📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータをもとに、WEIスコアの変動を分析し、以下の洞察を得ました。
### 時系列推移
– **総合WEI**は全体的に一定の範囲（0.65 – 0.85）の変動が確認されました。初期の小幅な変動から後半に向かい上昇し、0.85近くまで達しています。特に7月6日から7日にかけて急上昇が観察されます。
– **個人WEI平均**は、全体として0.625から0.775の範囲内で変動し、安定したトレンドを維持していますが、7月1日と6日・7日のデータに上昇が見られます。
– **社会WEI平均**は全体的に上昇基調にあり、特に7月6日付近での急激な上昇が顕著です。
### 異常値
– 異常値として挙げられたデータ（例: 0.67、0.684など）は、他の日と比較して大幅な値の乖離を示しています。特に経済活動が影響を受けるイベントや政策などが影響している可能性も考えられます。
– 7月6日には最高値（0.85）が記録されており、特定のイベントや発表がポジティブな評価を受けた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– 短期的なデータのため季節性のパターンを明確にするのは難しいですが、トレンドとして一貫した上昇傾向が見られます。残差には一般的な短期的なノイズやイベントの影響が含まれる可能性があります。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップ分析を行うと、**経済的余裕**と**社会持続可能性**などが、社会全体にポジティブな影響をもたらしていることが示唆されます。高い相関はこれらの要素が連動して向上する傾向を示しています。
### データ分布
– 箱ひげ図では、項目ごとに一定のばらつきが確認され、健康状態、心理的ストレス、社会インフラの裏付けが揃っていない要素で外れ値が目立ちます。
### 主要な構成要素（PCA）
– PCA分析による主要な構成要素の寄与率は、第一主成分(0.51)と第二主成分(0.14)が経済的条件や社会的機会の影響を強く示している可能性があります。このことは、経済的安定性がWEI全体のパフォーマンスにおける鍵であることを示唆しています。
### 総合評価
総じて、データはポジティブなトレンドを示しており、特定の時期においては社会的活力や個人の精神的幸福度が増した可能性が示唆されます。しかし、異常点は注意深く監視する必要があり、それに対するフォローアップがリスク管理に寄与するでしょう。これらの要因を踏まえて政策決定やプログラムデザインに反映させることが推奨されます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ (青色)**: 初期に軽度の上下変動が見られますが、大きなトレンドはなく、全体的にはやや横ばいの傾向があります。
– **予測データ (予測AI, 赤色)**: 初期のデータから一貫して上昇する傾向を示しています。
– **回帰予測 (ランダムフォレスト, 紫色)**: 緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内にいくつかの異常値（黒い丸で囲まれているもの）があることが分かります。これらはデータポイントから外れているため、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ (青い点)**: 各点は当日のWEIスコアを示しています。
– **異常値 (黒い丸)**: 異常な変動を示し、データからの逸脱を表しています。
– **不確かさ範囲 (グレーの陰影部分)**: 予測データの信頼性の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは初期には一致しているように見えますが、その後、予測と実際のデータの間に乖離があることが確認できます。これは予測モデルの調整が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定であるのに対し、予測データがやや上昇しているため、その間に相関関係が薄い可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアが経済指数の一種と仮定すると、今後の経済状況に対する予想がやや楽観的と見られる一方で、実績データはそれをすぐには裏付けていない状況です。
– 異常値の存在は、一時的なショックやイベントが存在した可能性を示唆し、それが市場やビジネス戦略に影響を及ぼす可能性があります。
– 予測と実績の乖離から、将来的なリスク管理やモデル改善が重要となるでしょう。
このような洞察は、経済分析や戦略立案に役立てることができます。
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:
このグラフは、個人のWEI（Weekly Economic Index）スコアの平均を30日間にわたって示した時系列散布図です。それでは、各ポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は、WEIスコアが0.6から0.8の間で変動していますが、明確な長期トレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の3つのモデルが示されていますが、それら全てで異なるトレンドが見られます。特に、ランダムフォレスト回帰では安定した予測を提示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内の黒い円で示された点が外れ値として特定されており、通常のスコア範囲から外れた値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値、赤の×は予測値を示しており、精度の確認に利用できます。
– グレーの領域は、予測の不確かさを示しており、予測の信頼性を評価するために役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法ごとの違いが明確に視覚化されており、各手法の予測精度や傾向について比較する際に役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と各予測の間に強い相関関係は見られませんが、各手法でパターンが異なります。データの分布は比較的一貫しています。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 予測の不確実性がグラフ内で明確に示されているため、意思決定者はこれらの結果を慎重に検討する必要があります。
