📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア分析結果
#### 時系列推移とトレンド
– **全体のトレンド**: 提供された短期間のデータでは、全体的なトレンドは明確ではありませんが、特定の変動が確認されます。たとえば、2025年7月3日夜には、総合WEIおよび個人・社会のサブスコアが急激な変動を示しています。
– **顕著な変動期間**: データ内の最も多様な変動は、2025年7月3日の夜に観察されています。この時間帯にWEIスコア全体で大きな増減があり、急激な変動が発生しました。
#### 異常値の検出
– 提供されたデータには多数の異常値が含まれています。具体的には、2025年7月2日と3日にかけて、複数のスコアで異常と見なされる値（例：0.64, 0.80）が観察されました。これらの異常値は、市場イベントや社会的変化、データ収集の異常など、様々な要因によって引き起こされる可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **季節性**: データの短さから季節的なパターンを明確に検出するのは困難ですが、突発的な変化がある点で市場や社会イベントの影響を受けている可能性があります。
– **トレンド**: トレンドとしては、2025年7月1日から3日にかけて、総合的なWEIスコアの減少とその後の回復動向が見られます。
– **残差**: 残差の大きさは短期間に変動が集中していることを示し、何かしらの一時的影響があった可能性があります。
#### 項目間の相関
– **相関の強弱**: 相関に関する情報が詳しく提供されていないため、具体例は示しませんが、例えば経済的余裕と心理的ストレスは反比例することが多く、相関を分析すると、個々の要素間の関係が理解できる手がかりになります。
#### データ分布と箱ひげ図
– **ばらつきと外れ値**: ばらつきが大きい要因は、個人の経済的余裕や心理的ストレス、社会の健康状態です。このばらつきは、個人と社会が異なる要因に敏感に反応していることを示唆します。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– 提供されたPCAの結果では、**PC1**が34%の変動、**PC2**が18%の変動を説明しています。これにより、個人の経済的状況や社会の持続可能性がWEIにおいて重要な影響を及ぼしている可能性が示唆されます。
### 総合的な考察
– **経済的要因と心理的影響**: 経済的要因と心理的ストレスの変動が、総合WEIに対して大きな影響を与えていることが考えられます。
– **政策または外部イベントの影響**: 日付けが限定された変動は、特定の政策変更や外部イベント（例えば、経済的な発表や政府の政策変更）による影響を反映している可能性があります。
– **全体的な安定化の必要性**: 異常値の頻発から、全体的なスコアの安定化に向けた何らかの対策が求められることを示唆しています。
この分析が今後のWEIの評価や社会経済の改善施策に役立つことを期待します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青の点）は7月初旬に集中しています。その後、予測線（3種類の予測：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が右に伸びており、期間内にわずかな上昇トレンドがあります。ランダムフォレスト回帰（ピンク）は特に上昇傾向が強いようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値として特定されており、それらは黒い円で囲まれています。これは異常な変動が存在することを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– **色と形状**:
– 青の点は実績データを示し、比較的密集しています。
– 赤い「X」は予測データを示しています。
– 黒い円が外れ値を示し、その周りの灰色の領域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**
– 複数の回帰予測が用いられていますが、それぞれ異なる推移を示しています。ランダムフォレストと線形回帰は上昇傾向を示す一方で、決定木回帰は横ばいです。このことから、データに対する異なるモデルの適合が異なることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲に集まっており、予測に対しても比較的一貫した状態です。しかし外れ値が示すように、不規則な変動もあり得ることが示唆されています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 実績データの集中度が高いため、現時点では大きな経済的変動は見られません。予測は全体としては上昇傾向を示しており、経済がやや好転する可能性が示唆されています。ただし、外れ値として認識されているデータは例外的な出来事を示しており、注意が必要です。
このグラフから、短期間での経済状況は安定しているものの、異常値に伴う不確実性が存在するため、慎重な分析が求められることが感じられるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は最初の数日間でわずかながら上昇していますが、大部分は0.6から0.8の間で安定しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は横ばいかつ安定していますが、決定木回帰の予測は急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには異常値とされる点が複数ありますが、目立った急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロット（実績）は実際のデータポイントを示しています。
– xAI/3σの灰色の領域が不確かさの範囲を示しており、予測の不確かさを考慮に入れています。
– プロットの密度は個々のデータポイントの集中を反映しており、範囲が限定されている点からも予測のある程度の安定性が示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）との間に異なるトレンドが見られ、特に決定木回帰のみが急激な成長を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一貫しており、顕著な相関パターンよりも、予測モデルとの比較に意味がある。
6. **直感的な洞察と影響**
