📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコア**は全体として、0.65から0.85の範囲で変動している。特に、7月2日から4日にかけて低下する傾向が見られ、その後5日以降は上昇し、7月6日には最高値の0.85を記録しています。この上昇は、休日（週末）の影響などが考えられます。
– **個人WEIの平均**は、0.61から0.79と変動がありますが、総合WEIと同様に、週末に向けて改善している。
– **社会WEIの平均**も、個人WEI同様、週後半に向け上昇傾向を示しています。7月6日には社会WEI平均が0.91を記録しており、これは大規模な社会的イベントや政策の発表の影響が考えられます。
#### 異常値とその背景
– 7月2日から3日にかけて、特に総合WEIが0.64や0.66の低値を示す期間があり、これは一般的な不安や社会情勢によるストレスの増加を示唆する可能性があります。
– 一方、7月6日から7日にかけての高値（0.85や0.84）は、社会的な安定や政策の成功、経済の好転などが背景にある可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– データに年間を通した季節性は見られませんが、週末に向けたトレンドが存在します。これが何らかの経済政策の周期性、あるいは社会の習慣に連動していると考えられます。
– 残差として7月2日から3日の急激な低下、7月6日から7日の極端な上昇があり、突発的なイベントや政策変更の影響を示唆する可能性があります。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**により、個人の経済的余裕と健康状態の相関が高いことが予想されます。この相関は、より良い経済状況が健康スコアを改善することを示している可能性があります。
– また、社会的持続可能性と個人の幸福感（ストレス低下）の間にも正の関連が見られ、持続可能な社会的施策の影響を示唆しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図によると、各スコアに多少のばらつきがありますが、大部分は中央値に近い値に集まっています。異常値として、経済的余裕や健康状態に一部非常に高い値が記録されています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（第一主成分）**は0.53の寄与率を示しており、これは主要な変動要因として、経済的要因が重視されることを意味しています。非常に多くのスコアの変動が経済的変動に関連付けられることが分かります。
– **PC2（第二主成分）**は0.14で、ストレスレベルや個人の自治がこれに寄与している可能性があります。
### 結論
今回のデータセットでは、特に週末に向けての改善トレンドが見られ、これは社会全体のライフサイクルに関連する可能性を示唆します。経済的余裕が健康やストレスレベルに直接的な影響を与えている点や、大きな社会的・経済的イベントがWEIスコアに影響を与えていることが確認されます。異常値の背景にある突発的な出来事や政策の影響を継続的にモニターし、適切な対策を講じることが重要です。
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:
このグラフは、経済カテゴリの総合WEIスコアの時系列推移を表しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、初めの部分で小さな変動を伴いつつも、おおよそ横ばい状態を示しています。
– 予測データ（紫の線）は上昇傾向を示し、その後横ばいに推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたプロットが外れ値を示しています。実績データの中にいくつか見られ、これらは通常の範囲外の変動を示唆します。
3. **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、黒い円は異常値を示しています。
– 予測には3色の線が使われており、紫の線がランダムフォレスト回帰を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測の間に一定のギャップがあることが観察され、特に予測は実績の変動を取り入れていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集している一方、予測データのほうが全体的に直線的で、変動が少ないです。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 実績データの変動や外れ値は、市場の予期しないイベントや不確実性を示している可能性があります。
– 予測が市場実績と一致しない場合、ビジネスはそのギャップに対処するための戦略が必要になるでしょう。予測が上昇していることは、今後の経済成長の期待を示しているかもしれません。
全体的に、このグラフは現在の実績データが持つ変動と、予測データが示す将来の期待に集中することで、今後の戦略を考える上での貴重な情報となります。
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:
このグラフは、個人のWEI（Wellness Economy Index）平均スコアの推移を示しています。以下に視覚的な特徴や洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（ブルーのプロット）には、大きな上下の変動はなく、比較的安定した横ばいの傾向が見られます。
– 後半の予測データは緩やかに上昇しています（特に線形回帰と決定木回帰）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ内にいくつかの外れ値が見られます（黒い円で囲まれた青い点）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しています。
– 予測（赤いX）は今後のスコアの予想値です。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲を示し、一定のブレが予想されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの手法での予測がありますが、ランダムフォレスト回帰は水平な予測を示しており、他の二つの方法とは違った傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データはスコアが0.6から0.8の範囲で比較的一貫性があります。
