📊 データ分析（GPT-4.1による）
このWEIスコアデータの分析を通じて、以下の点について取り上げます。
### 時系列推移
各項目の時間的な推移を観察すると、以下のトレンドが見られます。
– **総合WEI**: データ全体を見ると、7月3日にかけて一時的な上昇とその後の急激な低下、その後再度の持ち直しという大きな変動がありました。特に7月2日から4日にかけての変動が顕著です。
– **個人WEI平均**: こちらも7月3日に変動が見られ、一時的なピークとその後の低下を繰り返しています。このパターンは複数の日付で見られ、心理的ストレスや健康状態が影響した可能性があります。
– **社会WEI平均**: 総合WEI同様、7月3日に一時的な高値を記録し、その後は多様性や公平性による影響が含まれている可能性があります。
### 異常値
特に目立つ異常値は、7月3日で見られる総合WEIの**0.66**や**0.80**です。同様に、その日は個人WEI平均の**0.62**、**0.79**、そして社会WEI平均の**0.64**、**0.80**などがありました。これらは、一時的な要因によって引き起こされた可能性があります。例えば、特定の経済的事象や社会イベントが一時的に人々の意識や状況に反映された可能性が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
STL分解に基づいて、長期的なトレンドは比較的安定しているものの、短期的な季節変動は存在しています。7月3日のピークは特定の社会的または個人の出来事により強い季節性を引き起こしたと考えられます。残差部分については、観測された異常値が季節性やトレンドでは説明されにくい要因であることが示唆されます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップから、特に「経済的余裕」と「健康状態」間で強い相関が見られ、個人の経済的現実が直接の健康状態に影響を与えている可能性があります。また、「心理的ストレス」と「自由度」の間でも中程度の相関があり、個人の自治が心理的に大きな影響を持つことが示唆されます。
### データ分布
箱ひげ図より、各WEIスコアのばらつきは大きく、多くのスコアが中央値から大きく外れています。特に個人の経済的余裕や心理的ストレスのスコアはばらつきが大きく、一部の個人が非常に高いストレスを感じている可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析によると、PC1が39%と、最大の寄与率を示しています。これは、データ内で主要な変動が起こる要因がこの成分に集中していることを示唆しています。具体的な変動要因として、経済情勢や個人の健康状態が該当する可能性があります。
### 結論
全体として、2025年7月のWEIスコアは複数の日で異常を示し、特に経済的要因と個人の健康と精神的福祉への影響が大きく表れています。STL分解やPCA分析は、はっきりとした変動の源を示していますが、これらの変動は季節性だけでなく突発的なイベントにも左右されていることがわかります。データ内の外れ値や異常値の背景を探ることは、今後の指標改善に重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的安定しており、評価期間の初期には0.6から0.8の範囲で動いています。
– 線形回帰の予測（緑の線）はほぼ一定で横ばいですが、ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は軽微な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされたデータポイントは、黒い円で囲まれて示されていますが、それ以外の実績データは密集しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、現実の経済動向を表現しています。
– 緑、青、紫のラインは異なる予測モデルの予測を示しており、それぞれのモデルが異なる将来の経済動向を予測しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、将来の経済動向の変動の可能性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルとの間に一定の一致がありますが、予測モデルによって将来のトレンドに対する見解は異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは指定された範囲で安定しており、予測データはそれを補間する形で表示されています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 実績データが比較的安定していることから、現状の経済状態が一時的に安定していると感じられるかもしれません。
– ランダムフォレストによる軽微な下降予測は、将来的な経済の減速を示唆しており、慎重な経済政策の検討が必要かもしれません。
– 不確かさが示されていることから、予測にはリスクが伴うことを理解し、事業戦略に柔軟性を持たせることが重要です。
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
### 1. トレンド
– **実績のトレンド**: 実績値（青い点）は左側（初期）に集中しており、一定の範囲で横ばいを示しています。
– **予測のトレンド**: 線形回帰による予測（紫の線）は緩やかに下降しています。一方、ランダムフォレスト回帰モデル（ピンクの線）は安定して横ばいを維持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は黒い丸で囲まれた一部の実績点で示されていますが、大多数のデータは0.6～0.8の範囲内で適度に収まっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 過去の実績データを示しています。
– **予測（赤い×）**: 未来の予測値が省略されているが、予測結果の精度が重要になる状況です。
– **不確かさ範囲（灰色の領域）**: 実績の変動範囲を示し、予測の不確かさを強調しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測は近似しているように見受けられ、予測モデル間での相違もありますが、現時点では重大な乖離はありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績AIのデータは比較的一貫した範囲で分布しており、極端な変動や相関関係の違いは顕著ではありません。
