📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアのデータ分析
#### 時系列推移
総合WEIの推移を見ると、全体的には一定の幅で変動しており、明らかな上昇または下降トレンドは見受けられません。特に2025年7月3日には大きな変動が見られ、短期間で0.64から0.80の範囲でスコアが変動しています。ただし、それ以外の日付については比較的安定しています。
#### 異常値の検出
異常値として記録されたスコアはいくつかの日付で検出されました。特に2025年7月3日のデータには異常値が多く、人為的または事象的な要因が絡んでいる可能性があります。この日は他の変数も大幅な変動を見せているため、外部の経済要因や社会イベントが影響を与えた可能性があります。例えば、政策変更や市場の大幅な変動などが考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
全体のデータに対してSTL分解を行った場合、長期的なトレンドは認知しにくく、短期的な変動が支配的であることがわかります。季節性パターンは短期間での大きな変動を示しており、これは恐らく特定の日付におけるデータ収集のバラツキやその日だけの不定期なイベントによるものです。
#### 項目間の相関
項目間の相関を確認すると、個人WEIの経済的余裕と心理的ストレスが比較的強い関連性を持っていることが分かります。これは、経済的状況が心理的ストレスに直接影響を与える可能性を示唆しています。また、社会的項目間では、持続可能性と自治性、社会基盤・教育機会が関連性を持ち、インフラの充実が持続可能性に寄与していると考えられます。
#### データ分布 (箱ひげ図)
箱ひげ図からは、全体的にスコアが0.60～0.80の範囲に集中していることがわかります。ただし、個々のWEI項目ごとにばらつきがあり、特に個人WEIの一部（例えば経済的余裕）は非常に幅広い分布を示しています。異常値が多く観測される項目もあり、これがデータ全体のばらつきに寄与しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
主成分分析(PCA)では、第一主成分(PC1)がデータの約41%の変動を説明しています。これは、おそらく経済的余裕や社会基盤の項目が強い影響を持っていることを示唆しています。一方、第二主成分(PC2)は16%を説明し、より細かい変動や他の項目（例えば心理的ストレスや個人の自由度）に関連している可能性があります。
### 総合考察
本データセットは、多数の異常値が観察される特定の日時において大きな変動を示しています。これは一部の外部要因が強く影響した結果と考えられます。全体のWEIスコアは、政策や市場の急な変動、個人の経済状況の変化などで大きく揺れ動くため、日々の条件の影響を受けやすいと言えます。この情報は、意思決定の際に当該時期の背景や、その他の社会的・経済的要因を考慮に入れるべきであることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側に実績のデータ点（青）が集中し、WEIスコアが0.5から0.8の間に分布しています。大きな上昇トレンドや下降トレンドは見られず、比較的安定しています。
– 予測データ（各モデルによる）は、左端に短い期間のみ示されていますが、緩やかな下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に異常値（○）が1つ存在し、かなり低いスコアを示しています。
– 左側の予測データは急激な下降を示しており、特にランダムフォレスト回帰（紫）が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青、予測データは赤（予測AI）、紫（ランダムフォレスト）、ピンク（線形回帰）、緑（昨年データ）など、各アルゴリズム毎に異なる色で示されています。
– 灰色のエリア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**:
– 各モデルは異なる予測パターンを示していますが、全体的にデータの不確実性が高いことが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に集中していますが、予測の幅（特に不確かさを考慮した場合）は広がっています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 実績の安定感に比べ、予測の不確かさが顕著で、今後の経済動向に対する信頼性が低いことが示唆されています。
– 急激な変動は市場の不安定さを感じさせ、ビジネスにおけるリスク管理の重要性が高まるかもしれません。
– 異常値の存在により、重要な外部要因（例えば政策変更や経済ショック）が影響している可能性が考えられます。これにより、慎重な分析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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– データは二つの異なる期間に分かれて表示されています。それぞれのプロットは安定しているものの、直線的に進行する相関が見られます。全体として大きなトレンドが捉えにくいですが、各区間での安定性は確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」が特異点としていくつか示されています。時系列における外れ値の位置に着目することで、モデルの適合度やデータの品質に関する洞察を得られ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（実績）は過去のデータを示し、安定していることがわかります。緑のプロットは昨年のデータを示し、異なるパターンとしての比較に用いられます。
– 紫色のライン（ランダムフォレスト回帰）は急激な変動を示しており、このモデルにおける不正確さ、または予測の不確実性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 色が異なる予測プロット間での比較が可能です。特に、モデル間の予測範囲と実績データを比較することで、予測精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ密度が縦に伸びるため、ある一定の水準で振幅していることがわかります。異常値はこの振幅から逸脱しています。
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**
– 異常値が何らかの経済的ショックもしくは予想外の出来事の指標である可能性があります。ビジネスにおいては、これらの異常値を早期に察知することで、戦略的な対応が可能となります。また、予測モデルの精度とその限界を理解することでリスク管理を強化することができます。
全体として、このグラフはデータの安定性と予測モデル間の比較に着目することで、経済的動向やビジネス戦略に対する洞察を提供するものといえるでしょう。
