📊 データ分析（GPT-4.1による）
データに基づく分析を以下に示します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**:
– 2025年7月初旬に観測されたデータは全体として0.7〜0.8の範囲で変動していますが、明らかなトレンドは特定できません。この期間には、短期間での急激な変動があります。
– 特に7月2日から3日にかけての0.66や0.8など、急激な変動が観察されます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– 個人WEIはやや高めの0.7付近で安定している傾向が見られますが、社会WEIについては変動が激しく、特に7月3日に著しいスコアの上下があります。
– **詳細項目**:
– 各項目のスコアは0.6〜0.8の範囲内で変動し、一部は極端なスコアも見られますが、特定のトレンドや異常値がいくつか目立ちます。
### 2. 異常値
– **7月2日および3日の異常値**:
– 異常値が多く検出されたのは7月2日と3日で、これは特に一時的なショックに関連している可能性があります。
– 具体的には、経済的余裕や心理的ストレスが影響していると思われるスコアの大きな変動が見られます。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– STL分解が行われた場合、これらのデータは短期的なショックを受ける一方で、長期的な意味で安定しています。
– 明確な季節性は見られませんが、一部のスコアにおける急激な変動は短期的な外部要因によるものである可能性があります。
### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕と社会の持続可能性、および自由度と自治の間には強い相関が見られます。これらの項目は、経済的な安定性や個人の生活の選択に直接関連していることを示している可能性があります。
### 5. データ分布（箱ひげ図）
– 全体のスコアの中央値は0.7付近で、各項目のスコアは全体として大きなばらつきは見られませんが、一部のスコアに極端な高値および低値が見られます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**（寄与率: 39%）と**PC2**（寄与率: 17%）は、主要な変動要因として識別されています。
– PC1は特に経済的な要因に、PC2は健康やストレスなどの個人的な要因に関連している可能性が高いです。
### 総括
このデータセットにおける主な観察ポイントは、短期的な外部要因（例えば、政策変更や経済的なニュースなど）が一部のスコアに急激な影響を与えている可能性があることです。これらの異常値は迅速な介入やさらなる調査の対象となり得ます。また、長期的なWEIの安定には経済的安定が重要であり、社会的なインフラや持続可能性がこれを支える役割を果たしていると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左端に実績値や予測値が密集しており、それらの数値は比較的一定の範囲内にあります。中央から右側では、過去のデータと比べて時間が空いており、再び数値が現れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い丸が表示されています。これらは通常の範囲を超えている可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰による予測が急激に減少するトレンドを示しており、これは注目に値します。
3. **各プロットや要素**
– 青は実績値を示し、赤のXが予測値を示します。
– 緑の点は前年の比較値を意味し、今年のデータと比較するための基準になっています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なるトレンドを示しているため、どのモデルが最も実績に近いかの評価が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値、予測、異常値の位置関係が明示されており、比較しやすくなっています。特定の時期において予測と実績が大きく乖離している箇所があり、モデルの改善の余地がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測間での相関を探ることが重要です。現時点では、予測の範囲が広く、モデルの精度にばらつきが見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 直感的には、異常値や急激な予測の変動は市場に不安を生じさせる可能性があります。正確な予測を行うことは、経済界において重要です。特にランダムフォレスト回帰の予測の急激な変化への対応策が考慮されるべきでしょう。
– 前年との比較データが示されていることから、現在の経済状況が過去とどう異なるかを理解することで、戦略的な意思決定が促進されます。
このグラフから得られる情報を活用し、実績と予測の乖離を少なくするためのモデル改善や、外れ値の検出方法の精度向上が求められます。これにより、ビジネスの安定性や政策立案の信頼性が向上するでしょう。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、青い点で示された実績値があり、短期間のデータが表示されています。青い点は、若干の下落トレンドを示しているようです。
– 右側には、一年前の比較AIが緑の点で示され、これには明らかな上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の間に、大きく下がった異常値が存在し、これは経済的なショックや特異なイベントを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値（実測AI）、黒い縁のある円は異常値を示しており、これにより特定の期間における異常な変動が分かります。
– 様々な色の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しており、予測手法の多様性を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績データと緑の前年データには大きな隔たりがあり、年度ごとの変動が大きいことを示しています。
