📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析概要
このデータセットでは、不安定なWEIスコアの動きが観察され、特定の期間に異常値が存在します。総合WEIは特に顕著な変動を示し、一部の評価日では異常な高低が見受けられます。個人および社会のWEI平均も似た傾向を示し、データには多くのカテゴリにおいて異常値が検出されています。
### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 変動が激しく、2025年7月3日を中心に顕著な上下動が確認できます。この日の日中、特に夜間に異常値が多く検出されました。
– **個人WEI平均および社会WEI平均**: それぞれ7月3日に大きな変動を記録し、特に夜間は高スコアが集中しています。
### 異常値とその背景要因
– **総合WEIの異常値**: 特に2025年7月2日の夜間から7月3日の夜間にかけて、スコア0.66から0.80など極端な変動が観察されました。この期間内に、異常な社会イベントや経済的ショックがあった可能性があります。
– **個人WEI平均の異常値**: 7月3日中に0.62およびそれ以上の異常値が観察され、特定要因を探ればエラー計測や外部インパクトの影響が考えるべきです。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と社会WEIは比較的高い相関が見られ、それぞれの日において類似した増減を示しています。
– 精神的ストレスと自由度・自治もやや相関を示し、日常の活動の自由度が精神的健康に影響を与えている可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図分析によると、大半のWEIスコアにおいて外れ値検出があり、特に個人および社会のWEI変数周辺では高い分散が確認されます。
### 主要な構成要素の考察 (PCA)
– **PC1が41%を占め**、主に個人面に関係する変動要因に強く影響されていると考えられます。PC2の16%は社会的要因との関係性を示唆しています。
– ストレス管理、経済的状況、社会インフラの充実がそれぞれ強い影響を与えています。共生、多様性の保障も社会WEIの向上に寄与していた可能性が見られます。
### STL分解結果
– **トレンド**: 毎日のスコアに重大な変動をもたらす要素が表面化。特に短期間で著しいスコア変動を示す。
– **季節性パターン**: 1日のスコア変動が7月3日に集中。明らかな季節性パターンは確認できませんでしたが、特定日のイベントが見られる。
– **残差成分**: 説明できない変動はデータ収集プロセスや計測エラー、予期しない外部要素によるものが推測される。
今回の分析結果は、WEIスコアの計測方法およびその背景にある要因に対する更なる深掘りが必要であることを示唆しています。また、データ収集頻度および異常値の発生原因を全体的に精査することで、分析の精度を向上させる手がかりを得られると考えられます。
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**:
– 総合WEIスコアの実績値（青い丸）は、7月1日から7月8日あたりの区間で並び、変化が少ない横ばいのトレンドを示しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（青と水色の線）は横ばいで一定していますが、ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにおける異常値は黒い丸で囲まれており、7月1日あたりでいくつか観察されます。これは実績値からの異常な乖離を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実際の実績値を示しており、これが実際の経済活動の指標となります。
– 赤いクロスは予測値を示しますが、現在のスライドでは観察されません。
– グレーの背景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**:
– 現時点では、実績値と予測手法間の一致は微妙であり、特にランダムフォレスト回帰の予測は他の手法との差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはほぼ一定の範囲にあり、予測と大きくは乖離していませんが、ランダムフォレストの予測は下降トレンドを示し、他と異なる振る舞いをしている点が注目できます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 人々は、このデータの安定性と、特に予測の不確かさが少ないことから安心感を得るかもしれません。しかし、下降傾向を示す予測モデル（ランダムフォレスト）は注意が必要です。経済活動における潜在的なリスクとして捉え、早めの対応が求められる可能性があります。
### 洞察
– 線形回帰の予測が一定しているため、長期的には経済状況に大きな変化がないと見られるかもしれませんが、異常値や下降傾向を示す予測から、潜在的なリスク要因を見逃さないことが重要です。
– 経済指標としてWEIスコアが安定していることは、安心材料として捉えられるが、無視できない異常な変動に対しては警戒心を持つ必要があります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のプロット（青色の点）は、2025年7月1日から7月10日までの10日間に集中しています。この期間内では、データの変動が少なく、概ね横ばいで安定していることが示されています。
– 予測データは、2025年7月11日以降の長期的な動向を示し、線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）と3種類の予測があります。これらの内、線形回帰と決定木回帰は横ばいの動きなのに対して、ランダムフォレスト回帰は減少トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は中央の青い点が黒い円で囲まれた形で示されています。これらは、他のデータ点と大きく乖離している可能性がある点を指しています。
3. **各プロットや要素**
– 青の点は実績データ、赤の「×」は異常値を示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示す範囲です。これにより、予測の信頼性や予測のバリエーションに対する理解が深まります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは安定していますが、予測データによる今後の傾向は多様です。これにより、将来のWEIスコアの方向性に対する不確かさやリスクが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績データは高めのスコアを維持していますが、予測モデルによっては下降トレンドを示すことから、モデルの選択によって結果が大きく異なる可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績が安定している反面、予測ではモデルによる異なる将来が示されています。このことは、ビジネスにおける意思決定においてリスク管理が必要であることを示唆しています。