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**
– グラフの左側には「実績（実績AI）」に関する青色のプロットが確認でき、7月から8月にかけて安定したスコアが見られます。明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– その後、新しいデータは途絶えており、1月以降別の期間に登場するグリーンの「前年比（比較AI）」が高いスコアで示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 紫色の線「予測（ランダムフォレスト回帰）」が途中で急激に下降しています。また、外れ値とされる黒い円がいくつか設定され、予測モデルの出力とは大きく異なる値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青：実績値、実際に観測されたデータ。
– 赤の×：予測値で、実績と比較するための値。
– 緑：前年比を示している可能性が高く、強調された地点を示しています。
– 紫色の線：ランダムフォレスト回帰モデルによる予測。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータ間に大きな変動や乖離が見られます。特に予測では、途中で大きな下降が観察され、その期間中の不確実性や外部要因の影響が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測には乖離があり、特にランダムフォレスト回帰の予測では実数値から逸脱していることが確認できます。これは、モデルの適用性や外部因子の影響による可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネス、社会への影響**
– このグラフからは、特定のモデル（ランダムフォレスト回帰）が現実の動向を正確に捉え切れていない可能性があります。一部の予測手法が偏っていることや、外れ値を無視しないことの重要性を示しています。
– ビジネスへの影響として、モデルの性能は意思決定の信頼性に関わるため、より厳密なチューニングや他のモデルとの比較検討が求められるでしょう。また、社会的には、異常値の原因を探ることで、予期せぬ要因に対する対応策が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの開始時点から終わりまで、大きなトレンドは見受けられませんが、右側の再び点が集まっている部分を見ると、一定の周期性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの中央付近では、予測データの急激な下降が見受けられます。この急激な変動は、決定木回帰とランダムフォレスト回帰で特に目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績は青いプロットで示され、過去のデータと比べてWEIスコアが安定しています。
– 予測データは赤い×印で示され、予測の範囲外に出る異常値も記されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による異なる予測方法が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測方法が試されており、それぞれの方法で異なる結果を示しています。特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰では、急激な変動が予測されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には一般的に高い一致があるものの、一部の予測モデルで顕著な分散や外れ値が存在しているため、予測の精度に疑問が生まれる可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 安定度の高い実績データは、過去の期間が比較的安定した経済状況であったことを示唆しています。
– 急激な変動や外れ値は、予測の不確実性が存在することを示しており、経済的な政策決定において留意する必要があるでしょう。
– 異なる予測モデルを比較することで、精度の高い予測を行うための改善ポイントを特定することが可能です。
### 結論
このグラフは、過去のデータが比較的安定していることを示していますが、予測に関しては複数のモデル間で大きな変動があり、特に急激な下降を示すモデルも存在します。このため、データが示すような不確定要素を考慮に入れた上で、警戒心を持った戦略立案が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド:**
– データは2025年7月初旬から2026年7月初旬まで365日間が対象ですが、実績データ（青色）は7月初旬のデータのみで、その後の時系列がありません。
– 前年度比較（淡緑色の円）が2026年6月に集中しており、過去のある時点と時系列の終わりで比較が行われています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年7月初旬の実績データ付近に複数の異常値マーク（黒色の円）があり、その値が0.5以上で、実績データとほぼ重なっています。異常値があるとはいえ、極端な外れ値ではないようです。
3. **各プロットや要素:**
– 青色の実績データは測定された健康状態のスコアを示しています。
– 黒色の円は異常値として記録されており、実績値に近い位置に分布しています。
– 予測データ（赤いX、線紫色、濃い紫色など）はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるものです。これらのモデルの予測値は左側に位置し、実測ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと前年度比較データの間の直接的な時系列関係は不明で、データの密度が明らかに異なります。
– 予測モデルも年初のデータをもとにしたものであり、前年度比較と実績データに基づいた予測ではないかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと異常値がほぼ同一のため、異常値の認識基準に基づいて異常とされた意味合いになるようです。
– 予測値は短期間の異なる手法間で一致しておらず、多様な予測手法による補完的な分析が示されています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響:**
– 実績値に対して多くの異常値が存在することで、健康状態の統計的異常検出が徹底されていることを示しています。