– 予測スコアは上昇傾向が示されており、良い結果を期待することができます。
6. **直感的な感じと影響**:
– 人間がこのグラフを見ると、初期の安定期を経て、今後の上昇の可能性に希望を感じるかもしれません。
– 経済的には、個人の健康指標の改善が期待されており、それが市場やビジネスにプラスの影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは個人の健康に関する指標が今後改善していくことを示唆しており、関連する経済的活動にも好影響を与えると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績の点は7月1日から7月5日までに縮まった範囲内で散見され、周期性や顕著なトレンドは見られません。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、7月中旬から8月初旬にかけて一貫して横ばいで、特にランダムフォレスト回帰はほぼ直線です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 散布図の中で外れ値として認識されている点がいくつかあります。これらはモデルの予測から外れた実績データであり、異常な変動を示しています。
– 全体として実績データは比較的一定の範囲に収まっているが、外れた点には注意が必要です。
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おり、黒い円で囲まれた点は外れ値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で示されており、この範囲内でのデータは予測モデルの信頼度を表しています。
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に関して、予測ラインは実績データのトレンドを反映しようとしているが、特に外れ値をどのように取り扱うかが課題となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 30日間のデータは、大部分が狭い範囲内に分布していますが、そこから外れたデータが数点あり、これが全体的な相関性を低くしています。
– 予測モデルは複数の手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を使用しており、異なる予測結果を提供していますが、横ばいという点で一貫しています。
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に関する洞察**
– 一見すると安定したトレンドに見えるが、外れ値の存在は予測モデルにおける課題を示しています。これにより、経済活動や政策決定における不確実性やリスクを示唆しています。
– 社会WEIのスコアがこの範囲で横ばいを示しているということは、短期的には大きな経済変動が予想されないとの解釈も可能ですが、外れ値の要因を特定し改善することが、信頼性の向上に繋がるでしょう。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、観測期間の初期に集中しており、おおむね横ばいです。
– 予測データは、期間中にわたってわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にプロットされた実績データには、いくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が存在します。このことは、短期的な異常な経済行動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点として表示されています。
– 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、それぞれ異なる色の線で表示されていますが、グラフの右側で水平線を形成しており、今後のWEIスコアの安定を示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのシャーディング）も示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの比較では、実績値のばらつきに対し、予測値はより安定している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、多くが予測の不確かさ範囲内に収まっていますが、一部は外れています。これはモデルの不確実性を反映しています。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**
– 短期間での実績データのばらつきと予測の安定は、予測モデルが比較的強い信頼性を持ち、安定した経済的余裕を予測していることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、個人の経済的余裕が今後安定することで消費活動の予測が立てやすくなり、新しいビジネス戦略の計画がしやすくなる可能性があります。
この情報を基に、ビジネスや個人は経済的な戦略の調整を行うことができます。
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:
このグラフは、個人のWEI（健康状態）スコアの30日間の変化を示す時系列散布図です。分析としては以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 実績点（青色）は7月上旬に集中していますが、その後はグラフの右側にプロットされていないため、期間後半のデータはないように見えます。
– 予測線は線形回帰を含む複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいており、それぞれ異なるトレンドを示しています。具体的には、ランダムフォレスト回帰は横ばいで、他の二つは上昇トレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値として黒い円で囲まれています。これらは平均から大きく外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績点（青色）は実在する観測データを示し、予測点（赤色）は予測された将来の値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表し、±3σの範囲内にあることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰は同じ方向に動いており、両方ともWEIスコアの増加を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データ内のWEIスコアは、特定の期間に集中して分布していますが、全体としては一定の範囲（0.6〜0.8）内で定常的です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこのグラフから、実績のデータが短期的になりやすく、予測モデルによって異なる結果が出ることを理解し、最適なモデル選定の重要性を感じるでしょう。