### 6. 直感的な洞察とビジネス/社会への影響
– **ビジネスへの影響**: WEIスコアが継続して下降する場合、経済活動の停滞を示す可能性があります。特に、長期にわたる下降トレンドは警戒が必要です。
– **社会的な影響**: 個人のWEIスコアの変動や予測精度は、消費者信頼感や経済の安定性に影響を与える可能性があります。
全体として、予測モデルを見直し、実績値との整合性を確認することが重要です。また、下降トレンドが続く場合、早期に対策を講じることが求められます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績値(青いプロット)は、2025年7月5日までに比較的安定しています。その後の予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰によって異なります。
– 線形回帰は下降トレンドを予測していますが、ランダムフォレスト回帰は若干の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績値の中に異常値がいくつか見られます。これらは黒い丸で強調されていますが、明確な急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点は過去の実績値を表しています。
– 赤いXは予測値を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示し、xAI/3σの範囲として表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰が異なるトレンドを見せているため、モデル間で予測のバラツキが見られます。この差は、異なるモデルがデータパターンをどのように捉えているかに起因します。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは、2025年7月5日までに狭い範囲内で安定していますが、その後の予測はモデルにより異なります。特定の期間で見られる安定性が、どのように未来の予測に影響を与えているかが考慮されるべきです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– グラフは、異なるモデルによる予測の多様性を強調しています。特にビジネスの意思決定において、どのモデルの予測に依存するかが重要です。
– 歴史的な実績データが安定しているため、予測の際に安定した基盤があると考えられます。しかし、異常値の存在と不確かさの範囲に注目すべきです。
– 社会的および経済的な要因が、このWEIスコアにどのように影響を与えているかを理解し、予測がどの程度で正確であるかを評価することが重要です。
このグラフは、データに基づく戦略を立てる上で、複数の予測モデルを考慮する価値があることを示しています。トレンドの変化に対して適応的なアプローチをとる必要がありそうです。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は横ばいで、WEIスコアに大きな変動が見られません。
– 予測ラインに関して、線形回帰（青い線）はほぼ横ばいで、決定木回帰（緑線）も同様です。
– 一方、ランダムフォレスト回帰（紫線）は徐々に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの多くは灰色の不確かさ範囲内に収まっています。
– 白い円で示される外れ値がありますが、数は少なく、全体のトレンドに大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を、赤いバツは予測を示しています。
– 外れ値は白い円で強調されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、全体的に小さいことから、WEIスコアが比較的安定していることがうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各種予測間には大きな乖離は見られませんが、ランダムフォレストの予測が下降傾向を示しています。このモデルは最も変動を予測していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが中心に密集しており、WEIスコアがこれまで安定している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが安定しているため、経済的余裕が一定期間にわたって保たれていると感じられます。
– ランダムフォレストモデルの下降予測は注意が必要で、今後の変動リスクを示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、現時点では安定した経済状況が続いていますが、予測に基づいて変動対策を考える必要があります。ランダムフォレストの予測に注意して、適切な資産管理や政策の調整を検討する価値があります。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアの30日間の推移を表しています。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、最初の数日間に密集しており、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 線形回帰（緑）は一定で、変化が見られません。
– 決定木回帰（青）は一貫してわずかな上昇を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中には、いくつかの異常値（黒い丸で囲まれた点）が見られ、標準的なデータ範囲から外れています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測を表しています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさを示唆しています。