– 特に長期的な下降予測を示すモデル（ランダムフォレスト回帰）については、ポテンシャルな経済的リスクに備えるための戦略が求められる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青いプロット）**は、全体として短期間で横ばいの傾向を示しています。大きな変化はなく、ほぼ一定のWEIスコアを維持しています。
– **予測（線形回帰、緑色線）**と**予測（決定木回帰、青色線）**は横ばい傾向を示しており、安定したWEIを予想しています。
– **予測（ランダムフォレスト回帰、紫色線）**は下降トレンドを示しており、将来的にWEIの減少を予想しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてプロットされたデータポイントがいくつか存在しますが、大きな外れ値は観測されていません。全体的に安定した動きです。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績のWEIスコアを示し、各プロットの密度は高く、全体的にコンパクトで、急激な変動はありません。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、比較的小さい範囲であることから、実績データに基づく予測が高い信頼性を持っている可能性があります。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測手法による分析がなされています。異なる手法の予測結果の差異は、将来の不確定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間の相関は、実績の安定性が予測にも表れていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 短期間で安定したWEIスコアを基に、今後も安定した状況が続く可能性が示唆されます。
– ランダムフォレストによる予測が下降傾向を示しているため、注意が必要です。早めの対策が求められる可能性があります。
– ビジネスにおいて安定性は歓迎されますが、下降トレンドの予測が示されている場合は、予防策の検討が重要です。
これらのポイントを踏まえて状況を把握し、必要に応じてデータを詳細に分析することが望ましいでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
グラフにおける実績データ（青い点）は、最初の数日間にわたって0.7から0.8の範囲でほぼ水平（横ばい）に保たれています。一方、予測データ（ピンク色の線）は、線形回帰とランダムフォレスト回帰のいずれについても異なるトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）は初期の期間、比較的変動せず横ばいになった後、わずかに下降しています。
– 線形回帰（青色）は継続的な下降トレンドを示しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
いくつかのデータポイントは異常値として識別されていますが、これらは初期のデータで密集しています。異常値は黒い円で強調されており、他のデータ点と大きく異なるわけではないため、異常の度合いは低い可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **実績（青い点）**：経済的余裕指数（WEI）の過去の実績データ。
– **予測（ピンク色と青色の線）**：異なる手法を用いた未来の予測。
– **不確かさの範囲（灰色のバンド）**：予測の信頼度区間を示しており、この範囲内での実数の変動が予想されます。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
実績と予測の間に明確な相関関係が見られます。短期の実績データに基づく予測は、特にランダムフォレスト回帰によって、初期の水平トレンドを反映させつつ、将来的な変動を予測しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
データの密度は初期の期間に集中しており、外れ値はそこまで大きくないように見受けられます。相対的に、予測が根拠のある推測であり、実績データとの乖離はそれほど大きくありません。
#### 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
人々がこのグラフを見た場合、短期的には経済的余裕が安定していると感じつつも、将来的な下降を示唆する予測に不安を覚えるかもしれません。この変動が長期にわたって続くと、個人の経済的な意思決定（例：貯蓄や投資）に影響を与える可能性があります。また、ビジネスにおいては、消費者需要の読み違いに気をつける必要があるかもしれません。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、短期間で非常に一定しており、0.6から0.8の範囲に集まっています。しかし、予測は方法によって異なります。
– 線形回帰や決定木回帰による予測はほぼ横ばいである一方、ランダムフォレスト回帰による予測はわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、外れ値として示されているデータポイントが複数存在しています。これらは基準範囲から外れた値を示すものです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で示され、予測は赤い「×」で表されています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、この範囲内での変動が予想されます。
– 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）はそれぞれ異なる線で示され、長期的なWEIスコアの推移を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測ラインはほぼ同じ方向に進んでいますが、ランダムフォレスト回帰はやや異なる傾向（下降）を示しています。これにより、モデル間での予測の違いが浮き彫りになります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは非常に集中しており、大きな変動は見られません。このことはWEIスコアが安定していることを示しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– 実績データの安定性は肯定的な健康状態を反映している可能性があります。