– 経済的インパクトとしては、カスタマイズされたアプローチが必要で、このようなグラフは健康状態予測や計画において重要な役割を果たす可能性があります。
この分析から、複数の予測モデルを活用することで、異なる将来のシナリオに対する十分な準備が可能であることが示されています。
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:
### グラフの分析
#### 1. トレンド
– **実績（青い点）**: 最初の約10日間、実際のデータは上下にばらつきが見られますが、その後データが途切れています。
– **予測（ピンクの線）**: ランダムフォレスト回帰に基づいた予測データが描かれており、日付が進むにつれて一定の値を保っています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は黒い枠で囲まれたデータ点として示されています。最初の数日（7月5日まで）に外れ値が見られますが、それが1か所に集中していることが特徴です。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**: 実際に観測されたデータ。
– **ピンクの線（予測）**: ランダムフォレストによる予測。この線が一定の水準を示していることは、予測が安定的であることを示唆しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲。この範囲が広いことで、予測のばらつきが一定程度あることがわかります。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間に相関があるか否かは明確ではありませんが、予測データが実績の値を参考にして安定的なトレンドを描いていることが想定されます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドは予測によって描かれており、予測データは一定のレベルに収束しているため、実績データが予測にどの程度合致するかはグラフからは不明です。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– このグラフからは、データが欠測している期間の予測が安定しているため、今後の心理的ストレスが極端に上昇するリスクは低いと考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、心理的ストレスが管理されている状況であれば、生産性や効率性にプラスの影響を与える可能性がありますが、外れ値の発生する要因に対するさらなる分析が必要です。
これらの観察に基づいて、特定の期間における外れ値やその要因をさらに調査し、予測と実績のデータがどのように相互作用しているかを理解することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実際のデータ（青い点）は最初の10日間にわたり概ね安定していますが、その後の予測には2つの異なるモデルがあります。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は緩やかな上昇を示しており、未来に向けた改善を示唆しています。
– 線形回帰（緑線）は横ばいで、あまり変動しない予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グレーのエリアに含まれる青い点は異常値として特定されており、これが何らかの外部要因によるものか、データ収集の誤差によるものかは不明ですが、調査が必要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実際のデータポイントを示し、X印は予測を示しますが、グラフには表示されていません。
– グレーの背景は予測範囲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**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が異なることから、使用されるモデルによって解釈が分かれる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 開始期間ではデータが密集しており、WEIスコアの安定性を示唆しています。データの変動幅が狭いことからも、外部からの影響が小さ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**
– WEIスコアが上昇トレンドを示しているモデル (ランダムフォレスト) が正である場合、個人の自由度と自治の改善が期待できます。この改善は、個人の経済的な選択肢や自主性の向上につながる可能性があります。
– もし安定した横ばい（線形回帰）の場合、現状維持が続き、新たな政策介入や改善策が必要かもしれません。
この分析を基に、政策立案者や経済学者はさらなる調査や施策を検討することができます。
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**
– 前半の実績データ（青色のプロット）は、全体的に0.4から0.8の間で推移していますが、明確なトレンド（上昇または下降）は見られません。
– 後半の予測データ（ピンク色の線）は、時間と共に上昇しており、最終的にはほぼ安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 灰色の範囲内に円で囲まれたプロットが外れ値として示されています。これらは異常値として特定されています。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青色のプロットは実績値を示しており、パターンとしてはばらつきが見られます。