– 予測の信頼区間が広く設定されていることから、予測の不確実性がかなり高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測値との間には、一致していない部分があり、予測が実績に対して十分に当てはまっていない可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 人々は、実績データが不安定であることに直感的に気づくでしょう。特に異常値が経済の不確実性や潜在的なリスクを示唆するため、注意が必要です。
– ビジネスや政策立案者にとっては、これらの外れ値や不確実性を考慮に入れ、リスク管理や戦略の再調整が必要となります。特に、さまざまな予測モデルが使用されていますが、不確実性を低減するためのさらなる分析が求められるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフには、実績（青い点）と、複数の予測手法（x、紫色の線）による予測が表示されていますが、実績のデータは初期の数値で停滞しており、予測データは大きく減少する傾向を示しています。その後、前年のデータ（緑の点）は再度増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中には、データ密度が高いエリアが見られる一方で、低い数値に急落する予測が見られます。この急落は外れ値として特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、主要なトレンドを形成しています。
– 紫色の線とxは予測を示しており、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、一時的に急激に下がっています。
– 緑の点は前年の値を示し、一定の範囲での安定した変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータは予測との関係性を持ちますが、一部の予測手法（特にランダムフォレスト回帰）は異なるパターンを見せており、実績とは異なる方向性を示しています。
– 前年のデータは、安定した回復の傾向を示しており、実績や予測データと異なる特性を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には、明確な相関のあるパターンは観察されず、それぞれが異なる変動を示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– このグラフから、人間は予測に対する不安を感じる可能性があります。なぜなら、一部の予測手法が急激な減少を示しているからです。
– 経済や社会においては、予測の不安定さから、計画や戦略策定において注意が必要です。また、前年の安定した増加傾向に基づき、回復の可能性も考慮する必要があります。ただし、この回復は短期間に限る可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、実績（実績AI）が青い点で表示されており、これらはほぼ同じ値に集中しています。続いて、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が2025年7月頃から急激に下降しています。
– 一方で、2026年6月頃には前年（比較AI）の緑色の点が出現しており、これらはより高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は急激に下降し、その後のデータがありません。この下落は、予測モデルが何らかの大きな変動を予測している可能性を示唆します。
– 異常値は特に識別されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のデータを示し、安定した状態を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータで、時間が経つにつれてスコアが上昇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**:
– 実績AIと前年の比較AIのデータを見ると、全体的な増加傾向が予測されていますが、間の予測モデルでは一時的な低下を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データは直接的な相関は示していませんが、前年のデータが将来的な上昇を示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 短期的には経済的余裕の低下が示唆されていますが、長期的には改善が期待される可能性があります。このため、企業や政策立案者は短期的な対策を講じつつ、長期的な成長機会に備えるべきでしょう。
– 人間の直感としては、急激な下降は不安をもたらすかもしれませんが、前年の改善の兆候が将来に対する楽観的な見方を提供します。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期段階（2025年7月初旬）には、WEIスコアは0.6付近でスタートし、その周りで小さな変動を示しています。
– グラフの終盤に向かって、再び2026年7月付近でデータが登録されているが、期間中のデータが一貫しているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロット（実績AI）と異常値が近接しており、一部プロットが異常値として検出されています。
– 異常値は予測精度やデータ収集に起因する可能性があります。
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、直接測定されたデータと考えられます。
– **赤いクロス**は予測値で、新たな評価ポイントとして機能しています。
– **緑のプロット**は前年（比較AI）のデータで、前年との比較を示します。
– 線（灰色、ピンク、紫）は様々な予測モデルの結果を示していますが、グラフには明示的に続く線はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値（青）と予測値（赤）の乖離や予測モデル全体（ピンク、紫、緑）との一致/不一致が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 複数のAIモデルがほぼ同じ範囲の予測をしていることから、モデル間の一致した傾向が見られるかもしれませんが、実績値との連動ははっきり示されていません。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**:
– WEIスコアの安定性が見られますが、データのブレが少し大きいようにも見受けられるため、内部的な健康状態や経済状況の変動予測は慎重に行う必要があります。
– 異常値の発生頻度と位置から、データ品質や異常検知アルゴリズムの改善を検討する必要があるかもしれません。
