📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析対象となっている2025年7月のWEIスコアデータから、以下の重要な洞察を得ることができます。
### 時系列の推移
– **総合WEI**:
– データの初期は0.725から0.75と高い域で始まっていますが、途中で急激な上下が観察されます。
– 特に7月3日に、大幅なスコアの上昇（0.796294まで）と、翌日には0.65までの下降が確認されます。
– 全体的には、初期には安定していましたが、中盤から終盤にかけて大きく変動し、最終的に再びやや高いスコアに戻っています。
– **個人WEIと社会WEI平均**:
– 共に大幅な変動を見せ、特に7月3日に異常値が目立ちます。個人WEIは一時期0.62まで下がり、その後昇降を繰り返しています。
– 社会WEI平均も同様に上下の激しいパターンが見られます。
### 異常値
– **異常値（アウトライヤー）の検出**:
– 7月3日に多くの異常値があり、その中でも0.64と0.80の大きな揺れが目立ちます。これらは短期的な不安定要因（例えば社会的イベントや政策変更）があるのかもしれません。
– また、個人WEIや個々の項目（経済的余裕、健康状態、心理的ストレスなど）における異常値は、外的ショックや個別の重大な出来事が影響している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解の結果**:
– 季節的パターンよりもランダムな変動が支配的であることを示しており、特に独立した要因が多いことを支持しています。
– トレンドは直線的ではなく、多くの外的要因が強く短期間にスコアを揺るがしているため、予測困難な変動パターンが形成されています。
### 項目間の相関
– **相関の強さと意味**:
– 経済的余裕と社会WEIの関連性が強く、経済的変動が直接社会全体の幸福度に影響することを示す。
– 一方で、心理的ストレスは他の個人関連項目（健康状態、自由度と自治など）とやや逆相関の可能性があり、個人の幸福度を一定に保つための幅広いサポートが必要であることが暗示されます。
### データ分布
– **データのばらつき**:
– 箱ひげ図において、個々の項目で外れ値が頻出しています。特に7月3日を中心に、極端なスコアが強調されており、データ全体としては広い分布を見せています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2**:
– PC1の寄与率が0.41と最大であり、WEIの変動に対する最も影響力のある要素であることが示されています。これは主に経済的および社会的な要因の影響を示唆します。
– PC2は0.16の寄与率を持ち、こちらはおそらく個人レベルの要因（心理的ストレスや健康状態）が含まれることが考えられます。
### 総括
このデータセットからは、全体としてのWEIスコアが外的および個別要因によって強く振り回されている様子が明らかです。異常値が多発していることから、短期間に重大な環境変動や社会的変化があったことが想定されます。また、PCA分析により、経済的および社会的要因の重要性が強調され、その維持には多角的な政策介入が有効である
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**
– 青い点で示された実績のデータは、期間の最初で比較的安定しており、大きな上下動は見られません。
– ピンクの線（予測）は二つの異なる回帰モデルによるもので、一つは横ばい、もう一つは急激な下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で強調された点は外れ値を示していますが、実績データ内に重大な外れ値は見受けられません。
– 期間全体として急激な変動はなく、安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、実際のWEIスコアの実績値を示しています。
– ピンクの線は予測されたWEIスコアであり、それぞれ異なるモデル（線形回帰とランダムフォレスト）が示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、これが実績データと予測値の間の不確実性を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値の間にはギャップがあり、特にランダムフォレストによる予測は実績よりも低下傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は安定しており、時間の経過とともに変動が少ない傾向にあります。
– 予測と実績の間には相関がなく、特にランダムフォレストの予測は実績データを全く異なる傾向を示します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績データが安定していることから、現在の経済状況は比較的安定していると感じられます。
– しかし、予測データは将来的にWEIスコアが低下する可能性を示唆しており、これが経済の先行きに不安感を与えるかもしれません。
– ビジネスにおいては、この不一致を考慮し、複数の予測手段を用いてリスク管理を行うことが求められるでしょう。
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:
以下の分析を行いました。
1. **トレンド**
– 過去の実績データ（青い点）は、特定の範囲内に集まっています。この時点では、動きに大きなトレンドは見られず、横ばいのように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点が集まる枠内に、いくつかの外れ値（黒で囲まれた点）が見受けられます。これは予想と実績の間に乖離がある点を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、黒で囲まれた点は外れ値です。予測データは赤い×で示され、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）の線が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績の間に明確な相関は見られませんが、予測モデルはそれぞれ異なる傾向（横ばい、減少）を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は特定の範囲内に集中していますが、予測モデルは今後の異なる傾向を示唆しており、特にランダムフォレスト回帰は大きな減少を予測しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績が堅調である一方で、予測モデルによっては今後の大きな変動を示唆しており、特にランダムフォレスト回帰の減少が注目されます。ビジネスにおいては、これらの予測に基づいたリスク管理や戦略策定が重要になるでしょう。特に外れ値の原因を分析することが、将来の予測改善に役立つ可能性があります。