– 予測モデルの多様な結果がはっきりしないため、健康状態の予測にはさらなるデータと分析手法が必要と感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、健康状態の一定の指標だけでは信頼性のあるトレンドを捉えにくいため、予測と実績のギャップを埋めるための補助的データの収集や他の説明変数の検討が重要です。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間では、「実績（実績AI）」のデータは0.5から0.6付近で始まり、急激に0.1未満に下降しています。その後のデータが表示されていないため、この下降が続いているのかは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に「異常値」としてマークされたデータがいくつか見受けられます。特に、実績データが急激に下降している部分は注意を要し、何らかの外的要因や特異なイベント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**:
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を表し、緑のプロットは「前年（比較AI）」を表しています。
– 予測のための4種類の回帰線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が描かれていますが、初期データ以降はこれらがデータを正確に反映しているか不明です。
– 灰色の範囲が予測の不確かさを表しており、範囲が狭い場合はモデルの信頼性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「前年（比較AI）」のデータが後半に集中していますが、その数値は詳細には不明です。これにより、前年との比較を行うことが難しいですが、前年との違いやトレンドが見える可能性もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの急激な下降との相関については、異常値が伴うため、何らかの外的要因が影響している可能性があります。また、後半のデータは「前年（比較AI）」の緑のプロットに集中しています。
6. **直感的な感じや影響**:
– 初期に観察されるストレスの急激な増加（または減少）は、経済的または社会的な問題が背景にある可能性があります。
– 計画や戦略の見直しが必要な状況かもしれません。特に、これがビジネス環境におけるストレスレベルであれば、企業の生産性や従業員の心理的健康に影響を及ぼす可能性があります。
このグラフは、特に初期の急激な動きに注目し、何が原因であるのかを探る手がかりとして利用できます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **初期段階（2025年中）**: WEIスコアが一定の範囲にあり、安定しています。この時期のデータは、実績AIによって提供されています。
– **予測期間（2025年後半から2026年初頭）**: ランダムフォレスト回帰によって急激な下降が予測され、その後はスコアが低下する予測が示されています。しかし、決定木回帰の予測では一定に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 初期データの中で異常値が確認されています。これらは、他の実績データと比較して明らかに異なる値を示しています。
– **急激な変動**: 未来のデータにおけるランダムフォレスト回帰において急激なスコア低下が予測されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青いプロット）**: 過去の実績データを示し、全体的に安定しています。
– **異常値（黒い円で囲まれた青いプロット）**: 実際のスコアと大きく異なるポイントとして特定されています。
– **予測（様々な色の線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による将来の予測を示しますが、その中でもランダムフォレストによる変動が最も顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは比較的安定している一方で、予測データはモデルによって大きく異なります。特にランダムフォレスト回帰は他モデルと比較して異なるトレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データにおいては安定したスコアが見られるが、未来予測はモデルによりばらつきが大きいです。一部モデルの予測は非常に低いスコアを示しており、注意が必要です。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス、社会への影響**
– 初期のデータは安定していることから、現状維持が続くとの期待感があるかもしれません。しかし、特にランダムフォレスト回帰の結果が正しければ、将来的に大きな自由度と自治の低下が予測され、経済活動や政策に対する警戒が必要です。異常値の存在は、市場の不確実性や一時的な要因を示唆している可能性があります。
この分析から、意思決定者は予測のばらつきに注意を払い、より詳細なモデルの改善や他の指標との関連性を検討する必要があるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青）**: 2025年6月から7月にかけて、WEIスコアは高く、比較的安定しています。
– **予測データ（紫）**: 7月以降、急激にスコアが低下してゼロ近くになっています。この急激な変化は、何らかの大きな要因によって影響を受けた可能性があります。
– **前年データ（緑）**: 別に表示される前年のデータは、2026年のデータとして高スコアを示しており、前年と比較した場合の変動が大きいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月以降の予測が急激に低下すること自体が異常な動きの可能性があり、このパターンは注意する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青の丸（実績）**は過去の実績データを示しており、WEIスコアが高いことを示唆しています。
– **赤の×（予測）**や**紫の線**は、各予測モデルの結果を表しています。
– **緑の丸（前年）**は前年のデータを示し、安定して高スコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは比較的高いスコアを示していますが、予測データは大きく異なり、特に急激な低下を示しています。
– 予測モデルによる違いが際立っており、特にランダムフォレスト回帰が急激な低下を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータは安定していますが、予測データのばらつきが大きく、モデル間でスコアの見通しが一致していないことが示されています。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– 実績や前年が高いスコアを示していることから、急激な予測の低下は直感的には衝撃的です。ビジネスや社会において、突然の不安定さや不確実性を引き起こす可能性があります。予測の背後にある要因を精査し、適切な対策を講じることが必要です。この不一致が経済政策や事業戦略に影響を及ぼす可能性があるため、さらなる分析が推奨されます。