– 多くの予測モデルが安定しているため、ビジネスや社会の状況においても短期的には大きな変化が見込まれていない可能性があります。
– 決定木回帰が示す急激な上昇は、最良のシナリオを想定しており、ポジティブな要因が発生した場合の可能性を示しています。
– 不確かさの範囲が狭いことは、予測の信頼性が高いことを示唆しており、意思決定に活用しやすいです。
これらの点を総合すると、現在の状況は比較的安定である一方、将来的な成長の兆しが存在するということを示しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は短期間で一貫性が見られ、上昇または下降ではなく、若干の変動があります。
– 3種類の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測値として提供されています。
– 線形回帰はわずかな下降トレンドを示しています。
– 決定木回帰はほぼ横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰は安定した横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された外れ値がいくつか存在し、目立つ変動を示していますが、多くは中心付近に集まっています。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青い点で表示され、短期間での変動を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、範囲内での変動ですが明確なトレンドを見出すのは難しいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法間でのトレンドの違いがみられますが、短期間の変動に対する敏感さは多少異なります。
– 決定木回帰は実績に最も近いパターンを示しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布には変動がありますが、極端な上昇や下降はなく、全体的に安定しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– 短期間のデータのため、将来的なトレンドを予測するのは難しいですが、変動が続く可能性を示唆しています。
– ビジネスでは、この不確実性を管理するための柔軟性が求められる状況であるといえます。
– 社会的には安定性が期待される状況ですが、突発的な変動への備えが必要です。
このグラフは、異なる手法による短期的な予測の違いを理解し、それに基づく対策や判断を示唆します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期の日付においてかなり密集しており、比較的安定しています。
– この安定した期間の後、予測（緑、紫、ピンクの線）は異なる挙動を示しています。決定木回帰（緑線）とランダムフォレスト回帰（ピンク線）では安定した相が続く予測ですが、線形回帰（紫線）は急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の青い点において、一部のデータが異常値として強調されています（黒い丸で囲まれた部分）。これは予測から外れた値を示しています。
– 線形回帰の急激な下降は他の予測と異なる動きを示しており、注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、初期に密集しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの影）は初期に集中しています。
– 各予測手法の線は今後の経済的余裕の異なる可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の差異は時期が進むにつれて顕著になります。特に線形回帰の予測は他の手法と大きく異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは狭い範囲に集中しており、全体的に高い値を示しています。これに対して、今後の予測は分岐しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績が比較的一定していることから、過去30日間の個人経済状態は安定していたと考えられます。
– 線形回帰による急激な低下が他の予測と食い違っている点は注目すべきであり、経済的ショックや政策変更が予想される可能性があります。
– ビジネス戦略や政策立案においては、異なる予測手法の結果を慎重に比較し、急激な変化に対する準備を行うことが重要です。
このように、時系列散布図は異なる予測手法間の比較を行い、将来の経済的な変動を理解するための重要なツールとなり得ます。
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:
以下にグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の数日間わずかな上昇を示しています。
– 予測（赤い「×」で示される）は実績に近く、整合しています。
– 線形回帰予測（薄い青）、決定木回帰（淡い緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）は今後の期間に異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一つの外れ値（黒い縁取り）が初期データの中にあります。実績範囲から離れた値です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青の点）と予測（赤い「×」）は実際のデータとその予測を示しています。
– 外れ値はモデルの範囲外のデータを示唆します。
– グレーの陰影部分は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが用いられており、ランダムフォレストが最も高い安定した値を示す一方で、線形回帰と決定木はやや異なる傾向を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の相関関係は強く、予測に基づくモデルは妥当な精度を持つと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 安定した健康状態を示すが、初期の外れ値はデータ収集やモデルの精度に影響を与える可能性があります。
– 経済的には個人の健康が安定していることは、将来の医療費削減や生産性の向上に寄与すると考えられます。