この分析により、予測と実際のデータの乖離を理解し、リスクに備えた適切な意思決定を促すことが可能になります。
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（実績AI）はほぼ横ばいで、大きな変動は見られません。
– 予測（線形回帰）は緩やかに減少しています。
– 予測（決定木回帰）はやや増加しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに外れ値は特に見られません。
– 実績の密集度が高い一方で、予測による異なるトレンドが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は現在の実績データを示します。
– 赤い「×」は予測値を示していますが、直接表示はされていません。
– 灰色のシェーディングは不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値との間にバラツキが見られるが、相互の詳細な関係性を示すにはデータが不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のウェイトスコアは短期間で安定しています。
– 予測モデル間で異なる傾向が示されていますが、実績データとの相関は明確ではありません。
6. **人間が直感的に感じること、影響**
– 安定している実績データは信頼性のある現在の経済状況を示しているが、異なる予測モデルが提供するトレンドの違いは、将来の不確実性を強調します。
– ビジネスへの影響として、現状維持を基本としつつ、ライン化回帰やランダムフォレストの予測を考慮したリスク管理が必要です。
– 社会的には、予測の不確かさが示す経済の変動性に対処するための備えが求められる可能性があります。
このような分析により、現状の理解を深めることができるとともに、将来の戦略策定に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– スコアの実績データ（青い点）はほぼ横ばいで安定しています。
– 一方、予測データ（特に決定木とランダムフォレスト）は下降トレンドを示しています。線形回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに大きな外れ値や急激な変動は見られません。しかし、異常値とマークされた点がいくつか存在します。
– 全体的に観察された範囲内です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のスコアを示し、プラス記号は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。これが狭いことは、実績データが比較的一貫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**
– ランダムフォレストと決定木の予測は、今後の下降を示唆していますが、実績ではその兆候が見られていません。
– 手法間での予測の違いが明確であり、特に非線形モデルが減少を示している点が特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ランダムフォレストと決定木の予測の一致した下降トレンドが目立ちます。
– 実績データは安定していますが、線形回帰予測ではその安定性を反映した横ばいの予測をしています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績が安定しているにもかかわらず、予測が下降を示唆しているため、慎重な監視が必要です。このギャップは、外部要因や予測モデルに考慮されていない変数がある可能性を示唆します。
– 社会的には、経済的余裕の減少の兆候が見られる場合には、政策的な介入やサポートが必要になるかもしれません。
– ビジネス側では、今後の市場の不確実性を踏まえた戦略立案が求められます。
このグラフは、実績と予測のギャップを分析し、それに基づいて適切な戦略を策定するためのきっかけを提供します。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく視覚的な特徴と洞察です：
1. **トレンド**:
– 現在のデータ（青い点）は、期間の初めに集中しています。
– 線形回帰（青色）、決定木回帰（緑色）、ランダムフォレスト回帰（紫色）の全ての予測では、今後のスコアは概ね横ばいから微減する傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多数のデータポイントが異常値としてマークされています（黒い円）。
– 急激な変動は見られませんが、最初の数日間にポイントが集中していることが目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績値は青い点で示されています。
– 予測値は赤い×で示され、将来的な推移を予測したものです。
– ガイドライン（灰色の範囲）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**:
– 異なる回帰モデルが異なる予測ラインを示していますが、非常に大きな違いはなく、同様のトレンドを共有しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の数日間はデータが密集し、異常値が多い中で、全体的なデータ分布は狭い範囲に収まっています。
– 各回帰モデルの予測は、全体的に減少傾向があることから、相関がある可能性があります。
6. **人間が感じる直感やビジネス・社会への影響**:
– 全体の健康状態スコアが一定以上を保っていることは安心感をもたらすかもしれませんが、異常値の多さは潜在的なリスクを示唆しています。
– 企業や個人がこのデータを使用する場合、異常値への対処法や、予測に基づく対策が必要とされるでしょう。