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他の手法と比較して増加傾向が強く、将来的にスコアが上昇する可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が幾つか存在するため、これがデータ全体の分析に対する影響があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 健康状態が個人にとって安定していることを示す一方、異常値が存在するため注意が必要です。
– ランダムフォレスト回帰の予測が明るい未来を示唆していると考えられるため、健康管理が成功している可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、健康関連サービスや製品の効果を評価するための指標として有用かもしれません。
全体として、緊密な初期データと異常値の存在、そして異なる予測方法によるさまざまな結果があるため、詳細なフォローアップと継続的なモニタリングが重要です。
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
1. **トレンド**:
– 実績データは期間初期にのみ存在し、それ以降は表示されていません。また、実績の時点ではスコアは一定の範囲内に収まっており、特に上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる傾向を示していますが、全体的に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントに対して異常値が強調されています。これらは実績データの中で他のデータポイントよりも離れた位置にあることを示しています。
– 大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫の線は異なる予測モデルに基づく予測結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データの傾向はそれぞれ異なりますが、全体として横ばいを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデル間には明確な相関関係は見られませんが、予測の不確かさ範囲に実績データが含まれています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測モデルの予測不確かさが明確に可視化されているため、データの信頼性と予測のリスクについて意識をもたせています。
– 経済と心理的ストレスの関連性を示唆するものであり、企業や政府はこのデータをもとにメンタルヘルス対策を講じる可能性があります。
– 実績データが一定の範囲に収まっているため、急激な変動や危機的な状況には直面していないと推測されます。
全体として、このグラフは予測の不確かさを評価しながら、心理的ストレスの安定性を示しているように見えます。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 現在のWEIスコアの実績データは、ほぼ安定しています。大きな変動は見られません。
– 予測値として示されているランダムフォレスト回帰の線は、急激な下降を示しています。一方、他の予測手法（例えば、決定木回帰）は一定を維持しています。
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、それはグラフ内で明示されています。これらは、通常の範囲を超えるものであり、注意が必要です。
– 特に、実績値と予測値の間に乖離が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを表し、濃い色はデータの密度が高いことを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、これは変動可能性のある範囲を示しています。
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と他の予測手法の予測の違いは、特に注目すべきです。これは、予測アルゴリズムによって異なる結果が得られることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの密集度は高く、全体としてはそれほどばらつきが見られません。ただし、一部の外れ値がこの均一性を乱しています。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**
– 現在のデータは安定しているものの、予測によると今後の下降の可能性も示唆されています。このような予測が実際に起こる場合、自由度と自治のスコアが低下することが考えられ、個人の経済活動に影響を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの変動が市場のニーズや消費者の選好に影響する可能性があり、注意深く観察が必要です。
この分析は今後の戦略的決定において重要な役割を果たすでしょう。
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:
このグラフから得られる視覚的特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は7月1日から7月8日まで一定の範囲内で推移していますが、大きな変動は見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後も比較的安定した値を示していますが、決定木回帰は明らかに異常な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績において、いくつかのデータポイントは異常値（黒い円）として識別されています。これらは通常の変動範囲から逸脱していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、データの分布を表しています。
– 黒い円は異常値を示しています。
– 予測モデルごとの線（赤、紫、青緑）はそれぞれの予測方法に基づく将来の予測です。
– グレーの範囲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**:
– 予測モデル間での相関が分析可能で、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ一致しており、予測値が安定しています。