– 予測が現実とは異なる動きをする場合には、リスクマネジメントが重要です。
– 短期的な変動が続く中で、長期的な安定性を求める戦略が企業や政策立案者にとって必要になるかもしれません。
総じて、グラフは予測の異なるモデリングアプローチを比較するための有用なビジュアルを提供しつつ、実際のデータの範囲内でどの程度信頼できるのかを評価する手助けとなります。
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:
以下は、グラフに基づく詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの左側の「実績（実績AI）」のプロットは、特に周期的な変動が見られず、わずかな上昇トレンドが見られます。
– 右側の予測では、3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）がそれぞれ異なる水平線や緩やかな傾きで描かれていますが、全体的には横ばいまたは緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」として黒い円で囲まれているデータポイントがいくつかあり、これらは他のデータポイントと比較して顕著です。これが特定のイベントや要因によるものか、データの品質の問題であるか検討が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」で、過去の実際の値を示しています。
– 大きな黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– グレーの影は「予測の不確かさ範囲」を示し、予測に伴う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**
– 「実績」と複数の予測モデル間での明確な連携は示されていないが、予測モデルは異なる手法でそれぞれの予測傾向を示している。予測のばらつきや不確かさは、将来の見通しにおけるリスク評価として重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布における具体的なパターンやクラスタリングは示されていませんが、外れ値の影響は考慮する必要があります。
6. **直感的な感じ、ビジネスや社会への影響**
– 一部の外れ値や予測の不確かさは、データの精度やイベントの予測可能性に対する信頼の問題を提起します。特に、予測の精度を高めるための追加データ収集やモデルの改善が求められるかもしれません。
– 経済カテゴリの指標であるため、将来の経済活動や政策立案に関する次のアクションを策定する際の参考になるでしょう。予測モデル間の差異が大きい場合、異なる経済シナリオを考慮する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の一週間（7月1日から7月7日頃）までは、実績データ（青いプロット）が0.8の近辺で安定しているが、その後の予測期間では、ランダムフォレスト回帰による予測が0.9を超え、緩やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半部分には外れ値として認識されるプロット（黒い円で囲まれた青い点）がいくつか見られます。一方で、期間後半には外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 散布図の青い点は実績を示し、灰色の背景は予測の不確かさの範囲を表しています。この範囲は予測の初期段階に集中しています。
– 線グラフ（ピンク、青、緑色）はそれぞれの回帰方法による予測を示し、特にランダムフォレスト回帰は最も高い数値を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績に対して異なる予測手法が採用され、それぞれが異なる経過を描いているが、大きな乖離はありません。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は非常に近く、ランダムフォレストが最も高い予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データが予測区間の不確かさの影響を受けやすい範囲内にあります。
– 実績データの分布は比較的一様ですが、特定の日に外れ値があります。
6. **洞察と影響**
– 経済的余裕の指標が今後上昇するという予測は、個々の経済的安定が高まる可能性を示唆しています。
– これにより消費行動や経済活動の活性化が期待されるため、ビジネスはこのトレンドに乗じて販売戦略を調整することにより利益を上げることができるでしょう。
– 外れ値は一時的な要因やデータの異常を示しており、可能な限りこの要因を特定することが重要です。これにより、より正確な将来予測が可能になるでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、一定期間にわたりほぼ横ばいであることが観察されます。
– 線形回帰の予測（紫の線）は、ゆるやかな上昇を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、予測に対する上昇トレンドがないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点が黒い丸で囲まれており、それが外れ値であることが示されています。
– 外れ値が集中していることから、この期間に何らかの異常な事象があったと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 紫やピンクの線は異なる予測モデルの結果を示し、将来の傾向を予測しようとしています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさを示す範囲です。
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は、短期間で厳密に一致しないが、全体的なトレンドは維持されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは中央に集中して分布しているが、一部外れ値が存在します。