この分析から、将来的な健康状態スコアがあまり変動しないことを示しているものの、異常値の頻出は注意を促します。この情報は、ビジネスや保健政策の調整において重要な指標となり得ます。
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
1. **トレンド**:
– 期間の初め、特に2025年7月1日から5日付近では、実績データは一貫して高い値を示しています。
– それ以降は実績データの新しいプロットがなく、予測値に切り替わっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには外れ値とされるデータポイントが何箇所か見られます。
– 特に7月5日前後には、予測不確かさ範囲内にあるものの、異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、初期期間に集中しています。
– 赤い × は予測値で、実績値が得られなくなった後に続いています。
– グレーの範囲は予測値の不確かさを示しています。
– 紫色の線（線形回帰）、水色の線（決定木回帰）、ピンク色の線（ランダムフォレスト回帰）は異なる手法による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法ごとに異なる動向を示しているが、全体の傾向は大きく変わってはいません。
– ランダムフォレスト回帰だけが大幅に下方に予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ自体は比較的一貫しているが、予測によって異なる動きが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の高い実績値が示すように、この個人または対象の心理的ストレスは高かった可能性があります。
– 予測モデルによっては継続的なストレスの増大が示唆されるが、特にランダムフォレスト回帰の過度な低下は注意を要します。
– 企業や社会においては、ストレスのトレンドを把握することで、労働環境の改善や健康管理の強化に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）はほぼ横ばいで、特に大きな変動が見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は一貫して下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に外れ値（白い円で囲まれている）がいくつかあります。これは、特異な出来事や珍しい状況により期待された範囲を超えたデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実際のパフォーマンスを示し、黒い丸で囲まれた部分は外れ値です。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しており、予測モデルの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**
– 他の予測モデル（線形回帰と決定木回帰）が示されていないため、ランダムフォレスト回帰との比較は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、予測よりも変動が少なく安定しています。予測の不確かさの範囲外に幾つかの外れ値があるものの、全体としては大きなインパクトを持たない可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、実際の状況は比較的安定しており、予測によって示される急激な下降トレンドと大きく異なります。このような解析結果は、経済的な自由度や自治に関する取り組みや政策の見直しが必要かもしれません。
– 下降トレンドが続くと予測されているため、今後の経済的独立性や自治に影響を与える可能性についても考慮する必要があります。
この分析は、予測モデルの再評価や、特に外れ値を生み出す要因の再確認に基づく行動計画の策定を促すかもしれません。
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:
このグラフは社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを時系列で示しており、30日間のデータが視覚化されています。以下、具体的な分析と直感的な洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）はおおむね0.4から0.8の範囲で変動しています。目立った上昇または下降トレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンク線）は、急激に下降し、その後一定の値を保持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実際のデータにおいては、顕著な外れ値は何点かあり、この範囲から外れた値として黒い円で示されています。
– ランダムフォレストの予測に急激な下降があり、これは異常な動きと考えられます。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、視覚的に信頼性の一つの要素を表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示し、予測精度に関する重要な情報を提供しています。
4. **時系列データの関係性**
– 線形回帰や決定木回帰の予測線は示されていないため、ランダムフォレスト回帰の予測のみが比較対象であり、実績データとは異なる動きをしています。これはアルゴリズムの統計的特性やモデル誤差等が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値においては、特定の周期性は見られず、ばらつきがあります。ただし、ランダムフォレストの予測による強い下降トレンドは非常に目立っています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**
– このグラフは、社会的公平性に関する指標が安定しているように見えながらも、予測モデルにおいては急激なリスクが想定されていることを示唆しています。実績データの大きな変動や外れ値は、予測モデルがこれにうまく適合できていない可能性を示しています。
– 特にビジネスや社会への影響としては、政策決定者が今後の動向に注意を払い、モデルの精度や異常値の影響を精査する必要があるかもしれません。この急変動は、潜在的な社会問題を示唆する可能性があるため、詳細な分析が求められます。
