性を示しています。
– 負の相関が見られる項目間では、相互作用を調整し、均衡を保つための取り組みが求められるかもしれません。
全体として、このヒートマップは、さまざまな要素がどのように相互に関連し、影響しあっているかの理解を助け、効果的な政策やビジネス戦略の策定に役立つ貴重なインサイトを提供しています。
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:
以下のグラフについて、視覚的特徴と洞察を提供します。
1. トレンド：
– 全体的なトレンドとして、WEIスコアは多くのカテゴリで比較的安定していますが、個々のWEIにおける「心配（心理的ストレス）」では、スコアが他より広範に分布していることが見られます。周期性や明確な上昇・下降のトレンドは見られません。
2. 外れ値や急激な変動：
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（経済的余裕）」で外れ値が存在し、通常のスコア範囲から外れたデータが認識されます。
3. 各プロットや要素：
– 色は異なるWEIタイプを示しており、各箱ひげ図はスコアの分布を示しています。箱の中央の線は中央値を示し、ボックスの範囲は四分位範囲を表します。ひげはデータの範囲を指し、外れ値がプロットされています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 特に「個人WEI（持続可能性と自立性）」と「社会WEI（生態系整備・教育機会）」の2つのカテゴリについては、スコアの分布が重なる傾向があり、関連がある可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 各カテゴリの中央値は比較的一貫して高いスコアを示し、多くのカテゴリは高いスコアで密集しています。
6. 直感的な感じとビジネスや社会への影響：
– このグラフからは、全体的にWEIスコアが高いため、それがビジネスや社会における効率性や満足度の向上に寄与している可能性があります。しかし、「心理的ストレス」に対しては分散が大きいため、心理的支援の必要性が示唆されます。また、教育機会と生態系の整備が重要な役割を果たしているようです。
この分析から、社会政策や働き方改革における焦点を再評価することが必要かもしれません。特に、心理的ストレスの管理や教育の重要性がより強調されるべきです。
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:
以下に、この主成分分析（PCA）を用いたWEI構成要素のグラフから得られる視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ポイントは、第1主成分と第2主成分の分布により解析されており、明確な上昇または下降のトレンドは示されていません。プロットが独立しているため、時系列的な周期性も認識できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右下に位置するプロットが他のデータポイントと離れており、外れ値のように見えます。これは特異な経済状況や異常値を示唆しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、WEI（週刊経済指標）の異なる構成要素の相対的な貢献を2次元で表現しています。
– 第1主成分（x軸）はデータの71%を、第2主成分（y軸）は15%を説明しています。すなわち、第1主成分は分析の主体部分を占めていることを意味します。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列での関係性はないが、各時点の特徴が空間的な関係で示されている。これにより、構成要素の相対的な影響を直感的に理解する手助けとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットの配置から、強い相関は見られませんが、水平または垂直軸に沿って散らばっていることが特徴です。このため、要素間の独立性があるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 個々のプロットが経済活動の異なる面をキャプチャしていると想定されるため、ビジネス上の意思決定や社会経済の変動を考慮する際に直感的な判断が促されるかもしれません。
– 外れ値の存在は、ビジネスにおいてリスクまたはチャンスを示唆し、対応が必要であることを示している可能性があります。
この分析は、特定の経済状況が全体的な指標にどのように影響するかを理解し、関連する戦略に影響を与えるための一助として活用されます。
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。