– 実データと予測データのギャップは、モデルの改善可能性を示唆しており、経済指標への応用時の信頼性向上に繋げることができます。
データの期間やポイント数が限られているため、この分析結果は補完的なデータを用いて更に深い洞察が得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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間の分割**: 360日間のデータが複数の評価日にわたって提示されています。
– **主要トレンド**: 散布図で示される点（実績AIデータ）は主に初期から中期に集中しています。しかし、終盤には前年度の比較データが多く見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の実績データに対して、いくつかのデータポイントが異常値として認識されています（黒丸）。
– **変動**: 初期には小さな変動がありますが、それ以降の比較データはより安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績 (実績AI / 青)**: 各ポイントはその時点での個人の心理的ストレスWEIを示しています。濃い色はより強いデータ密度を示唆しています。
– **予測データ (X, 線, 紫)**: 様々な回帰手法による予測が示されています。初期の期間で見られます。
– **前年度 (薄い緑)**: 後期のデータは前年からの比較を提示。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 初期の実績データが主に予測データと重なっており、予測結果の検証が目的の一つと考えられます。
– 前年度データが後半に集中しており、時間経過と共に新規データが減少したことを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期のデータポイントは若干の分散を見せ、注意が必要かもしれませんが、全体としては一定の一貫性があります。
– 各回帰モデルのラインは、実績に基づく予測範囲を提示していますが、一部の実績データと直接の整合性があるかが課題です。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– **直感的理解**: 初期のストレスレベルの変動は、当初の不安定さを反映していますが、長期的には安定する可能性を示します。
– **ビジネスへの影響**: 経済状況やその他の外部要因による心理的ストレスの変化を予測し、マネジメントが対応策を講じる際の情報として活用できます。
– **社会への影響**: 個人のストレスレベルの管理が重要で、特に初期段階の不安定さがさらに探るべき課題とされています。
全体として、このグラフは初期の心理的ストレスの変動を示し、その後の安定期を理解するためのツールとして役立ちます。また、予測モデルの精度を高めるための試行と改善が示唆されています。
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:
グラフを詳細に解析します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側で実績値（青い点）が集まっており、スコアは比較的一貫しています。
– 極端な変動はないものの、予測（ランダムフォレスト回帰：紫線）は急激な下降を示しています。
– 360日後のデータ（緑の点）は回復していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月頃に異常値が観測されており（黒い丸）、予測された範囲を外れています。
– ランダムフォレスト回帰は、異常値の後に急激なスコアの減少を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績値を示し、主に安定しているが、異常値により一部外れた点がある。
– 線形回帰（灰色）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（紫）のいずれも、異常値によってパフォーマンスが影響を受けていることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは異なりますが、長期的なスコアの回復傾向を示しています。
– 過去の傾向（2025年目）は、次の年に向けて改善していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値は予測に大きな影響を与えており、短期的な変動が激しいです。
6. **直感的洞察および影響**:
– 異常値の存在は、自由度と自治に関する外的または内的要因の影響を示唆しています。
– 長期的には回復傾向にあり、経済活動や政策の見直しが行われた結果かもしれません。
– このタイプの変動と異常は、ビジネス戦略や政策の調整が必要であることを示しています。
このグラフは、個人の自由度と自治に対する経済的要因が時に大きな変動を見せることを示していますが、全体的な改善の兆しも見せています。
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**
– 初期の実績データ（青のプロット）は、比較的一貫して高いWEIスコアを示しています。
– 予測データ（紫、ピンクライン）は急激な下降を示していますが、これは予測モデルによるものと思われ、注意が必要です。
– 後半部の前年データ（緑のプロット）は比較的安定していますが、全体的なトレンドは予測されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいては、異常値（黒の円で示される）はほとんどありません。
– 予測時期には急激にスコアが低下するという予測が示されていますが、これについてはモデルの情報と照らし合わせる必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績AIによる実績値を示しています。
– 紫とピンクのラインはそれぞれ異なる回帰手法による予測を示し、特に紫のラインは急激な減少を示しています。
– 緑のプロットは前年の比較データを示し、全般的に高い値を保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異常値の位置が非常に近く、新たなトレンドやパターンの開始を示唆するかもしれません。
– 予測データにおける大きな変動は、社会的または経済的環境の急変を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データは比較的高い相関を持つように見えますが、予測と実績間の相関は確認できません。
