📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析を通じて、360日間にわたるWEIスコアの推移を特定し、異常やパターンを抽出しました。
### 時系列推移
– **総合WEI**は、全般的に0.67から0.8の間で変動し、特定の日付に顕著なスパイクが見られます。7月2日から3日にかけては、急激な上昇と下降が見られ、特に7月3日夕方以降にスコアが大きく上下しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も、総合WEIと同調して変動しており、特に個人のスコアが変動することで総合スコアに影響を与えている可能性があります。
### 異常値
– 指摘された異常値として、7月2日の0.66875や7月3日の0.6375は明らかに低く、突然の経済状況の変化や外部要因（例：市場のボラティリティ、政策変化など）が考えられます。
– 反対に、7月3日遅くに0.796といった高いスコアも不均衡なスパイクが心配されます。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**を通じた長期トレンドは、一定の周期性は見られないものの急激な変化が多く、季節性よりも外的要因に強く影響されていることを示唆します。
– 残差成分が短期間で頻繁に変動しているため、予測モデルの精緻化が課題となります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、個人と社会の各要因間での相関が強いことが示されています。特に、経済状況と社会基盤（教育機会を含む）の間には強い正の相関があります。
– 一方で、心理的ストレスと経済的余裕の間には弱い関係が伺え、これが各スコアの変動の一因となっている破綻感が指摘できます。
### データ分布
– **箱ひげ図**では、特定の項目で非常に高い値と低い値がしばしば同時に発生していることが示されています。これは、様々な要因が複合的に影響している可能性を示唆し、外れ値除去や平滑化などの前処理が重要となります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**において、PC1が34%の寄与を持ち、経済的要因が主要な変動要因として浮上しています。続くPC2が17%の寄与度を持ち、ここでは個々の健康状態や心理的ストレスが関与する形が示唆されました。
### 考察
– 映像化されたデータからは、定期的に異常なスコアの変動があるため、異常原因の確定とともに、スムーズに影響を吸収できるシステムの導入が望まれます。
– 社会的要因と個人要因の相互作用に関してより深い分析が必要であり、それが経済的または社会政策の方向性に結びつけられることが望ましいです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフには、期間の初期と後半に分かれてデータがプロットされています。初期の実際のスコア（青い点）はほぼ横ばいですが、後半の予想スコア（緑の点）はやや上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、黒い丸で囲まれたデータがありますが、大幅な変動は見られません。異常値を示していますが、周辺のデータとそれほど大きく乖離していないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 予測データは複数の回帰手法で示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。これらの手法の予測範囲やトレンドが異なる可能性がありますが、重なっている部分が多いようです。
– 前年のデータ（薄緑色）がありますが、それも直近のデータと似た傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測がどの程度一致するかが重要です。現時点で大きな乖離はないようですが、予測期間が進むにつれて、実績と予測の間に差が出る可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図のデータ点は密集しており、データのばらつきは少ないです。これは、スコアが安定していることを示しているかもしれませんが、将来の予測の適切さを常に監視する必要があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 安定したスコアは、経済が一定の範囲内で推移していることを示しており、安心感をもたらすかもしれません。
– ただし、予測手法により微妙な差があるため、特定の指標に依存しすぎるのは危険です。これをビジネスや政策決定に活用するには、リスク管理と洞察の更新が必要です。
このグラフは、ビジネスの健康状態をモニタリングし、計画的かつ柔軟な対応を可能にするための基本データとして役立ちます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に集中しているプロットは上昇傾向を示していますが、その後のデータポイントがないため、全体的なトレンドを判断するのは難しいです。
– 右側に現れたプロットは、別の期間を表しているようですが、データの密度が高く、比較的横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされているデータポイントが1つ存在します。これが異常な経済活動やデータ収集のエラー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（青いプロット）は、データの実際の値を示しています。
– 予測（赤い×）は、過去のパターンに基づいた将来の予測として機能しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、比較対象として有用です。
4. **複数の時系列データの関係**
– 年初（左側）でのデータと年末（右側）でのデータの関係は不明ですが、連続した年のデータ間に周期的な比較ができる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側のデータセットの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績データをそれぞれのモデルがどのように異なる方法で推定しているかを示しています。
6. **人間の直感とビジネスへの洞察**
– グラフの構造から、データの収集方法や時期が重要な要因である可能性があります。
– 短期間での上昇傾向が続けば、経済的な回復や成長の兆しとも考えられますが、長期的なデータが必要です。