– 予測が横ばいまたは下降傾向にあることは、中長期的に健康状態の維持または小さな低下を示唆しており、対策が必要かもしれません。
– このようなデータをもとにした政策や健康維持の施策は、個人や社会全体の健康状態の改善に寄与する可能性があります。予測モデルの違いがあるため、複数の視点での分析が求められます。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの30日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 初期10日程度は実績のデータポイントが横ばいで、0.6付近に集まっています。
– 線形回帰の予測は、この初期値から徐々に下降するトレンドを示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、一定の値（約0.6）を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間に複数のデータポイントが異常値として識別されています。これらの外れ値がどのように処理されるかにより、ストレスの評価に影響する可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータポイントを示し、ここでストレスがどのように変化しているかがわかります。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、ここには実績の変動範囲も含まれています。
– 三つの異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる未来のシナリオを提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は共に一定の安定した見通しを示していますが、線形回帰は変化がある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは特定の範囲に収束しており、異常値がありながらも、全体的には中央付近での集中が見られます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 初期段階の実績値の安定は、しばらくの間ストレスが一定水準であることを示唆し、組織や個人が一時的な安定期にあるかもしれないと直感的に感じるでしょう。
– 線形回帰の予測では、将来的にストレスが低下していくシナリオを考えることができますが、これは改善策や環境の変化が影響していると推測できます。
– 一方、他のモデルが一定値を示していることから、間違った予測や過度の楽観に警戒を促す必要があります。社会的にみると、心理的ストレスの管理改善がビジネスパフォーマンス向上に寄与する可能性があります。
このグラフの分析は、データ分析や心理的介入による戦略策定において役立つインサイトを提供できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ**（青色プロット）は、2025年7月頭に集中しており、その範囲は比較的狭いです。
– 各予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全体的に安定していますが、**ランダムフォレスト**の予測が経時的に急激に低下しているのが顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには異常値が含まれているようで、外れ値がいくつかあります。
– ランダムフォレストによる予測線が時間の経過とともに急激に下がる動きが観察されました。
3. **各プロットや要素**
– **青色の実績データ**は実績値を示し、その密度は特定の期間に集中しています。
– **異常値**は黒で囲まれて強調されています。
– **予測の不確かさ範囲**（グレーの帯）は、特に実績データの初期に広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木の予測は緩やかに一致し、安定した比例を示していますが、ランダムフォレストの予測が異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭い範囲に集中しており、基本的には安定しています。
6. **直感的な感覚と影響**
– **直感的な感覚**：実績データは短期間における確たる安定を示しているように見えますが、ランダムフォレスト予測の急激な下降が不安材料として捉えられるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**：WEIスコアの下落は経済的自由度の低下を示唆する可能性があります。特にランダムフォレストの予測に基づく急激な下降は、将来的な不安定性の予兆として重要視されるべきです。企業や政策立案者はこの傾向を注視し、適宜対策を講じる必要があります。
この分析から、経済的自律性の変化がどのような外部要因により引き起こされているかをさらに研究することが重要です。また、予測モデルの選択が分析結果に大きな影響を与えるため、様々な予測方法を比較検討することも推奨されます。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、短期間の間における上下変動を示していますが、大きなトレンドとしてはほぼ横ばいです。
– 予測の線には、3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われています。
– ただし、3つの予測のうち、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が急激に下降するトレンドを示しています。他の線はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のプロットの中に黒い輪郭で示された外れ値が2つあります。
– ランダムフォレスト回帰は急激な下降を示しており、特異的な動きを示す。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、黒い輪郭がついたものが外れ値を示しています。
– 線は異なる予測モデルを示し、色によって区別されています。予測の不確かさは灰色の範囲で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは短期間内において変動していますが、そのばらつきは予測モデルに色々な影響を与えているようです。