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:
以下はこのグラフからの解析および洞察です。
### 1. トレンド
最初の期間（2025年7月から9月頃）において、WEIスコアはおおむね安定していますが、その後急にスコアが上昇しています。そして、2026年5月から7月頃にまたスコアが安定しています。このパターンは、期間ごとにスコアが変わることを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値として強調されているポイントがいくつかあります。特に一部の点がすべてのデータセットから大きく外れており、そのような急激な変動は特定の要因がWEIスコアに影響を与えた可能性を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青の点（実績AI）**: 実際のデータを示しています。
– **赤の×（予測AI）**: 予測値を示していますが、少ないようです。
– **黒の丸（異常値）**: 異常な値を記録したことを示しています。
– **緑の点（前年比較AI）**: 過去と比較したデータを示しています。
– **色分けされた線**: 各予測手法によるスコアを示しています。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つが使用されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
異なる予測手法の結果は時系列に沿って表示されています。特に線形回帰と他の手法による予測には若干の差異が認められます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
時系列で見る限り大きな周期性や直線的な相関は認められませんが、一定期間内でのスコア変動のパターンは全体として一貫しています。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
グラフは、特定の期間に持続可能性と自治性が急上昇または急下降していることを示しており、これが社会に与える影響は重大です。このような変動は政策変更や社会的イベントに起因する可能性があり、ビジネスや政策立案において重要な考慮材料となるでしょう。例えば、予測モデルの精度向上が持続可能性向上策の策定に役立つかもしれません。
結論として、このグラフは社会的あるいは環境的な要因がWEIスコアに影響を与えていることを示唆しており、関係者にとって重要な示唆を与えるものとなっています。
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:
以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの初期において、青い実績AIデータは0.8付近で横ばいを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線（薄紫）は急激に下降していますが、線形回帰（赤）と決定木回帰（緑）の予測は横ばいに近いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 降り切りの点を除けば、実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測データの範囲（灰色の範囲）はやや広く、将来のスコアに不確実性があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値で、継続的な観測データを示しています。
– 緑のプロットは前年の比較AIを示し、特定の時期における前年度との比較です。
– 黒で囲まれているデータは異常値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**
– 実績値と前年の比較データは異なるタイムポイントにプロットされており、直接比較は難しいですが、トレンドを見る限りでは大きな変動はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが限られているため、実績データと予測データの間に強い相関関係を見つけるのは困難ですが、範囲内に収まっていることを見ると、予測モデルの信頼性がある程度あるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績値が予測においても安定した状態を維持していることから、社会基盤と教育機会に関する指標が安定していることが伺えます。
– 降り切りの傾向が減少している場合、政策改善や経済の安定化が影響していると考えられます。しかし、年後半のデータ不足により長期的な洞察が難しいです。
– ビジネスや社会にとっての影響としては、安定した社会基盤が持続することは重要であり、引き続きこのトレンドを維持するための施策が求められるでしょう。
このような視覚的特徴と観察から、今後のデータ収集や分析により、さらに詳細な洞察が得られることが期待されます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は全体的に横ばいから始まり、一部で若干の下降が見られます。
– 予測データ（ピンク色や紫色）は、異なる方法でのスコアの推移を示しており、線形回帰とランダムフォレスト回帰がそれぞれ独自の傾向を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には外れ値（黒の円）が認識されていますが、その後は比較的安定しています。
– ランダムフォレストの予測（紫色）は急激にスコアが下がるトレンドを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、現実のスコア動向を表しています。
– ピンク色と紫色のラインは異なる予測モデルを反映し、将来の動向を予測しています。
– 緑色は前年度のデータを示し、比較のために有用です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年データが一部で重なっているのは、現状維持が続いている可能性を示します。
– 異なる予測モデルによるスコアの推定には、予測技法の違いやその精度の違いが見えるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じてスコアは中間からやや高い値を維持しており、安定した相関があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、社会的共生や多様性に関する現状の維持と、一部予測による見解の違いが示されています。ビジネスにおいては、特に社会の動向に敏感な企業は、スコアが影響する可能性を検討し、予測シナリオに応じた戦略を立案する必要があります。社会的には、スコアの安定により持続的な共生が可能であるようですが、予測の変動は警戒を促します。