– 異常値が頻発する場合、データの監査や収集方法の見直しが求められるでしょう。
全体として、このグラフは短期間での動向を示しており、さらなるデータがあるとより深い分析が可能になると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つの異なる時期におけるデータを示しています。最初の期間（左側）では、WEIスコアが約0.8で安定しており、変動が小さいです。後半（右側）は、やや低い約0.7での安定したトレンドが見られます。全体として、二つの期間でWEIスコアに若干の減少傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の期間では、いくつかのデータポイントが異常値としてマークされていますが、全体的に密集しており、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（ブルー）と予測（赤）は近接しており、予測の範囲（グレー）は狭く、変動が小さいことを示しています。過去のデータ（グリーン）は比較的安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法の異なる3つの線回帰、決定木、ランダムフォレストによる異なる予測（異なる色の線）は、すべて同様の範囲内で予測しており、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に強い相関がありそうです。データが密集しているため、外れ値の影響は小さいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの安定性は、経済状況が比較的落ち着いていることを示唆します。ただし、少しの減少傾向が見られるため、将来的には若干の注意が必要です。また、異常値の存在は特定のイベントや要因が影響を及ぼした可能性を示唆し、それについての調査が有益でしょう。
– ビジネスにおける意思決定には、実績と予測が近いことから得られる高い信頼性が活用できます。この予測の範囲の狭さは、戦略的計画においてリスクを最小限に抑える助けとなるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（初期）のデータでは、実績AIによるWEIスコアが0.8付近で密集しています。期間が進むにつれて、異なるモデルによる予測が表示されていますが、それらは大きなばらつきを示しています。
– 右端の予測時点では、前年データが実績よりもやや低いスコアに集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の異常値として記されている点は、予測範囲から外れており、実際の数値と大きく乖離していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを表し、観測された過去の実際の値を示しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、時間経過に伴う年間比較を指しています。
– ピンクや紫の線は異なる予測モデルによる予測値を表します。各モデルで異なる傾向を示していることから、モデルによって経済的余裕の予測に違いがあることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年比較データは、全体的な年次傾向を示し、予測モデルはそれに基づいた異なる将来予測を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の期間で実績データと予測データとの間に大きな乖離が見られるため、現実的な変化に対するモデルの適応力に疑問が生じる可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 実際の値と予測値の不一致や異常値は、経済的な予測の難しさを示しており、特に予測モデルに基づいたビジネス戦略には慎重さが必要であることを示唆します。
– 経済的余裕の急激な変化や予測範囲から外れる実績値は、何らかの政策変更や市場環境の劇的な変化を示している可能性があり、その背景を理解するためにさらなる調査が求められます。
この分析は、経済的な意思決定において多様な要因を考慮する重要性を訴えており、特に機械学習モデルによる予測の限界を直感的に理解するための貴重な視点を提供しています。
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
– **データの分布**: グラフは360日間のWEIスコアを示していますが、データが大きく二つの時期に分かれています。
– **トレンド**: 初期にはWEIスコアが0.8から1.0へ急激に上昇後、しばらく横ばいの状態が続いています。その後、次の時期には0.4から0.6付近でまとまっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の一部データポイントが急上昇しており、これは異常値としてマークされています。
– **急激な変動**: 特に初期の急上昇部分は顕著です。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形**: 各プロットには異なる色と形が割り当てられ、実績、予測、異常値などを視覚的に区別しています。
– **予測手法**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰の線が表示されていますが、それぞれの予測は異なった期間で保持されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **関係性の解析**: 初期のデータと後期のデータには大きなズレがありますが、異なる予測手法がそれぞれの時期で実装されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 明確な相関は示されていませんが、異なる時期のスコアを比較することでライフサイクルの変化を読み解くことができるかもしれません。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間的洞察**: 初期の急激なスコア上昇は、例えば一時的な健康状態の大幅改善を示している可能性があります。しかし、その後のスコアの安定は、持続可能な変化がないことを暗示しています。
– **ビジネス/社会への影響**: 経済カテゴリに関連することから、個人の健康状態が経済活動にどのように影響を与えるかを示す可能性があり、例えば社員の健康状態が生産性に与える影響の指標として利用されるかもしれません。データの変動が特定のイベントや政策変更と一致しているかの検討が重要です。