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:
### グラフ分析の専門家としての視点
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間の初めに集中的に配置されていますが、大きな上昇や下降トレンドは確認できません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は安定しており、おおむね横ばいの予測を示しています。
– 線形回帰（緑の線）と決定木回帰（青緑の線）は、時間の経過とともに微増傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データは異常値として特定されており、これらは全体のパターンから外れたデータポイントを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示しており、黒い縁取りのデータポイントが外れ値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの影響を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ある程度の共通した傾向を示していますが、線形回帰と決定木回帰が微増しているのに対して、ランダムフォレスト回帰は横ばい傾向です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は部分的に離散的であり、いくつかの外れ値は全体のスコアの平均値から大きく偏っている様子が見受けられます。
### 直感的なAIとしての洞察
– **人間が直感的に感じること**:
– 実績データの不規則性が気になる要因となるかもしれません。特に外れ値の存在はデータの信頼性や品質に対する懸念を生む可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアが大きく変動しないことから、安定した状況が続いているように見受けられますが、外れ値の存在はリスク要因となりえます。
– 予測手法の選択において、特定の外れ値への対応が欠かかせないとされる場合、ランダムフォレスト回帰が堅実な選択として評価されるかもしれません。
これらの結果を鑑みて、観測された外れ値についての詳細な分析が推奨されます。また、予測手法の再評価や異常値をどのように扱うかについての戦略的なアプローチが必要です。
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
実績データ（青いプロット）はほぼ一定で、横ばいのトレンドを示しています。予測データにおいて、線形回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ安定しているのに対し、決定木回帰は緩やかに下降しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
グラフ上では、外れ値として特に目立つプロットはありません。異常値として示されている点はありませんので、データは全般的に安定していると言えます。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青いプロット）**: 過去の実績に基づくデータを示しています。ほぼ変動はありません。
– **予測（赤の十字）**: 未来の予測データですが、特に大きな変動はありません。
– **予測の不確かさ（灰色の帯）**: 予測の範囲が狭く、不確実性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
線形回帰とランダムフォレスト回帰による予測は、実績データと密接に一致していますが、決定木回帰は若干の下降トレンドを示しており、3か月以上の長期予測において異なる傾向を示す可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
このグラフでは、実績データと予測データが全体的に高い一致を見せていることから、非常に強い正の相関があると推測されます。
### 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
このグラフからは、社会基盤や教育機会の分野が非常に安定しており、急激な変化がないことが感じられます。ビジネスや政策決定においては、現状維持の施策が効果的であると考えられる一方で、新しいアプローチが必要な変化を探るきっかけともなり得ます。決定木回帰の予測が下降に転じているため、中長期的にはこの変化を注意深く監視すべきです。
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:
このグラフについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）が初期に集中しており、横ばいの傾向が見られます。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク線）は下降トレンドを示しています。
– 線形回帰（淡い青線）と決定木回帰（緑線）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）が確認でき、全体のスコアのばらつきを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績AIは青の点で示され、不安定さがあります。
– 予測値は三種類のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測の傾向が異なるため、選択する予測モデルによって見通しが大きく異なることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.5から0.8の間に集中しています。異常値を除けば、比較的一定範囲に分布しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 社会WEIが今後どのように推移するかは不透明であり、特にランダムフォレストが示すような下降トレンドが顕著ならば、社会的な安定度に懸念が生じる可能性があります。
– ビジネスや政策立案においては、どの予測モデルを重視すべきかの選択が重要であり、データのばらつきや外れ値の分析が鍵になるでしょう。