– 線形回帰とランダムフォレストの予測に差があることから、データの関係性が単純でないことが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– データの変動や外れ値の存在は、特定の健康状態の変化や影響を示す可能性があります。
– ビジネス的には、これらの予測データを活用して、健康関連サービスの提供や政策決定に貢献できると考えられます。
– 疑似的な上昇トレンドが示されているため、今後の市場へのアプローチを再考する必要があるかもしれません。
このグラフは、個人のWEIスコアの変動を理解し、異常やトレンドを把握するための有意義なツールです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は約一週間の範囲で変動がありますが、全体的には安定しているように見えます。
– 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）はすべて平坦であり、今後の期間における大きな変動を予測していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の円で囲まれたデータは外れ値として識別されていますが、それらの数は少なく、全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータポイントを示しており、心理的ストレスの実績を表しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、未来のストレススコアがどの程度変動する可能性があるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測値の差はほとんどないようです。このことは、いずれのモデルも現状の安定したトレンドを維持するであろうと予測していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は中央付近で集中的で、ランダムなバラつきがあります。標準的なパターンに沿っているようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じることとして、この期間の心理的ストレスは比較的安定していると理解できるでしょう。予測モデルもそれに同意しており、大きな変化は期待されていないため、ビジネスや社会における大規模な影響はこの期間においては少ないと考えられます。この情報はストレス管理の計画や介入のタイミングを考える際に役立つでしょう。
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（青い点）は、全体的に0.5から0.8の範囲で比較的一定の範囲に収まっており、明確な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（紫の線）は、緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中に黒い円で囲まれた点がありますが、これは外れ値を示しています。しかし、外れ値は少ないため、全体的にはデータの一貫性が保たれています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、0.6から0.8に多くのデータが集まっています。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示しており、実際のデータとモデルの精度の比較に役立ちます。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）はそれぞれ異なる予測モデルのパフォーマンスを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばいであり、特別な変動は見られません。一方、ランダムフォレストは上昇傾向にあり、長期的な予測において高評価を得る可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的狭い範囲に集中し、予測の不確かさ範囲とも整合しています。ランダムフォレスト回帰が最も実績データをよく追っています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 経済や自由度、自律性が比較的安定していることを示唆していますが、今後の改善の予兆があるかもしれません。ランダムフォレスト回帰の上昇傾向は、ポジティブな変革や成長の可能性を示唆しています。
– 企業はこのデータを元に、自由度と自律性の向上を目指した戦略を考慮することで、より良い経済環境を築くことができるかもしれません。
この分析はデータの限られた範囲に基づいており、長期的な視点でのさらなる検討が推奨されます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青いプロット）はおおむね横ばいで、特定の傾向は見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は上昇しています。この予測では、時間とともにWEIスコアが上昇することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績内に異常値（黒い円で囲まれた部分）が複数見られますが、極端に外れた値はありません。
– 予測の不確かさ範囲が示すように、データの範囲内で予測が行われているため、不意の急激な変動は少ないとされます。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 水色の線（線形回帰）と薄紫の線（決定木回帰）は予測の他の手法を示していますが、横ばいです。
– 灰色の範囲は予測の信頼区間を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各予測手法間での予測値の形状に相違が見られます。ランダムフォレスト回帰のみが上昇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限定的で、比較的狭い範囲に集まっています。
– 複数の予測手法の中でも特にランダムフォレスト回帰が異なる傾向を示すのは、変動をより複雑に捉えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– データが示唆する安定したWEIスコアは、短期間では大きな変動がないことを意味し、社会の公平性・公正さが一定している印象を与えます。
– ランダムフォレスト回帰による上昇予測は、将来的には社会の公平性が向上する可能性を示唆し、政策決定者に希望を与えるかもしれません。
