📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– データポイントはわずか5つのため、長期的なトレンドを読み取ることは難しいですが、初日(7月1日)の夕方から翌日(7月2日)にかけての一時的な変動が確認できます。
– **総合WEI**は0.725から0.75に上昇し、その後わずかに下降。最小値は0.66875。これが7月2日の16:01のデータポイントで観察されます。
– **個人WEI平均**は変動が少なく、特に16:01には最低値0.675まで落ちる。
– **社会WEI平均**も下降傾向が見られ、16:01には0.6625まで減少します。
#### 異常値
– 明確な異常値は検出されていません。ただし、16:01の各項目でのスコア低下は一時的な要因（イベントや急な外部環境の変化）による影響と考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解結果の仮定）
– 長期的なトレンドは、提供されたデータからは明確に特定できません。
– 季節性のパターンもこの短期間のデータでは明らかではありません。季節性傾向が測定できれば、長期データでの分析が必要です。
– 残差成分はデータの個々の誤差や外部干渉から生まれると考えられ、詳細な分析にはさらなる日次データが必要です。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**（仮定すると）では、社会関連の項目間の相関が比較的高いと予想されます（例：社会基盤と社会維持可能性）。
– 経済的余裕と社会基盤が強く結びついている可能性があります。
#### データ分布
– **箱ひげ図が存在すると仮定**：中央値付近にほとんどのスコアが集中し、個々のスコアに大きなばらつきは少ないと考えられます。
– 外れ値は観察されていませんが、時間的に密集したデータポイントではわずかな変化が見逃される可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**は寄与率0.71で、主要な変動要因を表し、特に全体的なWEIを形作る最も重要なコンポーネントと考えられます。これは、特定の日における社会や経済的なショックに敏感と考えられる。
– **PC2** (寄与率0.15) は、個別の項目におけるある程度の差異や、不定期なイベントの影響を示唆する可能性があります。
### 結論
このデータセットに基づき、短期間で的確なWEIスコア変動の検出は困難ですが、7月2日午前から午後にかけての下降は一時的なものと思われ、外部環境や社会的な出来事によって影響を受けた可能性があります。全体として、PC1がWEIの主要な要因であり、このスコアの変動をより理解するには、より広範な時系列データが必要です。
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:
以下に、グラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– グラフの左半分のデータ（2025年7月頃）は、急激な下降トレンドがあります。特に、ランダムフォレスト回帰の予測ラインは、急激に下降していることがわかります。
– グラフの右側には、新しいデータポイントが2026年6月からの期間に集中している点があるが、明確なトレンドは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から急激にWEIスコアが低下している点は、外れ値や異常な変動が発生した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点（実績AI）は実際のデータで、紫の線（ランダムフォレスト回帰）が急激に下降しています。
– 緑の丸（前年 比較AI）は、データの上昇を示している可能性がありますが、具体的な意味は不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測モデル（回帰分析や決定木回帰）が重複しているデータが少なく、モデルの精度について考察の余地がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布自体が非常に非対称で、急激な変動があります。
– 異なるモデル間で予測の一貫性が薄いことが観察されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 急激なスコアの下降は経済的な不安定要因を示しており、特に2025年7月頃の経済状況に強い影響を及ぼす可能性が考えられます。
– ビジネスにおいては、急激な下落は市場の不確実性やかつてのデータ収集、モデルの精度の欠如を突き付けられる要因になるかもしれません。
より詳しく分析するためには、各モデルの詳細なアルゴリズムやデータの背景についての情報が必要です。
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**:
– 初期段階では、WEIスコアは高い値で始まり、その後急激に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績点が急激に下落し、予測の線（特にランダムフォレスト回帰）はWEIスコアが低下する様子を示しています。この急激な変動は外れ値と言えるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青の点）は過去のデータを示し、過去の高いスコアから急落しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰：ピンクの線）は急激な下降を示しており、この方法での予測が現時点でのデータと相容れないようです。
– 未来の予測は、次の夏に向かって徐々に回復しつつあることを示しています（緑の点）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に明らかな乖離が見られます。予測手法によって派生する予測曲線は、実績データに直観的に一致していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時点での予測手法の違いにより、WEIスコアの値が大きく異なります。複数の予測方法の結果の一貫性が見られないため、予測モデルの選択によって影響が著しく異ることがわかります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアが急落していることは、短期的な経済的不安を示している可能性があります。
– 予測では一部の回復を示唆しており、これは長期的には経済の安定または成長に寄与する可能性があることを示唆しています。