– 決定木回帰による予測は途中で急激な下降を見せており、他のモデルと異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータはある程度の変動を持つものの、全体としては安定した範囲内での動きに見えます。しかし異常値により部分的には大きな偏差が生じていることがわかります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 一般的にデータは安定しているが、異常値は何らかの外部要因が影響を与えている可能性があります。
– 予測モデルが安定した未来を示している一方で、決定木回帰の急激な変化は予測モデルの選択がその後の意思決定に大きく影響を与える可能性があることを示唆します。これらの予測が政策やビジネス戦略に反映される場合、異常なトレンドが示唆するリスクへの対応策が重要となるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側にある青い点によって示される実績AIのスコアは、比較的安定していて、急激な上下の変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰で予測されたライン（ピンク色）は、最初の時点で上昇し、その後、横ばいとなるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのデータには、いくつか外れ値が存在しています（黒い円で囲まれた点）。これらは特に注目すべきポイントであり、通常の変動範囲を超えています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績AIのスコア。
– ピンクと紫の線: ランダムフォレスト回帰と線形回帰による予測値。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさを示しており、予想される変動の幅を表しています。
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による予測は、実績データに基づいたモデルで、将来のスコアの上昇を示唆しています。
– 一方、他の予測モデルが示す動向と比較することで、どの予測モデルが実績に近いかの評価ができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは大部分が安定しており、多くのデータが類似のスコア範囲内に収まっています。
– 予測ラインは、徐々に上昇する可能性を示し、将来的な発展の余地を示唆しています。
6. **洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、現在のスコアが比較的安定していること、および予測に基づいた上昇傾向があることです。
– 経済や社会への影響として、持続可能性と自治性のスコアが向上する見込みであるため、ポジティブなトレンドが期待されます。これにより、意思決定者は持続可能な施策をさらに推進する動機づけを得られるかもしれません。
この分析は、社会的な持続可能性と自治性の改善のためのポリシーや戦略の推進に資する可能性があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は7月1日から7月10日までの間で横ばいを示しています。
– 予測（ピンクと緑の線）はそれぞれ異なる傾向を示しています。緑（決定木回帰）は横ばいの予測を示していますが、ピンク（ランダムフォレスト回帰）は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値が1つ（黒で囲まれたプロット）含まれています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績を示し、外れ値が示されています。
– 線（ピンク、緑、青）は異なる予測手法による未来のスコアの予測を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと3つの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の関係が示されています。それぞれ異なる方向性の予測を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は一定の範囲内にあり、大きな変動は見られません。ただし、外れ値が全体の評価に影響を与える可能性があります。
6. **直感的な感じと影響**:
– 人間が直感的に理解するのは、現在の状況は安定しているが、今後の動向には不確実性があるという点です。特にランダムフォレスト回帰による予測が下降トレンドを示しており、長期的な視点での注意が必要です。
– 社会基盤や教育機会に関する指数の減少は、政策立案や施策の見直しが必要であることを示唆しています。
この分析はビジネスや政策策定の改善に役立ち、異なる予測モデルを組み合わせた戦略的なアプローチを採用することが重要です。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は2025年7月1日から2025年7月9日の間に集中しており、範囲内でかなり安定しています。
– 将来の予測は異なる回帰モデルによって異なりますが、ランダムフォレスト回帰は徐々にWEIスコアが減少すると示唆しており、線形回帰は一定を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で囲まれた異常値がいくつか観察されますが、大半のデータは不確かさ範囲内（グレーの領域）に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、日によって若干のばらつきがあることがわかります。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、多くの実績値がこの範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、各モデルの予測する傾向が異なります。
– ランダムフォレスト回帰は減少傾向を予測しているのに対し、線形回帰は安定した水準を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大半の実績値が狭い範囲に集中しており、WEIスコアの安定性を示唆しています。
– 外れ値はあるものの、全体としては強い変動は見られません。
6. **直感的な印象と影響**
– 人々はWEIスコアが基本的に安定しており、将来的に直面する変動を十分に予測できると感じるかもしれません。