– 複数の予測モデルを使用することで、より精度の高い意思決定が可能です。
このようなグラフでは、複数のモデルを使用して健康状態を予測するアプローチが有用であることを反映しています。長期的な健康の傾向を確認し、政策立案や医療提供に役立てることが可能です。
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:
このグラフについて以下の分析と洞察を提供します。
1. トレンド:
– 実績（青いプロット）は、期間の初めに急激に上昇していますが、その後横ばい傾向を示しています。
– 予測（紫の線：ランダムフォレスト回帰）は、初めに急激な上昇が見られ、その後一定の水準を維持しています。線形回帰と決定木回帰でも、上昇後に比較的一定です。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値（黒い円で囲まれた青いプロット）が、期間の初期にいくつか見られます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青いプロットは実績値を示し、黒い円は異常値を示しています。
– 紫のラインは予測値（ランダムフォレスト回帰）を示しており、線形回帰や決定木回帰の予測も同じく表示されていますが、大きな差異は見られません。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と予測値の間には、初期には差異がありますが、後に並行して動いています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 初期の外れ値を除けば、実績と予測は比較的一致しています。分布としては、初期のばらつきに対して、後期は均一性が見受けられます。
6. このグラフから直感的に感じることおよび影響:
– 初期の急激な上昇は、何らかの突発的なイベントが考えられます。予測はいずれも安定した水準を維持しているため、中長期的には心理的ストレスが安定傾向にあると予測されています。
– ビジネスや社会において、ストレスの短期的な急増は、労働生産性や健康に影響を与える可能性があり、その後の安定は組織の回復力を示唆しています。
このグラフは、心理的ストレスの動向を把握し、組織のストレスマネジメント戦略を策定する上で有用な指標として活用できるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフの実績（青の点）はおおむね横ばいで、大きな変動がなく安定しています。
– 予測ラインの「線形回帰」（紫色）はわずかな上昇を示し、「決定木回帰」（水色）は横ばい、「ランダムフォレスト回帰」（ピンク）はやや上昇です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い縁取りがある点が見られますが、大きな急変動はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、近い所に集まっています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、広がりはなく比較的安定しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績値と異なる予測手法の間に大きな乖離は見られず、全体的に整合性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布は狭く、相関は高いと考えられます。予測いずれの手法もこの安定したパターンを踏襲しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– グラフは個人の自由度と自治が短期的に安定していることを示しているため、経済条件が大きく変動する可能性は低いと感じられるかもしれません。
– 予測にわずかな上昇トレンドがあることから、将来的には自由度と自治が向上する可能性を示唆し、ポジティブな展望を提供します。
– ビジネスや社会においては、安定した基盤の上に新たな取り組みを計画する良い機会となる可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– 現状の実績（青点）は、高めの数値で安定しているように見えます。
– 線形回帰による予測は横ばいで維持されていますが、決定木回帰、特にランダムフォレスト回帰の予測（紫線）は、明らかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値の密集地帯から外れた値がいくつかあり、それらが異常値としてマークされています。これらは予測不確実性が高いか、要因外での影響による可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を示し、予測の不確かさ範囲が灰色で示されています。
– 赤の×は予測値を示しています。
– 外れ値は黒の円で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と線形回帰予測はほぼ一致していますが、決定木とランダムフォレストは乖離している部分が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と線形予測値はよく一致していますが、その他のモデルは分布が異なります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績が高く安定していることは公平性・公正さの観点で良い兆候ですが、予測モデルの間での一貫性の欠如は、将来の計画に不確実性をもたらす可能性があります。
– 特にランダムフォレスト回帰の予測が低下を示しているため、今後の政策の見直しや戦略の再評価が求められるかもしれません。
社会的公平性の評価が下降する可能性を考慮すると、関係者は早めの対策を講じる必要があるでしょう。
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:
以下は、提供された「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコア推移グラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、7月初旬の短期的な不安定から始まり、その後は一定のパターンが見える。