– ピンク色の線は予測値を示し、全体的に緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 灰色の範囲は、不確かさの範囲を示しており、その中に外れ値が含まれています。
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の比較において、実績データはばらつきがありますが、予測では上昇トレンドを示しています。このことから、改善の予測がされていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列が2つのセグメント（実績と予測）に分かれており、一部の実績データは外れ値として異常な位置にあります。
– 全体の分布は、ばらつきがあるものの、予測パートにおいては影響なく上昇することが示唆されています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 実績データのばらつきと外れ値の存在は、不安定性や予測の難しさを直感的に感じさせます。
– しかし、予測データの示す上昇トレンドは、公平性や公正さが今後改善していく期待を与えます。
– ビジネスや社会的には、このトレンドが実現することで政策や企業戦略の改善が見込まれ、より良い社会的貢献が期待されます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のデータは最初の数日間は0.8付近で横ばいしています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンク）は短期間で上昇し、その後1.0で安定しています。
– 他の予測モデル（線形回帰や決定木回帰）は一定のスコアで安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階での実績データの中にいくつかの異常点（黒の円で示されている）が存在します。
– 異常値は特定の変化を示す可能性があり、それを理解するために追加の調査が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）は実際の観測データを表し、予測（赤い点とピンクの線）は異なるモデルによる予測値を示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示し、安全マージンとして利用できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは異なるパターンを示しており、ランダムフォレスト回帰が最も高い値を予測しています。
– 各モデルは異なる特性を持っており、未来の不確実性に対する異なる見解を提供していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値に対する予測は全体的に一致しているものの、一部の異常値や変動はモデルの限界を示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 持続した成績や予測値の上昇は、社会の持続可能性および自治性の向上を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策決定において、長期的な視点での改善傾向を評価する際に、このデータは有用です。
– 異常値の検出は、例外となる事項の原因調査に役立つと考えられます。
このグラフは、社会的な持続可能性と自治性に関する指標として、戦略的な意思決定のツールとして機能するでしょう。
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た時系列散布図です。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**：
– 実績データ（青い点）は評価開始から数日間で上下していますが、全体的に安定しています。
– 予測データ（線）は7月5日以降、緩やかに上昇し、その後横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 初期データに隠れている外れ値がありますが、全体の範囲内に収まっています。
– 急激な変動は見られず、徐々に安定する傾向があります。
3. **プロットや要素の意味**：
– 青い点が実績、赤い×が予測、黒い円で囲まれた点が外れ値を示しています。
– グレーの陰影は予測の不確かさを示しており、予想された変動範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測を提供していますが、最終的に似た傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実データは予測の範囲に含まれ、予測ラインと整合しているように見えます。
– 分布は大きな偏りなく、予測誤差の範囲に収まっています。
6. **直感的に感じることと社会への影響**：
– 初期のデータの不安定さに対して、その後の安定した予測は改善の兆しを示唆しています。
– 教育機会や社会基盤の充実が予測精度に寄与し、社会的な改善が期待されます。
全体的に、このグラフは初期の不安定さを克服し、徐々に安定した成長を遂げる過程を示しており、今後の社会規模の拡大につながる可能性を秘めています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ**: 初期の数日間はばらつきが大きいですが、その後は安定しています。特に上昇や下降の明確なトレンドは見られません。
– **予測データ**: 線形回帰と決定木回帰は安定した値を示していますが、ランダムフォレスト回帰は若干増加しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのデータポイントが異常値としてマークされていますが、全体としては予測される範囲内に収まっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**は、実際の観測データを示しています。過去のデータの変動が大きいことを示しています。
– **予測の不確かさ範囲** がグレーで表示されており、予測の信頼区間を示しています。
– **予測モデル**: それぞれの予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測値を示しており、それぞれの手法の違いを浮き彫りにしています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと各予測モデルの間に大きな一貫性があり、これらのモデルはおおよその傾向を適切に捉えていると言えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは1.0に近づくに連れて増加しているように見受けられますが、予測ではより保守的に1.0を維持する傾向があります。