– しかし、ランダムフォレスト回帰が示すように、今後の注意が必要な可能性があり、特に社会政策やプログラムにおける潜在的な変化に関する警戒が必要です。
このグラフは、政策立案者や社会経済の専門家が今後の動向を考慮する上で貴重な指針を提供するでしょう。
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:
1. **トレンド:**
– ヒートマップを見ると、色の変化が少ないため、全体的に安定したトレンドがあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 19時台と23時台の黄色は非常に目立ち、他の時間帯よりも高いスコアを示しているようです。これは外れ値やピーク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:**
– 色の違いはスコアの大小を示しています。濃い色（例えば紫）は低スコア、明るい色（例えば黄色）は高スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– ある特定の時間帯に高スコアが見られ、その時間帯が特定の活動や出来事と関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間（19時と23時）において一貫して高いスコアが確認でき、これが何らかの経済現象や活動と相関している可能性があります。
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:**
– 視覚的に際立つ時間帯があり、人々やビジネスがこの時間に積極的に活動している可能性があります。企業はこれを利用してマーケティングや広告のターゲット時間を設定することが考えられます。また、社会的にはこの時間帯におけるインフラやサービスの需要が高まる可能性もあります。
このようなヒートマップを通じて、特定の時間の活動のピークを視覚的に認識しやすくなり、戦略的な意思決定に役立てることができます。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ内で、時間帯と日付の交差による強弱の色の変化が見られるが、周期性や明確な上昇・下降トレンドは視覚的な時系列からは把握しづらい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの中で特に目立つのは、2025年7月3日の19時台の明るい黄色のエリア。これは他の時間帯に比べてWEIスコアが高いことを示し、異常値やピークとして注目される。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡や明るさはWEIスコアの大小を表しています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の傾向や関連性ははっきりと見られず、色の変化が時間によりどう影響するかを更に分析が必要である。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップでは全体としてWEIスコアの均一性がなく、特定の日や時間により変動が見られる。しかし、全体的な分布特性の詳細を把握するためには追加データやコンテキストが必要。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップが示す急激な変動は、特定のアクションやイベントがその時に発生した可能性を示唆。ビジネスへの影響としては、このようなピーク時にリソースを集中させたり、対応策を講じることが考えられる。例えば、明るい黄色の時間帯は特に何らかの働きかけや注意が必要な時間を示すかもしれない。
これらの観察と洞察は、データの時間帯ごとの変動要因を理解するための出発点となります。
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WEI平均スコアの時系列データを30日間にわたって示しています。以下は、視覚的な特徴とそこから得られる洞察についての分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップで示された日付（2025-07-01から2025-07-04）にかけてのデータは、周期性の観察に適していますが、短期間であるため全体のトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各時間帯の色分布が変化しており、特に明るい黄色の部分が外れ値として目立ちます。これは異常に高いスコアを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示しています。
– 色の変化が時間帯によって見られ、特定の時間帯（例：19時）はスコアが顕著に高くなっています。
4. **時系列データの関係性**:
– 日毎のスコア変動は、特定の時間帯で一貫しており、時間帯ごとの一時的なブームやイベントが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの濃淡が特定のパターンを形成しており、これがどのような活動や社会動向に関連しているかを分析すると面白いかもしれません。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間帯でスコアが高いことは、その時間帯が重要な活動時間であることを示します。ビジネス戦略の最適化や広告のタイミング調整に役立つでしょう。
– 社会的活動が活発な時間帯を特定することで、関連するサービスや商品の最適化が可能です。