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:
このヒートマップを分析してみます。
1. **トレンド**:
– 色の変化を観察すると、特定の時間帯で色が濃淡のパターンが見られます。特に、黄色から緑、青へと色が変化する部分があり、これが時間経過に伴う変化を示唆しています。
– 日毎の違いよりは、時間帯による変化が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月3日の夜19時以降は、明るい黄色が目立ち、他の日や時間帯と比べて値が突出しています。これが外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを示しており、黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示します。
– スコアが高い時間帯は多くはないため、一般的には紫や青が支配的です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付の時間帯による変化に周期性は見られないが、特定の時間（19時）で高い値を示す傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい黄色が特定の時間帯に集中していることから、特定のイベントや時間に関連してWEIスコアが変動している可能性があります。
6. **直感的洞察と影響**:
– 色の変化から、特定の時間帯での活動が増加または経済活動が活発になる可能性があります。
– ビジネスや政策判断においては、この時間帯での活動の原因を探ることが重要かもしれません。高いスコアが持続するならば、その要因を理解し、効率や効果を最大化するための施策を考えることができます。
このヒートマップの分析を通じて、特定の時間帯における変動や異常点に注目し、それが他の経済指標やイベントとどのように関連しているかをさらに調査する価値があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に明確な上昇や下降のトレンドというよりは、比較的安定した横ばいの数値が多く見られます。ただ、特定の日時での急激な変化はありそうです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月3日の夜に明るい黄色が目立ち、これは他の日に比べて値が大きい可能性を示しています。これが外れ値として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は数値の変動を示しており、緑から青、紫にかけて色が変わることで数値の低下、黄色は高い数値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変化が重要であり、特に1日の中でどの時間帯に重要な変動があるかに注目するべきです。夕方から夜にかけて数値が大きくなる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によって一定の訴求があるようであり、特に夕方以降が活性化していることがわかります。これは、日中の活動が外部要因に影響されるためかもしれません。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– ビジネスの観点から見ると、夜間に顕著な活動が見られるため、この時間帯に注力する戦略が考えられます。
– 瞬間的なピークや外れ値がある日時は、特別なイベントや外部要因により影響を受けている可能性が考えられ、これを探ることが今後の計画に寄与するでしょう。
もしさらなる分析が必要であれば、特定の時間帯や日を狙ってデータをさらに精査することをお勧めします。
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:
以下は、提供されたヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– 日時が示す縦方向に、色の変化が観察できます。一定のパターンが見られない場合や、色がランダムに分布している場合は特定のトレンドがないかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明るい黄色や暗い紫などのはっきりした色は、極端な値や急激な変化を示唆しています。特に、2025-07-01の19時台には明るい黄色があり、極端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（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さや低さを示しています。ヒートマップでは、黄色が最も高いスコア、紫が最も低いスコアを表しているようです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 複数の時間帯にわたって観測される場合、特定時間帯におけるパターンや周期性があれば、それぞれの時間帯がどのように関連しているのか見えることがあります。しかし、現在のデータでは明確な周期性や相関は確認しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布が時間帯ごとに異なることから、時間帯によってスコアがばらついていることが考えられます。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– 極端な値が特定の時間帯に集中している場合、その時間帯に何らかのイベントや要因が影響している可能性があります。ビジネスにおいては、特定の時間帯が他よりも活動的であることを示し、その時間に合わせた戦略を考える必要があるかもしれません。また、社会的な動向を理解する観点からも、特定の時間帯に注目することが重要です。
この分析により、特定の時間帯における社会的な変化や動向をより深く理解するための基盤が構築されるでしょう。
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
1. **トレンド**