全体として、このグラフは初期の異常的な上昇を示しつつ、その後の安定した動きを示しています。この安定期の持続性に注目し、外れ値の背景を詳しく分析することで、さらなる洞察が得られるでしょう。
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**
– **急激な変動**: グラフの初期段階で、急激なWEIスコアの変動が見られます。初めの数ヶ月にスコアが変化し、その後比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階での数値が大きく異なるデータポイントが見られ、これらは外れ値として扱われる可能性があります。この変動は、予測値（赤い×印）と実績データ（青い点）の隔たりからも示されています。
– **異常値の存在**: 異常値は黒い輪で強調されています。
3. **プロットの特徴**
– **色と形**: 複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が示されており、異なる色で表現されています。線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）での予測が異なるスコアレベルを示しています。
– **密度**: 後半部分はより密集しており、安定したスコアを示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルのスコアは互いに異なる結果を示しています。モデル間での結果の差があるため、予測精度に対する比較や評価が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの初期部分で観察される急激な変動と外れ値は、予測と実際の差異を示しています。モデルの改善が求められるかもしれません。
6. **直感的インサイトと影響**
– **心理的ストレスの影響**: 初期の不安定な時期は、個人や組織が予期せずストレスを受けた可能性を示しています。この段階での高い変動は、組織の効率や個々人のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 長期的な安定性は、一貫したストレス管理戦略の有効性を示しており、持続的な業績向上に寄与するかもしれません。これにより、より良い職場環境の構築や個々のパフォーマンス向上が期待されます。
データのさらなる分析と予測モデルの改善が求められる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期は、実績（青のプロット）が上下に変動していますが、一般に線形回帰（紫の線）と決定木回帰（青緑の線）は横ばいです。
– その後、データが大きく途切れた期間（中央の空白部）を経て、最新のデータは前年（薄緑）のプロットと比較しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期部分において、明確な外れ値は観察されませんが、数値のばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を示し、実際の測定データを表しています。
– 赤の「×」は「予測（予測AI）」で、未来の予測値です。
– 黒円は「異常値」を示し、通常の範囲から逸脱しているデータポイントです。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（青緑）、ランダムフォレスト回帰（赤紫）などが、異なる予測手法での将来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**:
– 青と薄緑のプロットにより、「前年（比較AI）」との比較がされており、年ごとの推移が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータはわずかな相関関係が見られるものの、予測手法の結果と実績値の間に大きなギャップがあります。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間がこのグラフを見た際、予測と実績の相違に注目し、手法の改善余地を考慮するでしょう。
– 経済への影響として、個人の自由と自治が経済の健全さに影響を与えるため、今後の政策や方針策定の際に重視されうる指標です。予測精度の向上や異常値の分析を通じて、より適切な政策決定が可能になります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは全体的に二つの明確なタイムフレームに分かれており、2025年半ばの高いスコアから急激に下降し、その後は再び持ち直す傾向を見せています。
– 最初の期間では、実績（青色）は比較的高いスコアを維持しつつ異常値（黒円）もいくつか観測されていますが、その後の急下降が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値と思われる箇所は、最初の期間内でのスコアが際立っている部分で、これはモデルによって異常と識別された可能性があります。
– 特に、線形回帰や決定木回帰の予測（マゼンタ色とシアン色）が大きく異なる結果を見せている点も注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点で表されている実績データと、緑色の点で表された前年（比較AI）の差が際立っています。
– 予測値（赤色）は実績データと多少離れており、予測の不確実性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが、時期によって大きく異なる予測をしており、特にランダムフォレスト回帰（紫色）が急激な下降を示すなど、各方法での予測の違いが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年との比較では、最初の高いスコア期間が前年のデータと一致しているが、その後の急下降は新たな外部要因の影響を示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、市場または社会的要因による突然の環境変化がありうると仮定されるため、実績が大きく変動することが予想されます。
– 異常値や急激な変動は、政策変更や外部ショック、例えば経済危機や政策改正などにより引き起こされる可能性があります。
– ビジネス戦略としては、こうした不安定性に備えたリスク管理の強化や、予測モデルの精度向上に対する投資が必要です。