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**
– 突如として予測の中でスコアが急激に下降することは、社会的公正性や公平性が脅かされる状況を示している可能性があり、ビジネスや政策決定者に警戒を促すものと考えられます。
– 予測モデルの結果が異なるため、使用されたモデル間での相違に基づくさらなる分析が必要です。このデータは、早急な介入や政策変更の必要性を示唆しています。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド:**
– 初期段階ではWEIスコアは約0.8付近で推移しており、その後、急に1.0まで跳ね上がる動きが見られます。
– その後、データが途切れ、再びデータが現れるのは2026年の中期で、こちらでは0.6付近を中心にいくつかの点がプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期段階には一部の点に「異常値」の印が付けられており、特に急激に1.0に上がる点が注目されます。これは異常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:**
– データ点は実績を示す青い丸で表され、予測値は赤いバツで示されています。
– 予測の信頼区間が薄灰色のラインで示され、異常値は黒い縁取りのある丸で強調されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がそれぞれ異なる線の色で示され、これらの予測手法が将来のトレンドを異なる方法でモデル化していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 過去データと予測データの関係性では、一時的な急上昇とそれに続く予測の安定性または変動度合いを観察することが可能です。それぞれのモデルが異なる未来を描いており、これは予測の不確実性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期段階のデータは主に0.8付近に密集していますが、これが異常値と見なされた点も含んでいることから、データ分布には不安定さがあると言えます。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 初期の急激な変動や異常値の存在は、社会や経済環境に何らかの劇的な変化があった可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会において、事前の警戒や予防策を講じることで、こうした変動に柔軟に対応する必要があることを示しています。
– 予測データが異なる手法で示されていることは、長期的な計画を立てる際の多様な視点が重要であることを強調しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの初期部分（2025年7月付近）は、実績値の分布が比較的一定ですが、急激な下降が見られます。その後、データに空白の期間があり、後半（2026年6月）に再びデータが集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ピンク色の線（ランダムフォレスト回帰）が急激に下がっているところは、外れ値や異常な変動を示しています。初期部分に実績値と予測（決定木回帰）の間で大きな変動があり、両者が一致していないことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値を示しています。
– 灰色のバーは予測の不確かさの範囲を示しており、信頼性の範囲を視覚化しています。
– 緑色のプロットが前年の比較値です。
– ピンク色、紫色の線は異なる予測モデル（ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰）による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値間で一致しない部分があり、予測精度にばらつきがあります。2025年7月から急下降するピンクの線はモデル間での不一致を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時点で急下降している部分やデータの不連続性は、モデル全体の相関に対して不安定な要因となっているようです。特にランダムフォレスト回帰が他よりも大きく逸脱しています。
6. **直感的な感想と影響**
– 初期の急激な変動や後半のデータの欠落などから、不確実性の高い状況を示唆しています。社会基盤や教育機会に関する改善や投資の必要性を考慮する際には、外れ値や予測の精度をどのように向上させるかが重要なポイントとなります。この不安定さは、政策決定者にとってリスク要因となる可能性があるため、慎重な分析と対応が求められます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドは、緩やかな変動が見られるが、予測の手法により異なる。
– 初期のデータポイントでは、実績（青のプロット）にある程度の変動が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには、異常値（黒の縁取り）がいくつか存在。
– ランダムフォレスト回帰の急激な下降が予測の開始時点で見られる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績、緑の点は前年のデータ、緑の線で示された範囲は予測の不確かさを示す。
– 紫のライン（ランダムフォレスト回帰）が急激に下降し、その後は予測が一定となっている。
– 予測の範囲やモデルごと（線形回帰、決定木回帰など）の差異が明瞭。
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の間には、モデルによる顕著な予測の違いがあり、これは予測手法の多様性を示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータには時間の経過とともに類似したパターンが見られるが、予測手法により結果が異なる。
– 異常値が監視に必要であることを示唆。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）に関するスコアの変動は、経済状況や政策変更に関連している可能性。
– 初期に見られる大きな予測範囲と異常値は、データの不確かさやモデルの信頼性に注意を呼びかける要素である。