– 特にランダムフォレストモデルは独特の下降を示しており、実績データの外れ値や不確定性を強く受けているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのばらつきが大きく、予測が安定しないことが予測モデルの間で異なるトレンドを生む原因になっています。
6. **直感的な感じや影響**:
– もしこのデータが社会の公平性・公正さを表すのであれば、人々は若干の不安定感を感じるかもしれません。特に、ランダムフォレスト予測による急激な下降は、社会情勢の不確定要素に対する警告をもたらしています。
– ビジネスにおいては、予測のばらつきがあるため、慎重なリスク管理が必要とされるでしょう。
全体的に、このグラフは短期間のデータではあるものの、予測の不確かさと直感的な予測不安を示唆するものになっています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は比較的安定していますが、2025年7月1日から7月5日の間にいくつかの変動があります。7月5日以降はデータがありません。
– 予測データは、線形回帰（淡青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）で示され、期間中ほぼ横ばいです。特に、ランダムフォレスト回帰は他の予測モデルと比較してわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月5日の間に、いくつかの外れ値が観察されます（黒い円で囲まれたプロット）。不確かさの範囲（グレーの領域）でもこれらの外れ値が含まれています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット：実績データ
– 赤いバツ：予測データ
– 黒い円：外れ値
– グレーの領域：予測の不確かさ範囲
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが提供されたのは最初の数日だけで、その後は予測データが表示されています。これにより、予測がどの程度実績に適合しているかは直接はわかりませんが、予測と実績のずれは僅かに見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは短い期間に集中しており、その後の予測はやや異なる傾向を示しています。相関を詳しく分析するためには、もう少し長期の実績データが必要です。
6. **直感的な理解と影響**
– 人間が直感的に感じることは、予測モデルのうちランダムフォレスト回帰がもっともポジティブな未来を示していることです。したがって、この予測モデルに基づくアクションプランを提示することが、社会の持続可能性と自治性の向上に寄与する可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、これらの予測を活用することで、持続可能性の向上に向けた戦略的な意思決定が行えるかもしれません。しかし、外れ値が強調する潜在的なリスクを無視しないよう注意が必要です。
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:
このグラフは、社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアを30日間にわたって示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのプロットは、主に0.7から0.8の間で横ばいです。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測は回帰モデルごとに異なります。線形回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ一定ですが、決定木回帰は時間と共にやや下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、異常値として認識されたデータポイントがあります。これらは他のデータとは明らかに異なる値を示しており、異常な変動として扱われています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績を示しており、それに比べて予測データ（X印や線）は将来的な見通しを提供します。
– グレーの帯は予測の不確かさを示し、モデルがどれほどの範囲でスコアが変動する可能性があるかを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に大きな差異は見られませんが、予測モデル間では多少の違いが見られます。特に決定木回帰が他と異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定しており、緩やかな変動が見られるため、全体としては強い相関が見られるわけではありません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフを見ると、短期間での変動が少ないため、現状の維持が示唆されていると感じるかもしれません。予測の安定性から、社会基盤や教育機会に関する施策の影響がすぐには大きく変わらないことが示されています。
– ビジネスや社会への影響としては、急激な変化が予測されないため、今後も現状維持を目指した施策が考えられるでしょう。しかし、異常値が出た場合の影響やリスクに備えることも重要です。
このグラフからは、変動の少ない安定した状況が示されており、これに基づく長期的な施策作りが必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は0.4から0.8の間で横ばいの状況。
– 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）は異なる方向を示している。
– **線形回帰**は急激な下降を示唆。
– **決定木回帰**と**ランダムフォレスト回帰**はほぼ横ばい、または若干の上昇を示す。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として識別されたプロット（黒の円）は存在し、その稀少性を示している。
– 全体的に急激な変動は見られない。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を表し、過去30日間のデータを反映。
– 灰色の陰影は予測の不確かさ範囲を示し、信頼性の幅を表現。
– 3つの予測モデルは、それぞれ異なるLY/ML手法による未来の値の推定。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には、一部相違があり、特に線形回帰は実績トレンドとは異なる下降を示している。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は、より実績に近いパターンを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青いプロットは一定の範囲内に収まっており、異常値もそれに近い。