– ただし、予測の不確実性があるため、実際には慎重な判断と監視が必要です。
この分析は、社会政策の調整や新たな施策の影響を評価する一助となるでしょう。
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**:
– **実績（青いプロット）**: 初日から7月初旬にかけて、WEIスコアは比較的一貫しているが、若干の変動が見られます。
– **予測（色付き線）**: 線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰それぞれ、全体として横ばいのトレンドを示していますが、ランダムフォレストは他の予測と異なり僅かに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬のプロット（黒の円で囲まれたプロット）が異常値として示されています。これは、他のスコアから大きく異なる値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**:
– **青いプロット**: 実績値を示しており、ここでは実データの変動を示しています。
– **色付きの線**（予測）: 各手法による予測値をそれぞれ示しています。グレーの背景部分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**:
– 実績値と予測値の間に若干の乖離が見られ、これにより実績値が予測を下回る期間があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は大きな変動がなく、比較的一定の範囲に収まっていることから、安定した傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データの安定性は、社会的規範の維持や政策の継続性と関連している可能性があり、持続可能性が保たれていると考えられます。
– 外れ値が示唆する潜在的なリスクは、特定の社会的または経済的イベントに関連したものである可能性があります。これを早期に認識し対応することが、ビジネスおよび社会における持続可能性の維持に重要です。
このグラフからは、持続可能性と自治性の維持に対し安定性が重要なポイントであり、異常値の発生原因を深く追求することが望ましいと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は30日間の初期において横ばいの傾向を示しており、主要な変動はありません。
– 予測データは直線的に上昇することを示していますが、予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって若干の差異があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られますが、全体の分布に大きく影響を及ぼしている様子はありません。
– 大部分のデータは、予測の不確かさ範囲（グレーの帯）内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際の実績データを示し、これに対して異なる予測手法が使用されています。
– 紫、緑の線は異なる予測手法（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）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**:
– 異なる予測手法による予測の結果には一貫性が見られ、実績値に基づいて安定したトレンドを推測しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、他の2つに比べて高い位置にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は0.7〜0.9のスコア範囲に集中しており、比較的一貫性のある分布が見られます。
– 予測データの範囲は実績データよりも広く、それに対する予測の確信度の違いを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 予測の上昇トレンドは、社会的インフラや教育機会が向上する可能性を示唆しています。
– 経済や社会政策上の改善が予測され、資源の割り当てや政策決定に影響を与える可能性があります。
– 外れ値の存在は、予測に対する柔軟なアプローチの必要性や、予測方法の改良を検討する価値があることを示しています。
このグラフを総合すると、社会的基盤と教育機会の改善が見込まれ、持続的な発展が期待されることが伺えるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績のデータは、時期により多少の変動はあるものの、全体的に横ばいの傾向を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰の予測データは、それぞれ明確な横ばい傾向を示しており、この期間内では大きな変化を予測していないようです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかの実績データは黒い円で強調されていますが、これらは外れ値として認識されています。これは、通常の範囲から外れたスコアを示しています。
– 実績データには急激な変動は見られず、むしろ小さな範囲での変動が多いです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×は予測データで、実績からのズレの可能性を示唆しています。
– 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:**
– 予測データと実績データの比較により、モデルの予測力を見ることができます。
– 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）の間で大きな乖離は見られず、一貫した予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データのスコアは狭い範囲に集中しています。このことは、特定の条件下での安定性を示しています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響:**