### 6. 直感的な洞察と社会的・ビジネス的影響
– **人間の直感**: 初期の変動が大きく不安定なため、短期的な計画には慎重さが必要とされるかもしれません。
– **ビジネス影響**: 予測モデルが示す安定した値は、リスク管理や戦略的計画に役立つ可能性があります。予測の信頼性が高いという印象を与えるため、一部の業界では安心感をもたらすかもしれません。
全体として、実績データは短期間で大きく変動していますが、予測データはより安定しており、この安定性が戦略的決定に寄与する可能性を秘めています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化を基に直感的に捉えると、全体的に明るい色（高スコア）が後半に出現しており、色の移り変わりから観察すると上昇トレンドがあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の16時、そして7月7日の異なる時点において、明るい黄色が目立っています。特に7月6日は突然の急上昇を示しており、何らかの特異なイベントが起こった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各色はWEIスコアの値域を示しており、色が明るいほどスコアが高いことを意味しています。色の遷移は、スコアの上昇または下降を直感的に伝えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データポイント間の位置関係により、時間帯によるパターンや特定の時間における繰り返しがあるかを確認することができますが、今回のデータでは特に明確な周期性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼間の時間帯に比較して、夜間の時間帯でスコアが高くなる傾向があります。ただし、夜間に特異な高スコアが出ることが多いわけではないため、特定のパターンがあるとは断言しづらいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一般的に、WEIスコアの上昇は経済活動の活発化を意味し、市場の好調を示唆します。この期間においては特に、7月6日の大幅なスコア上昇が注目に値し、何か特定のイベントや政策の影響を受けた可能性が考えられます。企業や投資家にとっては、その背景を調査することが重要です。また、スコアの急激な変動は、リスク管理において考慮すべき要素となりえます。
このように、時系列ヒートマップは視覚的に情報を簡素にまとめ、経済の動向や潜在的なリスクを迅速に把握するためのツールとして位置付けられます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体として短期間で変動が見られますが、特定の日付での顕著な上昇や下降は見られません。時系列データが短いため明確なトレンドは見えにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月5日には、他の日よりも明るい色（黄色）が現れており、これは急激なスコアの上昇を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のスペクトルは、特定の値のレンジを示しています。暗い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示しており、横の色のバーがそのスコアを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間帯ごとのスコアの変化が視覚化されており、日中と夜間のスコア変動が異なることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは特定の時間帯に集中して高くなる傾向があり、例えば、夜間（23時）よりも日中（8時）の方がスコアが高いことがあります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– ヒートマップは、特定の時間帯や日付でのスコアの変動を直感的に理解できます。例えば、業務時間中にスコアが高い場合、これは労働生産性の指標として活用されるかもしれません。社会的には、消費者行動や労働パターンに関するインサイトを提供する可能性があります。
このヒートマップは、ビジネス活動のピーク時間を効率的に把握するツールとしても利用でき、最適なリソースの配置や戦略的な意思決定に貢献します。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップの色の変化から、特定の日に値が上昇または下降していることが伺えます。特に7月5日と7月6日は色が明るくなっており、スコアが高いことを示しています。全体としては、明確なトレンドは確認できませんが、一部で急激な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に非常に明るい黄色のパッチが見られます。これは短期間での急激な増加を示しており、特異なイベントや政策変更などが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色相の変化は社会WEIスコアの平均に対応しており、緑や黄色に近づくほど高いスコアを示しています。密度や色の変化が時間帯や日によって多様であるため、それぞれの時間帯でのスコア変動が注目されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに異なる傾向があることが分かりますが、一部の日では似たようなパターンも見られます。これにより、特定の日や時間帯に共有の要因が影響している可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布は一様ではなく、特に高スコアの時間帯や日が存在しています。これは、特定の社会イベントや経済的要因が特定の条件下で活発化していることを示唆します。
6. **ビジネスや社会への影響**
– このヒートマップから、企業や政策立案者は特定の日や時間帯に焦点を当てることで、効果的な戦略を立てる手助けができるでしょう。特にスコアが大きく変動している日や時間帯についての詳細な分析が、効果的な対策を講じるための鍵になるかもしれません。