– 予測データ（赤い線と紫のライン）は横ばい。特に、ランダムフォレスト回帰の予測はスコアが1.0付近で安定している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの実績データには外れ値がある（黒い円で強調）。これは、短期的な要因による変動を示唆している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、赤い×は予測を示す。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示す。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）とその他の予測線は、異なる予測モデルを表し、それぞれ異なる安定性や変動を示している。
4. **関係性**:
– 実績データの不安定性に対して、予測データは非常に安定している。これは、予測モデルが実際の変動を捉え切れていない可能性を示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集しており、中心付近に集中しているが、外れ値の存在は非線形性を示唆する。
– ランダムフォレスト回帰が他の予測よりも高いスコアを示している点は興味深い。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、実績が短期間で大きく変動している中で、予測に信頼性を持たせることの難しさを感じ取れる。
– ビジネスや社会において、予測の安定性が価値を持つ一方で、実際の変動をどう捉え、対応するかが重要。
– 外れ値は異常事象の兆候として、リスク管理への重要な情報を提供する可能性がある。そのため、予測の改善や現実との整合性の確認が求められる。
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**
– 実績（青い点）は約1週間にわたり横ばいで推移しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は横ばいから急激な下降を示しています。
– 決定木回帰（緑の線）は一定の値を保っていますが、他のモデルと異なり短期間です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIには最初と最後に外れ値の円があります。これらは通常の範囲を超える不測の事態やイベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青い点で示され、予測は赤い×印で示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、実績データのばらつきや信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと予測AIは概ね同じトレンドを示していますが、予測では初期数日間において範囲の外にあることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は予測の範囲内に収まることが多いですが、一部外れ値が見られるため、一因となる未確認の変数が存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが全体的に高く保たれていることは、当該期間の社会基盤や教育機会が安定しているように見えます。ただし、外れ値が示す一時的な変動は、政策やインフラにおける突発的な問題を反映している可能性があります。
– 社会基盤や教育機会に関する決策に対して、さらに予測モデルの精度を高める必要があるかもしれません。特にランダムフォレスト回帰で週末に急激に下降していることは注意が必要です。
この分析は、さらに詳細な調査や他のデータソースと併用することで、より精確な結論を引き出すことができます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 実績データ（青い点）は期間の最初に集中しており、全体としては横ばいまたはわずかな下降傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青の外れ値が一つ確認されます。これは特定の日付における急激な変動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
– 青い点は実績データを表しています。
– 紫の線（線形・決定木・ランダムフォレスト回帰）は将来の予測を示し、今後のスコア減少の可能性を示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測には一定のバラツキがあります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各アルゴリズムによる予測値は全体として一致しており、一貫した下降トレンドを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは限定された期間に集中し、広い分布ではありません。他の指標や要素との明確な相関関係はグラフからは読み取れません。
### 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、社会的に重要なWEIスコアが将来的に低下する可能性が示唆されています。これは共生や多様性、自由の保障に対する警鐘となり得ます。もしこの傾向が続くなら、政策の見直しや新たな社会システムの構築が求められるかもしれません。
このような洞察をもとに、政策決定者や経営層は戦略を再評価する必要があるかもしれません。データに基づく行動がより重要となるでしょう。
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:
以下のように分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、期間内での一貫したトレンドは見受けられません。各日の時間帯ごとの数値の変動が見られるため、日別の変動が大きい可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（例: 2025-07-01、23時頃）に特に数値が高いことが色の濃い黄色で示されています。これが外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、総合WEIスコアの数値の高さを示しています。色が明るいほど高いスコアを示し、暗いほど低いスコアを示します。
4. **データの関係性**:
– 複数の日にまたがって一定のパターンは見られず、各日の異なる時間に異なる結果が出ていることから、日ごとや時間ごとの要因に依存している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに、色のばらつきが見られるため、特定の時間帯での活動や出来事がWEIスコアに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会への影響として、特定の日や時間帯での活動が経済に対してポジティブまたはネガティブな影響を持っていることを示唆しています。資源配分やマーケティング施策を検討するためには、これらの外れ値や変動を詳しく分析する必要があるでしょう。