この分析を踏まえ、さらなるデータ調査や異なる要因の分析を試みることが推奨されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**：
– データは時系列に沿って左右に分かれていますが、期間の後半（2026年付近）においてプロットが見られます。初期の期間にはほぼデータがなく、後述の予測部分で密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 左側に異常値として識別されたプロットがいくつかありますが、これらは予測値の範囲外のようです。急激な変動が認識できる部分もあります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青い点は実績のデータを示しており、緑の点は前年の比較データです。
– 紫、シアン、マゼンタの線は、それぞれ異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 複数の異なる回帰モデルが、将来的なスコアの予測を図示しており、これらがどのような精度で実績データに適合するかが重要です。初期の実績データが出現する期間が圧倒的に短いため、長期的な予測には不確実性が付きまとっています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 相関関係は視覚的に明確ではありませんが、予測モデルと実績値の間にどの程度予測精度があるかを評価することが重要です。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**：
– このグラフから得られる直感として、初期には予測に頼るべきであるが、異常値が多く見られるため、モデルの精度や予測の信頼性について詳しく検討する必要があります。
– ビジネスにおいては、信頼性の高い予測モデルを選択することが、持続可能性や自治性の達成に不可欠となるでしょう。また、異常値が意味する点に着目し、何がそれを引き起こしているのかを分析することも重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青）は、評価期間の初めに比較的高いスコアを示していますが、その後急激に下降している時期があります。予測データ（緑色）は、後半に向けて再び上昇傾向を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（それぞれ灰色、紫色、ピンク色のプロット）は、全体的に実績データと異なる動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットに囲まれた異常値（黒いリング）は、他の測定値と大きく異なっており、このデータポイントの背後にある要因を調査する価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青色、予測データは赤色で示されています。緑のプロットは「前年の比較」データを表しており、全体的に安定したスコアを示しています。
– 予測の幅（グレー）は、モデルの不確実性を示しており、変動のあるエリアで幅が広くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが異なる未来を描いており、これは予測の信頼性やモデルの適用性について考慮する必要があることを示しています。
– 前年の比較データは、現在または予測されたデータとは異なるスコアの分布を持ち、過去のトレンドが反映されていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年の比較データとの間には明確な相関は見られません。
– 予測モデルごとのスコアのばらつきは、異なるモデルの予測性能や特性を示しています。
6. **人間的な直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフを見ると、データの急激な下降や異常値の存在は、社会基盤や教育機会に関連する何らかの問題や事件があった可能性を示唆します。
– モデルによる予測の違いは、適切な意思決定のためには、複数のシナリオを考慮する必要があることを示しています。
– ビジネスや政策立案においては、このデータに基づく意思決定が重要で、特に異常値や急激な変動は詳細に分析すべきです。
この分析により、社会基盤や教育機会の改善に向けた具体的なステップを計画する際の手掛かりとなるでしょう。
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**
– **上昇/下降**: 初期段階でのデータ（2025年7月）が中心で、その後、データがギャップを持って2026年6月頃に再び観察されています。全体的なトレンドは読み取れませんが、後半のデータの集中度から見るとその時期に向かって一定の変化が見られそうです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とみられる点が初期近くに散見され、予測と実績のギャップが注目すべきポイントです。特に0.6付近の異常値は目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– **色と形**: 青は実績、緑は前年のデータ、軸線と色付きの線（ピンク、紫、赤）は予測。異常値は黒枠で囲まれています。
– **密度**: 初期部分は密に分布していますが、再度データが現れる後半部分は分散が少なく、密度が濃いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績は異常値が含まれるが、前年との大きな相違は見られません。予測線が実績を追随できているかどうかが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時期ごとにデータの性質が異なっており、初期と後期での予測の一致度を比較する必要があります。
6. **ビジネスや社会への影響**
– 特徴的な異常値や予測と実績間の相違は、社会的合意や制度的変化を反映している可能性があります。特に社会WEIが重要視されているため、それが低い異常値として表れる場合、複数の要因（政策、経済状況）が絡んでいる可能性があります。
全体として、このグラフは社会的指数の変動を示しており、経済や政策的な変化の影響を反映していると考えられます。直感的には、政策変更や社会的反応が指数の変動に影響を与えていると理解でき、それに基づいた戦略的な対応が求められます。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**