– 企業や政策立案者は、クライシスマネジメントや長期的な戦略を検討する必要があるかもしれません。
全体として、このグラフは予測の不確実性を含みつつ、今後の経済の回復を示唆しています。データの急激な変動に伴うリスクを考慮しつつ、将来的な改善の兆しを把握することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階でWEIスコアが高い位置から急速に下降しています。最初の急激な下降の後、スコアは非常に低いレベルに滞留しています。
– 左側のデータが高密度でプロットされ、右側の予測データへの橋渡しとして急激に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにおける最大の特徴は、2025年7月初めの急激な下降です。この変動は注目に値します。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットが実績AIによるものを示しており、実測データの急激な減少を反映しています。
– 緑色のプロットは2026年7月の前後にあり、比較対象AIによるものを示しています。
– 様々なモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用され、それぞれ異なる予測を試みていますが、急激な変動制の影響により精度のばらつきが予想されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルの間には顕著なギャップがあります。特に、実績データの低下後、予測値はそれをフォローしきれていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルの間に大きな不一致が見られ、これによりモデルの予測精度の改善が求められるでしょう。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 初期の急激な下降は経済的な動揺や政策による動きがあった可能性があります。この変動により、ビジネスにおける予測の信頼性が試される状況となります。
– ビジネスや政策決定者は、このような急激な市場の変動に対して迅速に対応する体制を構築する必要があります。
全体的に、このグラフからの洞察は急激な変動に対するモデルの対応力の重要性を示しています。今後のモデル改善や経済政策への適用に向けた貴重な情報を提供します。
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:
このグラフは、個人のWEI（経済的余裕）スコアの時系列散布図を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 初期における実績データ（青）は高い値を示しており、すぐに急激に低下しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）による予測も急激な下降を示していますが、その後横ばいが続いているようです。
– 線形回帰や決定木回帰の予測（灰色や水色）は、データの変動を均して予測を提供していると考えられますが、グラフ上では見えにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データが急激に低下することにより、大きな変動があります。これは外れ値というより、トレンドの変化を示しているようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い実績は過去の実績データを示し、ピンクのラインはランダムフォレスト回帰に基づく予測を示しています。
– 比較データ（緑）は異なる年の同時期のデータとして示され、今年とは異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法は、それぞれ特徴的な変動やトレンドを示しており、データの平均的な動きを補完する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ群間の相関関係は、予測手法による対応の違いが見えるものの、時期による変動に対する一致は限られています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は、初期の安定して高いスコアからの急激な下降に注目するでしょう。これは、個人の経済的余裕が何かしらの要因で大きく減少したことを示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、経済的環境の急変により消費行動が変わったり、支出の見直しが必要になる可能性があります。また、政策的には、経済的支援の必要性が生じる局面かもしれません。
このグラフは、個人の経済的安定性がいかに外部要因や内部の変化に左右されやすいかを示しています。
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**
– 全体のデータポイントは大きな動きがないが、開始時に急激に上昇し、その後は比較的一貫性を保っている。特に明確な周期性は見受けられない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期における急激な上昇が目立ち、その後は安定している。グラフの後半ではスコアは分布し、散らばっており、特異点や急激な変動はない。
3. **要素の意味**
– 実績（青色の大きな点）と予測（赤い十字）の違いが重要である。実績は数値が確認されたものであり、予測はモデルが見積もったものである。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）の間にわずかだが異なった予測がされている点が注目に値する。
– 緑の点は前年の値を示し、過去の値動きや傾向を参考にしている可能性がある。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実データと予測データは初期の時点では乖離が見られたが、その後近づいてくる様子が見える。これはモデルの精度向上や外部要因による安定化を示唆する。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測手法の異なる結果は、用いられたモデルの特徴からくる可能性が高い。モデル間での予測値の分布が一致しない場合、データの特徴やモデルのパラメータの調整が必要とされるかもしれない。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– クライアントやビジネスの意思決定者にとって重要なのは、急な変動や予想外のシナリオがないことによる安心感である。また、予測値が安定しているため、将来的な計画に対して同様の基準を適用する自信を持ちやすいと言える。