全体として、WEIスコアが高い時間帯に注目することにより、経済活動のピーク時間を把握し、戦略的に対応することができるでしょう。
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:
The heatmap presents a time series of the average WEI scores over a three-day period. Here’s a detailed analysis:
1. **トレンド**:
– The trend is not clearly identifiable given the limited timeframe of only three days. However, distinct variations in color intensity suggest changes over time.
2. **外れ値や急激な変動**:
– There is a noticeable change on July 3, where the color shifts to bright yellow, indicating a significant increase in the WEI score compared to the previous days.
3. **各プロットや要素**:
– The color gradient from the legend indicates that different colors correspond to different score ranges. Darker colors (purples) represent lower scores, while lighter colors (yellows) indicate higher scores. On July 3, a higher score is observed particularly during the late evening hours.
4. **複数の時系列データ**:
– While the heatmap implies hourly data across several days, there should be more data points to better understand any cyclical patterns or interactions. It appears that each day has its own distinct scoring pattern with noticeable variations.
5. **相関関係や分布の特徴**:
– The color distribution suggests that scores fluctuate across different times of the day, with a potential uptick in certain periods (e.g., late evenings).
6. **直感的な洞察と影響**:
– The sudden increase on July 3 could suggest a unique event or change impacting that day, possibly related to external economic activities or policies. Businesses could explore these periods for proactive engagement or adjustments in strategy, while policymakers might investigate the underlying reasons for these score changes.
In summary, while the heatmap shows potential variations and a striking peak on July 3, more extensive data would be needed to discern robust trends or cycles.
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:
ここでは、グラフの視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. トレンド：
– ヒートマップでは、3日間における変化が色合いで示されています。全体として期間が短いため明確なトレンドは観察しにくいですが、色の変化を見る限り、日によって異なる社会WEIスコアが示されているようです。
2. 外れ値や急激な変動：
– 2025-07-03には非常に暗い色が見られ、これは急激なスコアの変動を示している可能性があります。この日は何らかの外的要因でスコアが急低下したのかもしれません。
3. 各プロットや要素の意味：
– 色の濃淡や色相は、指定されたスケールによりスコアの高さを示しています。明るい黄色のセルが高スコア、暗い紫のセルが低スコアのようです。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 各日付と時間帯ごとに個別のスコアが示されており、特定の時間帯でのスコアの変動には注目できます。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 特定の時間帯（例：19時付近）でスコアが高い状態にあり、時間帯によって相対的なスコアの変動が生じている可能性があります。
6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響：
– このヒートマップから、特定の時間帯や日に応じた社会動向を把握することができます。例えば、毎日19時付近で高いスコアが見られることから、この時間帯に人的活動や経済活動が活発になる可能性を示唆しています。突然のスコア低下（例えば2025-07-03のような日）にはビジネス的な事象（ニュース、政策変更など）が関連している可能性を検討すべきでしょう。
具体的な対策として、重要な時間帯に焦点を当ててリソースを配分したり、急激な変動の背景を分析して今後の対応に活かすことが考えられます。