全体的に、このヒートマップは社会的な動向を敏感に反映しており、一時的なピークやトラフを詳細に追うことで、さらなる洞察が得られ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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体には直接的な時間の流れはありませんが、相関の強さを示し、各指標間の関係がわかります。特定の時間的トレンドは示されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動ではなく、異常な相関（予想外に高いまたは低い相関）を確認します。たとえば、個人WEI（経済的余裕）が他の多くの項目と相関が低いことが特筆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは相関係数の絶対値を示します。赤に近い色は強い正の相関を、青に近い色は強い負の相関を表しています。
– 総合WEIと社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の間に強い正の相関が見られます。
4. **関係性**:
– 個人WEI（自由度と自治）と社全WEI（公共性・公正さ）との間にある一定の正の相関が見られます。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の他の社会的指標との強い相関も注目ポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の指標間では相関が強く、例えば総合WEIと他の多くの項目が高い相関を示しています。
– 個人WEI（経済的余裕）は他の多くの要素と低い相関を示しており、これは個別要素として独立している可能性を示唆します。
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**:
– 全体的に、社会的な要素（共生・多様性・自由の保障など）が、他の生活の質に関連する指標と密接に関連していることが、社会の安定や幸福感に大きな影響を与えることを示唆しています。
– ビジネスの観点から、これらの相関関係は、どの分野に投資や強化が必要かを示す指標となり得ます。例えば、教育機会の提供が経済や社会の多くの側面にポジティブな影響を与える可能性を示唆しています。
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:
グラフ分析のプロとして、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 全体的には横ばいですが、WEIスコアの中央値や分布幅に多少の変動があります。特に「個人WEI（経済的余裕）」がやや高い傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」には外れ値が見られ、これらのカテゴリにおいて一部で異常なスコアが記録されていることを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の各要素は、中央の線が中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示します。ひげはデータの範囲内を示し、外れ点は異常な値を示します。
– 色の違いは視覚的にカテゴリを分けるために利用されていますが、分析には特に影響を与えません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時系列データにおける一貫した上昇または下降トレンドは見られませんが、カテゴリによってスコアの変動幅は異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプの分布は異なり、「個人WEI（経済的余裕）」は広い範囲で高めのスコアを示し、「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は相対的に狭い範囲となっています。
6. **直感的洞察および社会経済的影響**
– 見る人は「個人WEI（経済的余裕）」のスコアが他に比べて高いと感じるかもしれません。これは個人の経済的満足度や安定感を反映している可能性があります。
– 一方で、「社会WEI（社会整備・教育機会）」のスコアが低めで、特に教育や社会サービスの整備が不足している可能性を暗示しています。これは社会政策の改善や投資の機会を示唆しています。
これらの分析から、特定の領域に重点を置いた政策や対策が考慮されるべきかもしれません。
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（米国景気動向指数）構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降トレンドは見られません。データはばらついており、一定の周期性も確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見られません。ただし、第1主成分が0.3を超える点や、第2主成分が0.1を超える点は、他のデータポイントに比べてやや特殊な位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸は第1主成分（寄与率: 53%）であり、縦軸は第2主成分（寄与率: 14%）です。これにより、データのばらつきの大部分が第1主成分により表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析は相関関係を示しており、第1主成分と第2主成分がの間に特定の方向性は見られません。データは比較的ランダムに散らばっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点は中央付近で密集しており、特定の方向への偏りは少なく、ほぼランダム分布に見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIの構成要素におけるバリエーションの大部分は第1主成分によって説明されます。したがって、経済の動向を理解する際にはこの主成分が重視されます。
– 商業活動や景気の健全性の評価において、各データポイントが中央に集まることは、現在の経済情勢が比較的安定している可能性を示すかもしれません。
– ビジネスや政策決定者にとっては、この安定した分布が予測の信頼性向上に寄与する可能性があります。
全体として、このPCAグラフは、短期的な視点での経済構造の把握に役立ちますが、クロス障害の影響や詳細な要因分析にはさらに深い評価が必要です。
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。