– ヒートマップは特定のトレンドや周期性を表示しませんが、相関値が高い項目には明確なパターンが見られます。全体的に「総合WEI」と他の項目との相関が高く、統合された動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関がほぼ0または負の相関を示す箇所は外れ値として注目できます。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には負の相関が見られ、一般的に考えられる関係性とは逆の動きが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃度は相関関係の強さを示しています。濃い赤色は高い正の相関、濃い青は高い負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 全体的に「総合WEI」は他のWEI項目と強い関係を持っており、一つのモジュールとして機能している可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間には非常に高い相関（0.85）があり、これらが密接に関わっていることがわかります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間の相関は低く、これらの要素間には独立した動きがあることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– **直感的な洞察**: 「総合WEI」が他の要因と強く相関しているため、これが主要なパフォーマンス指標となります。この結果、「個人WEI平均」や「社会WEI（公平性・公正さ）」の改善が、総合的な経済的健康や社会的福祉に直接寄与する可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 経済的余裕や心理的ストレスに関連する指標が強く相関しているため、企業はストレス管理や経済的支援プログラムを強化することで、従業員の全体的な効率や幸福度を向上させる戦略を考慮する必要があります。
– **社会への影響**: 公平性や持続可能性が社会的要素として独立していることから、これらの分野での施策や政策が必要であることが示唆されます。政策立案者は、持続可能性と自治性を高めることで社会の安定を図ることが求められます。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなWEIタイプのスコア分布を視覚的に比較しています。以下に特徴的な点と考察を示します。
1. トレンド:
– 各WEIタイプは横ばいの分布を示し、明らかな上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– WEIスコアの中央値は全体的に比較的一貫性がありますが、いくつかのタイプでばらつきが見られます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 「個人WEI（経済的余裕）」および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で外れ値が多く見られます。これは、これらの領域でのスコアの変動が激しいことを示唆しています。
3. 各プロットや要素:
– 色の違いは各WEIタイプを区別しやすくしています。
– 箱の範囲が広いものほど内部変動が大きいことを示します。「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は特にばらつきが大きいです。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 時系列データがないため、直接的な関係性は分析できませんが、異なるWEIタイプ間のスコアばらつきが比較的類似したパターンを示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 相関の詳細はグラフからは直接わかりませんが、メディアンや箱の配置から「総合WEI」と「個人WEI平均」は似たような分布を持つ可能性があります。
6. 人間の直感とビジネスや社会への影響:
– 高いばらつきや外れ値は、特定の領域での経済的不安定さや社会的課題を示唆しています。
– ビジネスにおいては、心理的ストレスへの対応や多様性の尊重が求められる可能性があります。社会的には、経済的余裕の格差を縮小するための政策が考慮されるべきです。
このグラフから、現状の社会経済的課題に関する理解を深め、対策を講じるためのヒントが得られます。
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、主成分分析（PCA）を用いて経済カテゴリのWEI（Weekly Economic Index）構成要素を視覚化しています。以下は、視覚的な特徴とその洞察です。
1. **トレンド**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確なトレンドや周期性は見られません。プロットの分布は全体的に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上および左下に配置されているポイントは他よりも離れており、外れ値とみなされる可能性があります。これらのデータは特異なイベントや状況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**:
– 各プロットは、30日間のWEI構成要素を第1と第2の主成分に投影した結果を示しています。
– 第1主成分（寄与率0.41）はデータの大部分を捉える主要な軸を示し、第2主成分（寄与率0.16）は残りのばらつきを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個々のポイントは、異なる期間やイベントによって変化する経済指標を示す可能性があり、データ全体にわたっての関係性や関連性を見つけることは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は特定の方向に偏っていないため、主成分同士の強い相関は見られません。データは比較的一様に散らばっています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– データのバラつきは、多様な経済状況や条件の影響を受けていることを示唆します。特定の外れ値は、経済における予期しないイベントやトレンドを示している可能性があり、これらの要素を分析することで、ビジネス戦略や経済政策の見直しに役立つかもしれません。
全体として、このグラフは経済データの多様性と変動性を示しており、その要因を特定することでより深い理解が得ら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。