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、さまざまなWEI（Well-being Indicator）項目間の相関関係を示しています。以下は、分析・洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列トレンドを示さず、相関を示しています。
– 高相関(赤)が目立つのは、特に「個人WEI平均」と「総合WEI」などです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値や急変の指標はヒートマップ上では確認できませんが、関連性が特に低い（青色）組み合わせ（例：「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」）が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さ: 赤は強い正の相関、青は負の相関を示す。色が濃いほど関連性が高い。
– 赤の強い部分は、特定の項目が密接に関連していることを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 横並びの赤いエリアは、複数の項目が同じ要因や外部環境に影響されている可能性を示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」の間には非常に強い関連性（0.79）が見られます。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの指標との相関は低いか、負の相関に近い。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 多くの指標がむしろ独立的に振る舞うことが示唆されており、特に経済的な指標が他のWEI指標の影響を大きく受けないことが分かります。
– 強い相関が見られる項目群は、政策策定や介入の重点分野として活用可能です。
– ビジネスにおいては、「個人WEI（心配的ストレス）」と「個人WEI平均」などの高相関項目を優先的に改善することで、総合的な福祉の向上に寄与する戦略が考えられます。
このヒートマップは、これらの関係性を視覚的に明らかにし、どの領域が相互依存的であるかを探るための出発点として役立ちます。
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（ウェルビーイングインデックス）タイプのスコア分布を示す箱ひげ図です。以下の点に注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプに顕著な長期的なトレンドは見られませんが、全体的なスコアは比較的高い水準（0.6から0.9）にあります。具体的な時系列データはありませんが、範囲内での変動が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済充実）」と「個人WEI（自由度と自治）」では外れ値が観察されます。これにより、一部のデータポイントが他のポイントと大きく異なることが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の幅はデータの四分位範囲を示し、ヒゲは全体の範囲を示します。中央値を示す線で、WEIスコアの中央傾向がわかります。
– 色の違いは、視覚的に別々のカテゴリーを区別するために用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプ間での比較が可能で、例えば「社会WEI（共生）」は他のタイプと比較して中央値がやや低い位置にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプでのスコアの分布はやや幅広く、特定の型に偏りがないことを示しており、多様なスコア分布を持っているようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 全体的に高いWEIスコアは健全な経済状態を示唆しており、ウェルビーイングの指標としてポジティブな影響を与える可能性があります。
– 外れ値の存在は特定の要因が個別のカテゴリーで異常値を引き起こしている可能性を示しており、これによりリスク管理や政策の改善が求められるかもしれません。
– ビジネスや社会にとって、どのカテゴリーが最も改善が必要かを特定し、リソースの最適な配分に役立つ情報を提供します。
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:
#### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは完全に散布図であり、時間に沿った明確なトレンドを示していません。PCA（主成分分析）は時間的変化よりもデータの構造を示します。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 右下に孤立したデータポイントがあり、これは外れ値として機能している可能性があります。他のデータ群とは異なる動きを示し、注目すべきです。
3. **各プロットや要素:**
– 各点は異なる時期または指標を表す可能性があります。
– 第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）の割合が異なり、これがデータの分散や情報をどのように説明しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列としては分析できませんが、要素間の関係が第1主成分と第2主成分にどのように反映されているかを考察できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 明確なクラスターはみられず、分散しています。ただし、中心にデータが密集する傾向があります。
– 主成分に沿ったパターンを特定することで、影響を及ぼす要因を特定できるかもしれません。
6. **人間の直感とその影響:**
– グラフからは、異なる要素や時期が持つ変動性が理解でき、これはビジネスや経済政策立案において異なる要因を独立して分析する手がかりとなります。
– 外れたデータポイントを詳細に分析することで、未知のリスクやチャンスを発見することが期待されます。
この分析は、WEI（週次経済指数）やその他経済指標の潜在的な要因を明らかにするための基礎を提供するものであり、より掘り下げたデータ解析や経済戦略立案に役立ちます。
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。