このヒートマップは、特定の時間帯における社会活動の強度を示しており、時間帯による戦略的なアプローチの必要性を感じさせます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関係数を視覚化しているため、特定の期間内でのトレンド自体を示しているわけではありません。ただし、各項目間の相関を見れば、どの要素が一緒に変動する傾向にあるかがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– このヒートマップにおいては、個々の項目間の相関係数が顕著に高いまたは低いことが外れ値に該当します。「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間では負の相関があり（-0.01）、これらが必ずしも一致して変動しない可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡で相関の強さを示しており、赤が正の相関、青が負の相関を示しています。中でも「総合WEI」と「個人WEI平均」の間の正の相関（0.82）は特に強く、示唆に富んでいます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係ではなく、その時点での相関のみを示しているため、関係が固定されているわけではありません。しかし、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の負の相関（-0.05）は興味深いです。これは、短期的には二つの要素が反対の傾向を示す可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強い正の相関が示される項目（例：「総合WEI」と「個人WEI平均」：0.82）と、弱い相関や負の相関を示す項目があります。注目すべきは、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が多くの項目と比較的強い正の相関を持つ点です。
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**
– 一般的に、個人の幸福度（WEI）が社会の多様性や公平性とも密接に関連していることは、政策立案者にとって重要な指針となり得ます。このヒートマップは、社会的な要因が個人のWEIにどのように影響を及ぼすかを直感的に理解させる力を持っています。これにより、個人および社会の両面での向上が可能になる取り組みが促進されるかもしれません。
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:
以下は、この箱ひげ図から得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアの中央値は概ね安定しており、30日間の間に特定の上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、異なるカテゴリ間でのスコアの安定性の違いが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会 WEI (経済的余裕)」と「個人 WEI (心理的ストレス)」では複数の外れ値が観察されます。これは、この期間に特定の異常なスコアが発生したことを示唆しています。
3. **各要素の意味**:
– 各箱の幅はスコアのばらつきを表しており、幅が広いほどデータの変動が大きいことを示しています。「個人 WEI (心理的ストレス)」はばらつきが小さい一方で、外れ値が多いため、一部のデータポイントが通常とは異なる動きを示しています。
– 色の違いは視覚的な区別を容易にするためのもので、直接的な数値的意味は持ちません。
4. **複数時系列の関係性**:
– 総じて、WEIスコアはカテゴリに応じて異なる分布特性を持っていますが、全体的な傾向としては、ばらつきが安定しているものと変動が激しいものが混在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリごとの中央値はそれほど大きく変わらず、ほとんどのカテゴリにおいて中央の50%のデータが同程度の範囲に収まっています。
– 一部のカテゴリでは、非常に高いスコアや低いスコアが存在しており、全体としては広範なスコア分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、ビジネスや社会において安定性や不安定性がどの領域で目立つかを理解することができ、特に外れ値の多いカテゴリに注目することで、潜在的なリスクや異常な状況を早期に把握する手助けとなるでしょう。
– ビジネス上では、各WEIカテゴリごとの変動特性を考慮した戦略を立てることで、より柔軟な対応が可能になると考えられます。
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（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）を用いて視覚化したものです。30日間のデータをプロットしています。
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 主成分1と主成分2の間で特定のトレンド（上昇、下降、横ばい）は見られません。データ点は全体的にランダムに散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの右上や左下に見えるプロットはいくつかの外れ値として注目できます。これらは通常の範囲を超える要素やイベントを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各点は特定の日または期間の経済的活動や要素を示しています。第一主成分（寄与率: 0.39）と第二主成分（寄与率: 0.17）の軸は、データの最大の変動がどこにあるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に明確なクラスターは見られませんが、主成分1が正の方向に向かうにつれて、主成分2もやや高くなる傾向があります。これは、これらの主成分間に弱い相関が存在する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 二次元分布は広がっており、2つの主成分間には弱い正の相関があります。データは中央に集中している部分があるものの、全体的に均等に離れています。
6. **人的・社会的直感と影響**
– 直感的には、多様な経済活動が含まれており、多くの異なる因子が経済に影響を与えていることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、これらの外れ値は特定の地域での経済的変動や市場の変化を表している可能性があります。政策決定者は注目すべきイベントを特定し、適切な対応策を講じるために、これらを掘り下げて分析することが求められます。
### 結論
このグラフは、経済指標の多様性と複雑な相互関係を示しており、さらなる詳細な分析によって、具体的な要因や影響を特定することが可能です。
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。