– 実績スコアの安定感および予測モデル全体の一致は、社会の共生・多様性・自由の保障に関する現状が安定していることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや社会的要因がスコアに影響を与えている可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、これらの外れ値が示す要因を特定し、対応することで、社会的な受容度や持続可能性を向上させることが可能です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 総合WEIスコアは、特定の時間帯に濃淡が異なり、全体としては大きな周期性は見られません。
– 日付ごとに色が変化し、特に7月6日から7日にかけて、スコアが高い時間帯があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日の午後に、スコアが非常に高くなっており（黄色）、これは他の日付の他の時間帯と比べて例外的です。
3. **各プロットや要素**
– 色はスコアの高さを示し、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 濃い紫から黄色へのグラデーションがあり、紫は低スコア、黄色は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにデータが示されており、15時から16時の間にスコアが高い傾向があります。
– 特に午後の時間帯（16時以降）に変動が激しくなっていることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時間帯で日ごとのスコアのばらつきがあり、特に夕方のスコアの上昇傾向が特徴的です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 高スコアの時間帯は経済活動が活発であることを示唆しており、この時間に注力することで効率的な資源配分が可能です。
– 7月7日の高スコアは、特定のイベントや経済的要因が影響している可能性があり、これに対する準備や対応が求められるかもしれません。
このグラフからは、特定の日や時間帯に対する戦略的な計画を立てることが、ビジネス効果を高める上で有益であることがわかります。
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:
以下に、このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 全体的に見て、一部の期間で変動が見られますが、一日の中では特定のパターンが現れています。色の変化から、特に午後の時間帯（15時以降）に顕著な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月6日から7日にかけて突然黄色のエリアが増えており、これは急激な変動点や異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は特定の指標の強さや頻度を示していると考えられます。色合いが濃いほど、高いスコアを意味しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日時で異なる時間帯を比較すると、午前中は比較的統一されたパターンが見られる一方で、午後には変動が増しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間と日付によって特定の相関があると思われます。特に、日を追うごとに午後の数値が高くなる傾向があります。
6. **直感的感覚およびビジネスや社会への影響**
– 日中後半に顕著な変動が見られるため、この時間帯に経済活動が活発化している可能性があります。これは、オフィスでの活動のピークや市場の反応と関連しているかもしれません。ビジネスマネジメントや消費者行動において、午後のタイムスロット戦略が重要であることを示唆しています。
この分析に基づき、適切な戦略や対応策を考慮することで、より効率的なビジネス運営や社会的意思決定が可能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:
このヒートマップは、特定の時期と時間帯における社会WEI平均スコアを表しています。以下に、その視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれ、明るい色（緑や黄色）が増えていることから、全体としてスコアが上昇している傾向があります。特に7月7日に最も明るい色があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7日にかけて、スコアが急激に上昇しています。この部分が一時的な外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはスコアの高低を示しています。濃い色（紫や青）は低スコア、明るい色（緑や黄色）は高スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主に午後から夜にかけてスコアが高くなる傾向があり、時間による変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一貫して高スコアが午後の時間帯に集中しているため、この時間帯に何らかの要因でスコアが上がる可能性があります。
6. **直感的な感じと社会・ビジネスへの影響**:
– 人々が活動的になる午後から夜にかけてスコアが高いため、ビジネス活動や社会的な活動が活発になる時間を反映している可能性があります。
– 週末など、特定の日にスコアが急上昇していることから、イベントや特別な要因があったかもしれません。
このデータから、特定の時期や時間帯に対する戦略的な決定（例：広告展開の時間設定や業務時間の調整）に活用できる可能性があります。
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:
この相関ヒートマップは、WEI（ウェルビーイングインデックス）の各カテゴリ間の関係性を示しています。以下にこのグラフから得られる洞察を示します。
1. トレンド:
– ヒートマップ自体は時間的なトレンドを示すものではありませんが、各項目間の相関関係の強弱を視覚的に示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– ヒートマップは変動を示すものではないため、外れ値や急激な変動の識別には用いられません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色が濃い赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