– 各手法の予測は実績のトレンドに対して異なる見解を提示している。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– 人間的な直感では、実績値が安定しているため安心感がもたらされるが、線形回帰による急な下降予測は懸念を生む可能性。
– ビジネスや政策立案では、複数の予測を考慮し、急激な変動への準備が重要。
– 多様性や自由の保証において安定を保つため、様々なモデルを活用して常に最新の情報をもとにした意思決定が求められる。
このグラフは、データに基づく予測の多様性を示し、どのモデルが最も信頼できるかを判断するための基盤を提供しています。
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:
このグラフは、総合WEIスコアの時系列データを示すヒートマップです。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 期間全体で強い上昇または下降のトレンドは見られません。ただし、特定の日付において変動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**
– 7月1日と7月3日に明るい黄色のプロットは、高いスコア（0.74に近い）を示しています。これは他の日と比較して際立っており、外れ値として考えられます。
– 残りの日付では比較的均一なスコアが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットの色はWEIスコアの大きさを示しており、色が明るいほど高いスコアを示しています。
– 色のグラデーションは、時間帯ごとのスコアの変動を把握するのに有用です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯（時）による顕著なパターンは見られませんが、一部の時間帯で同様のスコアの傾向が続いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付を横軸、時間帯を縦軸とした場合、特定の日付におけるスコアの変動が明示されています。
– 特異なスコアが特定のタイムスロットに集中している点も注目に値します。
6. **直感的な理解およびビジネスや社会への影響**
– 高いスコアの日は何らかの経済活動の活性化を示している可能性があります。
– スコアの変動が軽微な場合、ビジネスにおいても安定した状態にあることを示唆しますが、急なスコア上昇は市場の変化や特異なイベントによる影響を示しているかもしれません。
このヒートマップを利用することで、時間帯ごとの経済活動の強度を可視化し、特定の日付や時刻に注目した詳細な分析が可能です。
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:
以下に、この個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体として、各日の細かい変動が観察されていますが、大幅な上昇または下降トレンドは見られません。
– 決まった周期性も特には見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03の23時のセルは非常に明るい黄色で、周囲の他の時間帯より明らかに高いスコアを示しています。この時点で急激な変動があったと考えられます。
– 他の時間帯では大きな異常値は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を指しており、一日の中での変動を評価するための構成になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のヒートマップでは、日ごとの変動が横に広がって可視化されており、時間帯間の相関を具体的に示すものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– すべての時間帯が同じ規則的なパターンを示しているわけではなく、それぞれの時間帯で異なる変動特性があります。
– 通常の日中（8時〜16時）はやや低めの色合いですが、夜間（19時〜23時）には変動が見られます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間（23時）での急激な上昇は、日常的または経済的なイベントが影響した可能性があります。これは、夜間の経済活動やオンラインイベントなどが考えられるでしょう。
– このようなヒートマップを利用することで、ピークタイムや活動の重点時期を把握することができ、マーケティングキャンペーンやリソースの最適配分に役立てられる可能性があります。
このヒートマップは、時間帯ごとの詳細な変動を視覚的に把握するための有効なツールとなっており、それによって特定の行動や経済的活動がどの時間帯に集中しているのかを理解する手助けとなります。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは、7月1日から7月6日までの特定の時間帯での社会WEI平均スコアを示しています。
– 主な色の変化から、時間帯によって評価スコアが異なることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時に最も明るい黄色が強調されており、スコアが高いことを示しています。この時間は他の日と比較して突出しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はスコアの変動を示しており、スコアが高いほど明るい色（黄色）、低いほど暗い色（紫色）で示されています。
– 19時の列が全体的に明るい色を示しており、この時間帯が特に高スコアであると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間軸に沿って異なる日・時間で変動が見られ、一部の日が特定の時間帯で高スコアを示すパターンが見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般に早朝と深夜にかけてスコアが低く、昼間から夕方にかけて高いスコアが観測される傾向があります。
6. **直感的洞察およびビジネス・社会への影響**
– このデータは特定の時間帯（特に19時前後）が社会活動のピークを示している可能性があります。
– 社会や経済活動が活発になる時間を念頭に置いた戦略計画に役立てることができます。