– 色の変化を見る限り、明確な上昇や下降のトレンドは確認しにくいです。全体的に色の違いがあるため、一定の周期的変動を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付、例えば2025-07-01と2025-07-03における色が特に明るい黄色で示されており、これは他の日付と比較して高い値を示しています。これらの外れ値は調査対象の指標に対する特定のイベントや影響を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は数値の高さを示し、濃い色は低い値、明るい色は高い値を示しています。色のバリエーションは、期間にわたる変動を視覚的に提供します。
4. **時系列データの関係性**
– 各時間帯（時間帯と示されています）では、一部の期間での相関が見られ、特定の時間帯で他の時間帯と異なる動きがあるかもしれません。例えば、18時台は全般的に他の時間帯と異なる色合いを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に19時と23時で、より明るい色が多く見られるため、これらの時間に注目されるイベントがあるかもしれません。相関関係に注意を払うと、全体的に19時の変動は大きいです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– このヒートマップを見た人は、明るい色の時間帯に焦点を合わせて、それがもたらす経済的な影響を考えるでしょう。特にビジネスや社会に影響し得るイベントが、これら明るい時間帯で発生している可能性があります。イベント用に調整する、またはこれらの時間に特化した戦略を立てるためのインサイトとして役立つかもしれません。
このような色のパターンや変動をさらに掘り下げるためには、詳細な背景情報や他のデータソースとの連携が求められるでしょう。
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:
グラフ分析の視点から以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に一定の周期性や明確な上昇・下降トレンドは見受けられませんが、日ごとに変化があることが視覚的に捉えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの色の違いから、特定の日に急激な変動があることがわかります。特に2025年7月3日の黄色のプロットは、他の日よりも高い値を示しており、外れ値と考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が平均スコアの高さを示します。明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを意味します。他の日は緑から紫の色調で、相対的に低いスコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 表示された日付範囲が4日間と短いため、長期的な関係性やトレンドを見極めるのは難しいです。しかし、時間帯によるスコアの変動も一部見受けられるため、特定の時間帯が他よりも高い活動を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– フルデータが不足のため、明確な相関関係は分析し難いが、高スコアは特定の時間帯や日に集中していることがわかります。
6. **直感的・ビジネス/社会への影響**:
– 直感的には、特定の時間や日付での急激なスコア変動が何かしらのイベントや要因により影響を受けている可能性を示唆します。社会やビジネスのコンテキストにおいては、計画やリソースの分配を調整するための指標として活用できるでしょう。特定の時間帯や期間でのパフォーマンスの良否を追跡し、最適化に役立つ情報を提供します。
このヒートマップはいくつかの特定の日付と時間帯での行動変容を捉えることができ、その情報はビジネス効率や資源管理に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、特定の期間にわたる時間帯ごとのデータを示しています。
– 日付が進むにつれて、色の変化により、時間帯ごとのスコアの変動が視覚化されています。明確な長期トレンドは直接示されていませんが、日々の変動を観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 測定値は、色の明るさで示されており、明るい黄色が高スコアを示し、暗い色が低スコアを示しています。
– 特に異常な外れ値は見られませんが、色の急激な変化が急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色相は、スコアの高さを示しています。黄色系が高スコア、青から緑、紫にかけて低スコアです。
– 各プロットは、特定の日時・時間帯のスコアを表しており、全体の経済的状況を視覚化する助けになります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯のスコアが他の日と比較されて、どの時間帯に変動があるかを探ることができます。例えば、特定の時間帯（19時など）に高スコアを示している日があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布により、時間帯ごとのスコアの変動が観察できます。時間帯によるパターン（例：夕方にスコアが高まる）が読み取れる可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 時間帯によるパターンは、消費者の活動や経済的なアクティビティのピークを示している可能性があります。これにより、ビジネスは最適な運営時間やターゲティングを見直すことができます。
– 例えば、夕方に高いスコアが見られる場合、それは消費のピークを示し、ビジネスはこの時間に広告や販売促進を強化することが有益かもしれません。
この情報は、経済活動の時間的な集中を理解するのに役立ちます。ビジネスや政策立案者が日々のタイミングに基づいた戦略を立てる際に、貴重な洞察を提供します。
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:
以下は、この相関ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列のトレンドを直接示すものではありませんが、期間中の平均的な相関関係を示しています。