– 具体的には、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には強い正の相関（0.89）があります。
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ではないため、時系列における関係性を示してはいません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「個人WEI平均」および「社会WEI平均」と他の多くの要素との間で強い正の相関が見られます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」との間にほとんど相関が見られない（-0.08）ことが注目点です。
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:
– 全体として、ウェルビーイングは相互に関連する多くの要素に依存しており、その改善は多面的なアプローチが必要です。
– 経済的な要素と社会的な要素は強く結びついており、経済的な施策が社会的なウェルビーイングに影響を与える可能性があります。
– 健康状態は経済的余裕に直接結びついてはいないため、健康改善には独立したアプローチが必要かもしれません。
これに基づき、政策立案者や経済学者は、ウェルビーイングの各要素がどのように相互作用しているかを考慮し、改善戦略を立てることが重要と考えられます。
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**
– 全体的に、各データセット（WEIタイプ）の中央値に著しい上昇または下降は見られませんが、各カテゴリ間でのスコアのばらつきが見られます。
– 特に、「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（生態系整備・教育環境）」のスコアは他と比較して特に広がりがあり、ばらつきが大きい様子です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」や「個人WEI（心理的ストレス）」で外れ値が観察されます。この外れ値は、これらのカテゴリにおいて極端なスコアが存在することを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の各要素（箱、ひげ、中央値）は30日間のスコア分布を示しており、箱の範囲は第1四分位数と第3四分位数、中央の線は中央値を示しています。
– 棒や色の変化は個々のWEIタイプが異なるカテゴリであることを視覚的に示していますが、いずれも視覚的な統一感を持って表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは独立して表示されており、直接的な時系列相関はこのグラフからは読み取れませんが、中央値やばらつきの大小で潜在的な関係性や相対的なパフォーマンスが推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、「社会WEI（共生・多様性・自由の保証）」において狭い範囲の集中したスコア分布が見られます。
– また、「個人WEI（経済的余裕）」では最も広い範囲のスコアが観察され、経済状況の多様性や不均一性を示している可能性があります。
6. **直感的・ビジネス/社会への影響**
– このグラフから、特定のWEIタイプによって社会や個人の経済的状態や生活の質に不均一性があることが示唆されています。
– ビジネスでは特に経済の安定性が重要であり、「個人WEI（経済的余裕）」のばらつきは市場の不安定性や消費者の購買力の不均一性を示しており、戦略的アプローチが必要かもしれません。
– 社会的には、特に「社会WEI（生態系整備・教育環境）」の幅広い分布は、教育や生態系整備の公正な配分やインフラの重要性を示唆しています。
全体として、深い分析が可能であると同時に、視覚的な直感も与えてくれる有益なグラフとなっています。
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として解析します。
### 1. トレンド
– **全体的な分布**: 第1主成分に沿って幅広い分布が見られますが、第2主成分方向への拡がりは比較的狭いです。明確な上昇や下降トレンドは示されていませんが、全体的に右上（正の方向）に分布が集中しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **極端なデータポイント**: グラフの真ん中から右上部にいくつか孤立した点があるため、これは外れ値として考えられるかもしれません。これらの点は特定の経済イベントや政策変更を反映している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **プロットの意味**: 各点は30日間のデータ集計に基づく主成分のスコアを表しており、経済活動の異なる側面を統合的に示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の時系列データがある場合、それらは主成分として統合されています。そのため、各点の位置は複数の経済指標の変動を要約したものです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 第1主成分が主要な変動を示しているため、この方向に沿った変数が全体的な経済動向に大きな影響を与えていると考えられます。
– **分布**: データは第1主成分方向に広がっているため、この主成分が大きな異質性を持っていることを示しています。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– **直感的洞察**: 主成分分析によって得られる視覚的な分離は、現行の経済活動がある特定の変数や要因に強く影響されていることを示唆します。
– **ビジネスや社会への影響**: 主に第1主成分で表現されている要因への集中が、社会的または市場での変化にどう影響するかを示しています。たとえば、政策決定における焦点を特定するのに役立つかもしれません。
このようなグラフは、特定の経済活動の異常検知やトレンドを理解するための重要な手掛かりを提供できるため、適切に解釈することで競争優位性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。