– ビジネスでは、広告やプロモーション活動をスコアが高い時間帯に集中させることで効率的なリソース配分が可能になるでしょう。
全体として、このヒートマップは、社会活動のピーク時間とそれに基づく最適化戦略を考える上で有用な視覚的ツールです。
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:
### トレンド
– **全般的な相関**: 「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI平均」は高い正の相関（0.84）を示す。
– **周期性**: 特に周期性について直接的な情報は存在しないが、30日間のデータなので短期間での周期性があるかは判りにくい。
### 外れ値や急激な変動
– 特定の項目間で顕著な負の相関を示すのは少なく、全体が比較的安定した相関を持つ。
### 各プロットや要素の意味
– **色**: 赤色が強い部分は正の相関が高く、青色が強い部分は負の相関がある。
– **密度**: 色の濃さが相関の強さを示している。
### 複数の時系列データの関係性
– 各WEI項目は相互に関連付けられており、特に「個人WEI（心理的ストレス）」と他の個人WEIとの間には強い関係が見られる（最高0.85の相関）。
### 相関関係や分布の特徴
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」には、0.81の相関があり、これは社会項目間での相関が強いことを示す。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」には、顕著な負の相関（-0.37）がある。
### 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **心理的健康**: 「心理的ストレス」と他の健康関連指標（経済的余裕、自由度など）の強い相関は、心理状態が他の個人要因と密接に関連していることを示唆する。
– **公共政策への示唆**: 「社会WEI（公平性・公正さ）」の指標は、持続可能性と自治性に密接に結びついているため、これらの分野における政策改善が統合的な社会の強化に寄与する可能性がある。
– **経済的影響**: 経済的余裕の指標が他の個人ウェルビーイングに及ぼす影響も強いので、経済支援策が個人のウェルビーイング向上につながるという予想ができる。
このヒートマップは、経済、心理、社会の様々な側面が互いにどのように影響し合っているかを視覚的に理解する手助けとなるため、総合的な支援活動や改善が必要である領域を特定するための基盤として役立つ。
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:
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは全体的に横ばいであるように見えます。特定のWEIタイプで顕著な上昇または下降トレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に社会的WEI（「経済全体」や「社会整備・共通利益」など）で外れ値が多く見られます。心理的ストレスや個人的なWEI関連のタイプでも外れ値が観察されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図の箱の範囲が広いものほど、データのばらつきが大きいことを示しています。例えば、社会的WEI（「公平性・公正さ」）などはばらつきが小さい一方で、経済関連のカテゴリではばらつきが大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEIタイプ間で相関があるようには見えません。異なるWEIタイプが異なる分布の特徴を持っていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 正規分布に近い形を取るカテゴリもあれば、明確に偏りがあるものもあります。例えば、心理的ストレス関連は非対称な分布を示しています。
6. **人間が直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**:
– 外れ値が多いカテゴリは、潜在的なリスクや不安定な要素を示している可能性があります。これは、特に経済政策や社会福祉に関連する意思決定に影響を及ぼすかもしれません。
– スコアのばらつきが大きいカテゴリでは、異質な要因や状況により異なる結果を招いている可能性があります。そのため、政策策定にはより具体的な分析が必要です。
総合的に、各カテゴリの特性を理解し、外れ値やばらつきに特に注意することで、効果的にビジネス戦略や政策形成に活かすことができます。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 無視できるような明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、データは広く分散しています。
– 第1主成分の方向に対して、第2主成分はやや水平に近く、相関は低いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分において、値が±0.2に近い部分に外れ値と思われる点が存在します。これらは他のデータ点と比較して目立っています。
3. **要素の意味**:
– 各点は観測されたデータを主成分分析(PCA)によって第1と第2主成分に投影した結果を表しており、経済データの相関構造を示しています。
– 第1主成分が0.41、第二主成分が0.16とされており、第1主成分の方が多くの分散を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の直接的な示唆はグラフから読み取れませんが、各点が同一期間中の異なる状態を表している可能性があります。経済の複合的な影響を探索するための一助となるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 目立った相関は見られませんが、第1主成分では±0.2付近の分布の広がりが目立ち、第2主成分は比較的中央に集中しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 経済指標の多様性を示唆しており、特定の要因が他の要因とは独立に変動している可能性があります。
– ビジネスにおいては、多面的な分析を通じて、特定の経済要因が業績や市場にどのように影響するかを予測する際に有用です。
– 社会的には、経済の多様性を表し、政策の影響を評価するための基礎情報を提供可能です。
この分析を通じて、経済インディケーターの解釈やそれに基づいた意思決定の質を高めるための重要なインサイトを得ることができます。
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。