– ビジネスや社会においては、予測の確度を上げるためのデータの質の改善や、多様な手法を用いた分析が推奨される。
このグラフは、経済や社会政策の効果を評価するための価値ある洞察を提供する可能性があります。直感的には、大きな変動や予測のばらつきは、意思決定における不確実性を示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは4日間のデータを示していますが、長期的なトレンドを判断するにはデータが不十分です。ただし、色の変化を見ると、期間内で大きな変動があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-01と2025-07-03に明るい黄色が現れています。これは他の日に比べて特に高い値を表しており、急激な上昇があったことを示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色は経済指標の強度を表し、暖色（黄色）は高値、寒色（青、紫）は低値を示しています。このことから、7月の最初と3日目は他の日に比べて経済活動が活発であったことを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各日付と時間帯のデータが示され、明確なサイクルがあるかどうかは判断が難しいですが、特定の日時に強度が集中しているのが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間のデータのため、明確な相関関係や分布のパターンを見つけるのは難しいですが、特定の日と時間帯に経済活動が集中している可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 色の強度分布から、一部の日や時間帯に特に高い経済活動が行われたことが直感的に感じられます。これにより、特定のイベントや政策発表があった可能性が考えられるため、ビジネスはこれに対応した準備や反応が必要になるかもしれません。
全体として、この短期間のデータは特定の日と時間に高い活動レベルを示しており、何らかの特異な出来事や活動が経済変動を引き起こした可能性があります。このようなデータを継続的にモニタリングし、背景要因を分析することで、ビジネス戦略への活用が期待できます。
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:
以下は、与えられた時系列ヒートマップから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド:**
– 日付に沿った全体的なトレンドを把握するには情報が不十分ですが、一部の時間帯において明確な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月3日に突出して高いスコアが観察されます（黄色）。この日は特に高い活動や重要な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃さや明るさが数値の高さを示しています。緑から青は中程度の値、黄色は高値、紫は低値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる時間帯のスコアを比較すると、明らかなサイクルやスケジュールされた時間帯に変動があるように見えます。特に8時と23時前後に変化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯ごとにスコアが異なり、一部の時間帯で他よりも高い活動が見られる可能性があります。特定のイベントやアクティビティにより影響を受けている可能性が考えられます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響:**
– 一部の時間帯の高スコアは、ビジネスや社会的な活動が集中する時間を示している可能性があります。例えば、7月3日の高スコアは、特別なイベントの日である可能性があり、その日は高い消費や経済活動があったと推測されます。
– 各時間帯のパターンを把握することで、マーケティングやリソースの配分に役立ちそうです。
全体として、このヒートマップは特定の日や時間帯の活動レベルを視覚的に捉えるのに優れており、これを基にさらなる調査や分析を行うことで、具体的な行動計画を立てることができるでしょう。
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:
このヒートマップから得られるインサイトは以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 全体的に色の変化が見られ、短期間での急激な変化が窺えます。これが全体の360日間を代表していると考えると、社会WEI平均スコアが特定の時間帯や日付で変動する様子があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に鮮明な黄色（高スコア）や紫（低スコア）のブロックが急激な変動を示唆しています。このような急激な変化は、特定のイベントや要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しているようです。中央の青や緑は中間スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間帯の交点で示されるスコアの変動があり、特定の時間帯においてスコアの変動が顕著であることがわかります。特に19時台の値が高いのは、何らかの活動が活発であることを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアのばらつきが大きく、一日の中でも大きく変動している可能性があります。このことは、ディナミックな要因（例：市場活動、消費者行動）が影響しているかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、特定の時間帯や日に社会的な活発さや不活発さが存在することを示している可能性があります。ビジネスにおいては、最適な広告のタイミングや市場活動の調整に役立てることができるでしょう。また、急激な変動に対しては、迅速な対応策が求められることも示唆されます。
このヒートマップを活用することで、時間や日付別の活動の変動に基づき戦略的な計画立案に寄与できるかもしれません。
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、経済に関連する複数のWEI項目間の相関関係を示しています。各セルの色は、各項目ペアの相関係数の値を表しており、1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関、0に近いほど無相関を示します。