– 高い、または低い相関が持続的であるかを確認するためには、時系列データと併せて分析することが有効です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常に高い相関（近い1）や異常に低い相関（近い-1）として視覚的に目立つセルのあるなしが重要です。
– 例えば、個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（自由度と自治）の低い相関（-0.17）は他と比較して目立つ特徴です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色は、赤に近いほど高い正の相関を示し、青に近いほど負の相関を示します。
– 濃淡の程度は相関の強さを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 例えば、個人WEI（健康状態）と個人WEI（心理的ストレス）の間に若干負の相関が見られます（-0.02）、これは健康状態の変動が心理的ストレスにほとんど影響を与えない可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIは多くの項目と強い正の相関を持ち、個々の指標が総合スコアに影響していることを示しています。
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性）も高い相関（0.79）を示し、両データが密接に関連していることがわかります。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– 多くの人は、社会的な公平性や多様性が全体的なウェルビーイングに影響を及ぼすことを直感的に理解できます。ここでの高い相関は、この直感にデータ的な裏付けを与えるものです。
– また、心理的ストレスがいくつかの個別項目と負の相関を持っていることは、ストレス管理が個人および集団のウェルビーイング向上に重要であることを示唆しています。
これらの洞察をもとに、具体的な経済政策や企業活動のプランニング時に活用できるデータと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは全般的に高い水準にあり、いくつかのカテゴリでスコアの中央値が特に高くなっています。特定の上昇や下降トレンドは一目では確認できませんが、カテゴリごとにばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に「個人WEI（経済状況）」と「個人WEI（心理的ストレス）」で外れ値が見られます。これらは個別の事情や特異なイベントによる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各カテゴリの箱ひげ図は、中央値（箱の中の線）、四分位範囲（箱の上下）、最低値と最高値（ひげ）、外れ値を示しています。
– 色の違いは視覚的な識別に役立ちますが、特に分析には関係していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIは複数の構成要素で評価されるため、各カテゴリ間の比較が容易です。例えば、「社会WEI（社会基盤・財務基盤）」と「個人WEI（経済的余裕）」は経済状況と社会基盤の関連性について考える手掛かりになるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係の詳細はこのグラフでは判別できませんが、密度の分布を見れば、いくつかのカテゴリは他よりもスコアが集中的に分布していることがわかります。
6. **直感的感覚とビジネス・社会への影響**
– 一般的な横ばい傾向は、WEIがこれらの期間で比較的安定していることを示唆しています。ただし、外れ値が示すように、経済状況や心理的ストレスは個別に大きな変動を起こす可能性があることから、個人と社会のサポートが重要です。
– 社会的福祉や経済政策の調整が必要になる可能性があります。特に「社会WEI（社会基盤・財務基盤）」の安定性がビジネスの信頼性に影響を与えるかもしれません。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、WEI（Weekly Economic Index）の構成要素に対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析なので、時間の経過によるトレンド（上昇、下降、周期性）は直接的に示されていません。PCAは変動の方向を示しています。データ全体のバラツキやパターンを見るうえで重要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 点の配置において、いくつかのプロットが他の点から離れている位置にあります。これらは外れ値として考えられる可能性があります。
– 特に、第1主成分が0.2付近、第2主成分が-0.2付近の点は他と大きく異なり、分析対象として注目するべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、異なる引数や因子の組み合わせが元になる高次元データを簡潔に表現しています。
– それぞれのプロットは経済指標の異なる側面がどの程度寄与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**:
– 左上から右下への緩やかな分布を示しています。これにより、一部の要素が他の要素と強く協働しないことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分（寄与率0.34）と第2主成分（寄与率0.17）が示されており、これらの軸に沿った分布とに疎む度合いから、どの要素が支配的であるかが考察されます。
– 第1主成分での分散が大きいため、こちらがデータに最も大きな影響を与えていることがわかります。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– PCAの結果は、どの経済要因が特に重要であるかの示唆を提供します。たとえば左下から右上に向かう分布が強調されていれば、特定要因の増減が直接的に経済インデックスに反映されることを示すかもしれません。
– 経済政策立案者にとっては、これらの情報はリソースの最適配分や重点的に管理すべき分野を特定するうえで有益です。
このようにPCAを通じて見える構造から、経済活動を効率的かつ精確に評価し、効果的な政策決定がなされることを期待します。
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。