– 経済の健康状態を示す指標が安定していることは、関連するビジネスの計画や政策立案において有益な情報となります。潜在的な市場のリスクが少ないと判断し、投資や支出計画が積極的に進められ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:
以下は、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフには、主に期間の最初の部分に注目すべきデータがあります。
– 実績（青い点）は比較的安定しているが、予測（ピンクの線、ランダムフォレスト回帰）は急激に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績と予測間の変動（特に下降）が目立ちます。予測は実績によって裏付けられていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）は観測された心理的ストレスレベルを示し、実績に基づいた安定した値です。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰による予測）は、将来の値を示し、実績とは異なる急激な下降トレンドを示しています。
– 緑の点は前年の比較データとして、特定の時点でのストレスレベルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測は実績データから外れており、予測アルゴリズム間での不一致が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの上に大きな変動は見られないが、予測データは変動を示しています。
6. **洞察**
– 予測と実績の間の乖離は心理的ストレスの予測手法の精度の問題を示唆しています。
– ビジネスや社会において、誤った予測は計画や意思決定に影響を与える可能性があります。特に、心理的ストレスが増加する時期や状況を誤って推測することは、リソースの無駄や不適切なサポート戦略につながる恐れがあります。
– 前年との比較により、季節的な影響を考慮することも重要で、ストレスが予測よりも低下している場合は、ポジティブな業績が評価され、適切な対応策を検討する機会となる可能性があります。
全体として、心理的ストレスの予測精度を向上させることが重要であり、それにより効果的な対策が可能となります。
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**
– 初期にある実績データ（青のプロット）は、2025年7月に0.8付近から急激に0付近に落ち込んでいる。
– その後、データが途切れており、2026年のデータとして予測値が0.5以上に戻っている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急激な低下が目立つ。このような急変は、経済的なショックや政策変更、外的要因による影響が考えられる。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の実績データは、実際の観測値であることを示しており、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示している。
– 緑のプロットは、前年度の比較データを示し、予測データの精度を比べるために用いられている。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、予測がまだ信頼できる範囲内にある可能性がある。
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が混在しており、予測手法の違いが予測精度にどう影響するかを見ることができるが、実際のデータが少ないため不確実性が残る。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの急激な下降とその後の上昇予測の間に大きなギャップがあるため、単純に比較できる直線的な傾向は見られない。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから得られる直感的な印象として、急激な変動があることから、安定性に欠ける状況が考えられる。ビジネスや社会への影響としても、特に初期の急落はパニックや不確実性の増大を招く可能性がある。
– しかし、予測データでは回復傾向が予想されているため、ポテンシャルな改善の余地があることが示唆されている。ビジネス戦略や政策の改善が期待されるポイントと言える。
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**:
– 初期期間（2025-06-01から2025-07-01）の間に、実績（青い点）は高いスコア（約0.6から0.8）を示しています。
– その後、予測値（紫色の線）は急激に低下しています。
– 2025-07-01以降は、データの公開がなく、次に示されるデータポイントは一年後にあり、スコアが約0.6を中心に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な変動が、2025-07-01直後に見られ、実績から予測への転換点でスコアが急落しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表し、最初の数か月間のみ提供されています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は予測を示し、最初の実績データからの急激なスコア低下を反映しています。
– 緑色の丸は前年度の比較スコアを示し、0.6付近で安定しています。
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大きなギャップがあり、予測方法（ランダムフォレスト回帰）は急激な下降を示しています。
– 前年データは比較的安定しており、予測の急落とは対照的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は高水準で開始し、データがない期間を経て前年の比較データに近づいています。
– 予測の急激な低下は、実績データの不在期間中の過程をどのように考慮しているかを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること**:
– 非常に短期間での急激なスコア低下は、社会的な要因や外的なショックの可能性を示唆します。
– ビジネスや社会において、これが示す公平性や公正性の低下は重大な影響を及ぼす可能性があります。
– 前年の安定したスコアは、特に外部条件が変わらない限り、システム内安定性を保持していると解釈できます。
### ビジネス・社会への影響
– 急激な変動が発生する要因を理解することは、政策立案者や経営者にとって重要な課題です。
– 予測モデルの精度向上により、将来的な動向の把握が可能になれば、社会的な不平等を是正するための戦略が策定できるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は初期に高いスコアを示していますが、その後データが途絶えています。
– 予測（ピンク色、線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）は、一定の高いスコアを維持しながら将来を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、実績データの後に続く予測と比較して実績の頻度が少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色）は、実際のデータです。
– 前年（灰色）は、多くの日付でデータが記録されていないことにより、比較基準が欠けているようにも見えます。
– 予測（ピンク色・緑色・灰色）は、異なる回帰モデルに基づく統計的予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが途絶えた後、予測データが体系的に続いています。これによって実績と予測の直接の相関は判断しづらいですが、予測が高いスコアを維持することで持続的な影響を考慮しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフの分布より、実績よりも予測が幅広く展開され、予測モデル間での差異は大きくはないことが明らかです。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 時系列全体で高いスコアが維持されており、持続可能性のある高い自治性があることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、経済の持続的な成長や安定が期待されるシグナルとして解釈できます。
– 社会的には、変動の少ない安定した持続可能性が、長期にわたる安心感をもたらすでしょう。
このグラフは、将来の見通しについてポジティブな指標を示していますが、実績データの不足により予測の信頼性には注意が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期には高いスコア（0.8付近）から急激に下降し、その後は0に近い値で安定しています。これはWEIスコアが評価期間の初期で高く、その後大幅に低下したことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急激な下降は注目すべき変動です。これにより、何らかの影響力のある出来事が短期間で発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を、緑色の点は前年同日値を示しています。
– 緑の点が後期に向けて存在していることから、前年は良好な状態を維持していたが、急激に値が変動した可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間でエラーやモデルの不確実性が示唆されています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測が実際の急激な低下に反応していることが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の高いスコアから急激に低下し、その後安定することで、新しく導入された要因や外的ショックが長期間にわたって影響を及ぼした可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 初期の急なスコアの低下は、社会インフラや教育機会における重大な変更や政策の失敗を示している可能性があります。
– ビジネスや行政にとっての重要な警告サインとして、リソースの再配分や新たな戦略の導入が求められるでしょう。
– 社会的な視点では、政策の改訂や新たな支援プログラムの必要性が直感的に感じ取られ、市民や政策立案者、教育機関にとって優先的な課題となる可能性があります。
このグラフは、社会基盤や教育機会に対する重大な変化を示唆しており、戦略的な対応が不可欠であることを示しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初横ばいで始まりますが、その後急激に下降しています。
– 予測データは、異なるアルゴリズムで示されており、一貫して低下が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データでの急激な下降は重要な変動です。この急落は要因を特定するための更なる分析が必要です。
– 予測データも低下し、特にランダムフォレスト回帰による予測（紫）は最も顕著な下落を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、最初の3点は近接していますが、その後急落しています。
– 緑の点は前年のデータで、現在と比較して高い位置に配置されています。
– 予測の下限はグレーの領域で示され、将来のスコアのばらつきを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には大きな乖離があります。予測はその後の低下を示し、一貫して低いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは急激に低下し、予測データはこれに従う形となっていますが、方法による予測精度の違いが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 急激なスコアの低下は、経済や社会にネガティブな影響を及ぼす可能性があります。
– 特に社会的な共生、多様性、自由の保障に対する懸念が高まるかもしれません。
– ビジネスはこのような低下に対応するため、新たな戦略を考慮する必要があります。
– 社会的には、多様性や自由に関する政策の見直しが求められる可能性があります。
これらの洞察をもとに、更なる調査やデータ分析が必要とされるでしょう。
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:
このヒートマップに基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは、360日間のデータがあるにもかかわらず、表示されているのは2日分のみです。したがって、長期的なトレンドはここからは直接判別できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 視覚的に確認できる外れ値は特にないようです。ただし、日付が非常に限られているため、外れ値を判断するのは難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションが異なるスケールを示しており、それが日付ごとの変動を表しています。具体的には、色が濃い部分（紫）は数値が低いことを示し、明るい部分（黄緑や黄色）は数値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性**:
– 表示されているのは2日分のデータのみであるため、時系列間の関係性は評価することが難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– この短い期間のため、データの相関関係や分布の特徴を捉えることが難しいです。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– この一部のデータからは、特定の日に何らかのイベントや状態の変化があったことを示唆しています。具体的な変化や影響を把握するためには、他の日付や期間のデータとの比較が必要です。
– 経済活動を反映するデータでは、急激な変動がある場合は注意が必要です。特定の日のデータが異常に高いまたは低い場合、それが何らかの重要なイベントやニュースに関連している可能性があります。
さらに詳細な分析には、より多くの日付や継続的なデータが必要です。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– このヒートマップは特定の日付（7月1日と7月2日）に関するデータを示していますが、360日間のデータがないので、長期的なトレンドは見えません。
– 1日の中での動きも特定の時間に集中しており、一日の他の時間帯が空白になっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 色の変化から特定の時間帯に大きな変動があることがわかります。特に19時（7月1日）の黄色の領域は、急激にスコアが高まったことを示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– ヒートマップの色は値の強度を示しています。黄色は高いスコア（~0.710）を、紫色は低いスコア（~0.675）を示しています。
– 特定の時間帯に異なる強度が見えることで、時間帯別のスコア変動を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
– 360日間のデータの一部が取り出されているため、他のデータとの関係性は見えません。提示されたデータでは、一部の期間に集中しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データの範囲内で短期間の変動が著しいです。全体的な分布は、日によっても時間によっても非常に不均一です。
### 6. 人間が直感的に感じることや社会への影響
– 黄色の領域を見ると、その時間に何か特定の出来事や活動があったのではないかという直感を与えます。
– 社会的にも特定の時間帯（例えば夕方以降）の活動が経済に影響を与えている可能性があります。
– ビジネスにおいて、特定の時間帯にリソースを集中させた戦略が有効かもしれません。
このグラフは、日々の時間帯ごとの活動レベルを測定し、特定の時間に焦点を当てた戦略的な意思決定の助けになる可能性があります。
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:
このヒートマップは、社会のWEI平均スコアの時系列データを示しています。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 日付が2025-07-01と2025-07-02の2日間のみが表示されています。従って長期的なトレンド分析は困難ですが、これらの日付間での変化を観察することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が大きく、急激な変動があることが示されています。特に時間帯によるWEIスコアの変動が顕著で、例えば2025-07-01の夜間帯から翌日昼間への変化が見られます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）**:
– 色の濃淡と変化でWEIスコアの高低を示しています。黄色は最も高いスコアを示し、紫に近づくほどスコア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**:
– 時間帯によって分割されており、日中と夜間でスコアが大きく異なるパターンが見られます。特に19時や16時台のスコアが高いことが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は見受けられませんが、日中の特定の時間帯にスコアが高くなる傾向があります。
6. **直感とビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、日中特定の時間帯に社会的活動が活発になり、夜間には活動が減少しているように見えます。ビジネスにおいては、特定の時間帯に広告やキャンペーンを集中させる戦略が有効かもしれません。また、社会的にはこの活動パターンをもとに都市のインフラやサービスの提供時間を調整することが考えられます。
このヒートマップからは、日中と夜間の活動パターンの違いを理解し、社会的・経済的な活動を最適化するための基盤として活用できる可能性が示唆されます。
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:
この相関ヒートマップは、さまざまな経済指標の間の関係性を示しています。以下にグラフの特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップではトレンドは直接示されていませんが、色の濃淡（赤と青）は相関の強弱を示しています。赤が濃いほど正の相関が強く、青が濃いほど負の相関が強くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体は外れ値や急激な変動を示すものではないですが、特に高い正の相関（例: `社会WEI平均` と `社会WEI（共生・多様性・自由の保障）` の0.98）、および負の相関（例: `社会WEI（持続可能性と自治体）` と `社会WEI（社会基盤・教育機会）` の-0.67）が存在することがわかります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは各指標の相関の強さを色で示しています。例えば、`個人WEI（自由度と自治）` と `個人WEI（経済的余裕）` は0.94と強い正の相関を持ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のデータ間の相関が視覚化されており、`個人WEI平均`と`個人WEI（経済的余裕）`の0.84の相関など、個人の経済状況と全体的幸福感の間に強い関係が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– `総合WEI`は他の多くの指標と高い正の相関を持っており、特に`社会WEI（共生・多様性・自由の保障）`と0.96で強い関係が示されています。これは社会的な多様性と全体的な幸福感の関係を示唆しています。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 直接的な相関関係は、個々の経済的余裕が心理的ストレスに影響を与えている可能性を示唆し、経済的な改善が個人の幸福感に寄与することを示しています。また、社会的多様性や教育機会が全体的な社会の安定性および幸福感に影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや政策の観点からは、教育機会などの社会基盤への投資が広範な社会的な安定および個人の幸福感向上に寄与する可能性があります。
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、経済カテゴリのさまざまなWEI（Well-being Index）タイプに対するスコアの分布を示しています。ここから得られるいくつかの洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンドは、箱ひげ図から直接的には捉えにくいですが、各カテゴリの中央値と四分位範囲の変動を見ることで、異なるWEIタイプ間の比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリ（例：「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（自由度と自治）」）では、外れ値が存在し、平均的なスコアよりも高いか、あるいは低い数値が観測されています。これらの外れ値は、何らかの特異なイベントや要因が影響している可能性があります。
3. **各プロット要素の意味**:
– 色の違いは、各WEIタイプの識別に使用されています。
– 箱ひげ図の中央の線は中央値を示し、箱の上限と下限はそれぞれ第1四分位数と第3四分位数を示します。
– ヒゲはデータの範囲を示し、それを超える点が外れ値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データではなく、各カテゴリにわたる分布を示しているため、時系列の関係性というよりは、異なるカテゴリ間の分布の違いを示すものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリは他よりも幅広いスコアの分布を持っており、より多様な評価を受けていることを示しています（例：「社会WEI（共生・多様性）」。一方で、狭い範囲のカテゴリは意見や評価が比較的一定である可能性を示唆します（例：「個人WEI平均」）。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感としては、スコアが高く、分布が狭いWEIタイプが、評価が安定して高いことを示していると感じられるかもしれません。ビジネスや社会に対しては、弱いスコアのカテゴリには改善の余地があり、外れ値の分析が特定の問題解決に役立つ可能性があります。
このグラフは、さまざまなWEIタイプにおける評価のばらつきや地域差を理解するうえで、有益な情報を提供しています。
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、経済カテゴリーのWEI（週次経済指標）のデータを主成分分析（PCA）で可視化したもので、第1主成分と第2主成分のプロットによってデータの違いを示しています。
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 第1主成分（寄与率: 0.71）と第2主成分（寄与率: 0.15）が存在しますが、明確なトレンド（上昇、下降、周期性）は特に見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と左下のプロットは、他の点と比較して少し離れており、外れ値の可能性があります。これらは特異な経済状況やイベントを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットはデータの分布を表し、各点は異なる時期のWEIを示している可能性があります。色が一様なため、色による差異は無さそうです。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数のデータがありそうですが、時系列に沿った関係性を明確に見ることは難しいです。PCAの主成分間の関係性から、データの分散方向を理解する方が適切です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が第2主成分よりも大きな寄与率を示しており、長期的にはこちらの方がデータの変動要因として重要と考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 主成分分析を使っているため、多次元データから最も変動の大きい要素を抽出しようとしていることが直感的に理解できます。
– 経済の状況やイベントの影響を捉えるための手がかりが得られるかもしれません。
– ビジネスにおいては、潜在的なリスクや機会の把握に役立ち、長期的な計画策定にインサイトを提供するでしょう。
このグラフを用いて、WEIの構成要素がどのように相互作用し、経済インジケータがどのように変動するのか、変化の背後にある要因を掘り下げることが重要です。
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。