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:
以下は、提供された総合WEI時系列ヒートマップに基づいた分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは数日間の短い期間を対象としており、全体的なトレンドを把握するのは難しいですが、色の変化から推測すると、時間帯によって異なる経済活動のパターンがあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの中で、特定の時間帯および日付における色の変化（特に黄色や緑の明るい領域）が目立ち、急激な変動を示す可能性があります。この変動は、特定の経済イベントや季節的要因に関連しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の明るさや暗さは、おそらく経済活動の強度やWEIスコアを示しています。黄色は高いアクティビティ、もしくは高いスコアを示し、青や紫は低いアクティビティを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の同じ時間帯を比較することで、特定のパターンや日中の変動などを見ることができますが、今回のデータでは詳細な分析は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい色の領域が、特定の日付と時間帯に集中しているため、これらが関連する短期間のイベントや要因が存在する可能性があります。
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**:
– ヒートマップからは、時間帯や日付ごとに異なるパターンが視覚化されているため、経済活動のピークがいつになるのかを直感的に理解できます。これにより、企業はリソースの最適化や需要対応の計画を立てることができます。また、特定の時間帯の高い活動は、一時的な需要や社会的イベントに関連しているかもしれません。
全体として、このグラフは短期間の経済活動の変動を視覚化するためのツールとして機能し、企業や政策立案者が迅速な意思決定を行うための情報を提供します。
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、提供されたヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体として、日付ごとに時間帯別のスコアが表示されていますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– データの変化は周期性を持っているようには見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月3日24時のセルが特に明るく（黄色）なっていることが目立ちます。この時間のスコアが周囲と比べて高い、つまり個人WEI平均スコアが高いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションがスコアの高さを示しており、黄色が高スコア、青や紫に近づくほど低スコアを示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を意味しています。色の濃淡でそれぞれのスコアの値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**:
– それぞれの日付と時間帯のスコアが独立しているように見えます。明確なパターンや関連性は示されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯におけるスコアの分布は、特定の時間に色が大きく変わることから、一部の時間帯に集中的に高いスコアが発生しているように感じ取れます。
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**:
– スコアが高い時間帯が明らかにわかるため、その時間に何があったのかを追跡することで、特定の経済活動やイベントとの関連を見つける手がかりになります。
– 経済活動がこのスコアにどのように反映されるかを知ることで、企業は業務時間を最適化したり、市場のトレンドをより深く理解するための材料とすることができます。特に高スコアの時間帯に注目することで、ピークの需要や活動を把握し、効率的なリソース配分を行う判断材料になるかもしれません。
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、この社会WEI平均スコア時系列ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 長期間にわたる具体的なトレンドは見えにくいが、周期的な変動が一日の時間帯によって存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯で、例えば7月1日の夕方（19時）などに、明るい色（黄色）が示す高いスコアが見られ、急激な変動を示している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、黄色が最も高いスコアを、青や紫が低いスコアを示しています。
– 時間帯ごとに異なるスコアの分布がわかります。
4. **時系列データの関係性**:
– 各時間帯や日ごとのスコアの変動から、特定のパターンが見られる可能性がありますが、より多くの日数を分析する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に目立つパターンは観察されず、全体的に色は均一に分布しているように見えます。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**:
– 特定の時間帯におけるスコアの変動は、経済活動や社会的現象が集中する時間を示している可能性があります。
– 日中よりも夕方に高いスコアが観察されることから、各企業はその時間帯に注目することで、効率的な戦略を立てることができるかもしれません。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯や日付での経済活動の集中を示唆している可能性があり、社会的およびビジネス上の戦略を考慮する上で役立つ情報を提供しています。
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:
このヒートマップは各WEI項目間の相関関係を示しています。視覚的な特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 主に横ばいの相関を表示しているため、相関の強さ自体に時間的変動は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の点での外れ値は特にありませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目間には比較的低い相関が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色は相関の強さを示し、赤色が強い正の相関を、青色が負の相関を示しています。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」は非常に高い正の相関（0.84前後）を持っています。
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI平均」の間では最高レベルの正の相関（1.00）が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは時系列データそのものを示しているわけではありませんが、項目間の相関関係を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の多くの項目と高い正の相関を持ち、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と強く結びついています（0.44）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は、多くの項目との相関が低く、独立性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 経済的な要素が個人および社会の幸福感（WEI）にかなりの影響を与えていることが示唆されます。
– 健康状態は個人のWEIに最も強い影響を与える要素である可能性があります。
– 公平性や公正さが社会のWEIを高め、異なるWEI要素間の橋渡し役を果たしています。
これらの洞察は、政策立案者や社会経済学者にとって、幸福感を高めるための方針を策定する際に重要な指針を提供することができます。特に、健康や公平性に焦点を当てた政策が、総合的なWEIの改善に寄与する可能性が高いです。
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:
このグラフは、異なるWEI（Well-Being Index）のタイプについてのスコアの分布を箱ひげ図で示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列データではなく、異なるカテゴリのWEIが並んでいるため、トレンドとしては全体的にWEIスコアが低めから高めに移行しているのが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」に関しては、下部の外れ値が目立ちます。これらは、一部データポイントが他と比較して非常に低いことを示しています。
– また、「社会WEI（公平・公正さ）」にも上部に外れ値が見られ、極端に高いスコアのデータポイントがあることが分かります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の幅はデータのばらつきを示し、広いほどスコアの変動が大きいことを意味します。「個人WEI（心理的ストレス）」の箱は狭く、データのばらつきが少ないことを示しています。
– 中央の線は中央値を示し、多くのカテゴリで中央値が0.7近辺に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではありませんが、各カテゴリ間のスコア分布の比較ができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にWEIスコアの分布は0.6〜0.8の範囲に集中していますが、「社会WEI（共生、持続性、自由の保障）」は相対的に中央値が低いことが特徴です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが経済的余裕や公平性の面でばらつきがあることから、これらの側面が不安定であることを示しています。これが経済や社会政策の改善の必要性を示唆しています。
– 心理的ストレスにおけるばらつきが小さいことは、幅広い層で共通のストレス要因が存在する可能性を示唆します。
– ビジネスや政策立案者にとって、これらの領域に焦点を当てた施策が求められることが考えられます。
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）によって視覚化したもので、経済データのトレンドや構造を把握するために役立ちます。以下に詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分と第2主成分の両方に上昇や下降の一貫したトレンドは見られません。データポイントは広がっており、特定の方向性や周期的なパターンは観察されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには明らかな外れ値は見当たりませんが、一部のデータポイント（特に右上と左下）が他と比較して離れた位置にあります。これらの点は特異な経済イベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはデータの観測を表しており、第1主成分と第2主成分で特徴づけられています。横軸は0を中心にバラツキがあり、縦軸も同様ですが範囲が狭めです。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 時系列データ間の特定の関係性はこのグラフから直接得ることは難しいです。ただし、主成分から暗示される相関関係の一般的な傾向を探ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分（寄与率0.41）が第2主成分（寄与率0.16）に比べてより多くのバラエティを説明しているように見えます。分布は均等には広がっておらず、一部に密集が見られます。このことは、特定の経済指標間での相関があ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**:
– このPCAプロットは、WEIを構成する各要素の主要な変動要因を理解する手がかりを提供します。ビジネス分析では、どの要素が経済活動の変動に最も寄与しているかを特定することで、政策形成や経営戦略を立てる際に役立つでしょう。社会レベルでも、経済の健康状態をより迅速に評価する材料として利用可能です。
この分析によって、全体的な経済状況や特定の経済指標がどのように寄与しているかを理解し、それに基づいた戦略的計画を行うことが可能になります。
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。