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– トレンドとしては、固定の時系列データではないため、直接的なトレンドを議論することは難しいですが、相関を通じて間接的な影響を考察できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関ヒートマップでは特定の外れ値や急激な変動の判断は難しいですが、非常に弱い相関や負の相関は特に目立っていると言えるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**
– **赤色**: 強い正の相関を意味し、例えば「総合WEI」と「個人WEI平均」間で0.82の強い正の相関が見られます。
– **青色**: 負の相関を示し、例えば「社会WEI (公平性・公正さ)」と「社会WEI (持続可能性と自治性)」間では-0.80と非常に強い負の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データ間の相関を通じて、例えば「個人WEI（精神的ストレス）」と「総合WEI」間の0.68の正の相関により、精神的ストレスが総合的な経済的幸福感に影響を与える可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEI項目間で、0.7以上の正の相関が多く見られ、これらの要素が互いに強く連動していることを示しています。
– 一方で、負の相関もいくつか見られ、これは異なる項目が異なる方向性の影響を持つことを示しています。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**
– 強い相関を持つ項目間では、政策変更や社会的な変化が相互に影響しやすいと言えるでしょう。
– 負の相関は、特定の項目が他の項目に対して反作用する可能性を示し、政策形成時の配慮が重要です。
– 社会的な項目間の負の相関は、相反する優先事項となり得るため、調整が必要です。
このヒートマップを基に、政策立案者や経済分析家は、相関が強い項目を優先的に調査し、政策の方向性を検討することで、全体的な経済的幸福感の向上を目指すことが可能です。
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、さまざまなカテゴリのWEIスコアの分布を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 全体的に大きなトレンドは見られませんが、カテゴリ間でのスコア分布の違いが顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」には外れ値があります。これらの外れ値は、特定の期間や条件での異常なスコアを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱はWEIスコアの四分位範囲を示しており、中央値がどこに位置するかで中央傾向を把握できます。
– 色の変化はカテゴリを簡易に識別するためのもので、特に意味合いはないかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（持続可能性と自活生）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコア範囲は非常に狭く、安定したスコアを示していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが広く分布しているカテゴリもあれば、狭い範囲に集中しているカテゴリもあります。「社会WEI（生活基盤・教育機会）」のような広い分布は、異なる状況におけるスコアのばらつきを示唆します。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 広い分布や外れ値の多いカテゴリは、特定の改善が必要な領域である可能性があります。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値は、特定の影響要因が個人のストレスレベルに大きな影響を与えていることを示唆します。
– 社会全体の持続可能性や多様性といったパラメータが安定していることは、良好な社会環境の指標となり得ます。
この分析は、ビジネスや政策の意思決定において、注目すべきエリアを特定するための指針を提供します。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いて、WEI（経済指標）構成要素を2つの主成分に基づいてプロットしています。以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは見られません。データは各象限に比較的均等に分布しており、特定の方向へ集約された動きはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 著しい外れ値は見られませんが、右上や左下に離れて分布している点がいくつかあります。これらは特異な経済活動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 横軸と縦軸はそれぞれ第一主成分と第二主成分を表しており、各データポイントはこれらの成分に基づくプロットです。第一主成分が寄与度0.39、第二主成分が0.17であるため、第一主成分がデータのバリエーションの多くを説明しています。
4. **データの関係性**:
– データは明確なクラスターを形成しておらず、様々な方向にばらついています。したがって、特定のグループに明快な関連性があるとは結論付けにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間に明確な相関は見られません。データは無相関の状態に近いと言えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、データがどこか特定方向に偏ることなく広がりを見せている点かもしれません。これにより、経済活動が多様であること、そして様々な経済要素が異なる影響を与える可能性があると感じるでしょう。
– ビジネスや経済政策の観点からは、特定の要素に重点を置いて分析を続ける必要があるかもしれません。バラつきが大きいため、多様な戦略が必要とされる可能性があります。
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。
