📊 データ分析（GPT-4.1による）
## WEIスコアデータ分析結果
### 1. 時系列推移
#### 総合WEI
– **トレンド**: 360日間のデータは一貫した上昇傾向を示しますが、特定の短期間で大きな変動が見られます。
– **顕著な変動期間**: 2025年7月2日から3日にかけて、大きなスパイクとその後の急激な低下が観察されました。特に、2025年7月6日から7日にかけて再び急上昇しています。
### 2. 異常値
– **異常値の日付とスコア**: 主に2025年7月2日、7月3日、7月6日、そして7月7日において異常値が検出されています。
– **背景要因の推測**: これらの異常値は経済的な政策の変化、自然災害、または社会的イベント（例：祭りや選挙）との関連が考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 総合的には緩やかに向上しているが、短期的には頻繁に上下します。
– **季節性**: 特定の周期性は確認されていません。
– **残差**: 理解できない急激な変動がいくつかあり、外的な要因による影響が考えられます。
### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、**個人WEI**と**社会WEI**が比較的高い相関を示していることが分かります。特に、**経済的余裕**と**社会基盤**の相関が高く、経済状況が社会的な機会に大きな影響を及ぼしていることを示唆しています。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図**において、多くの項目で外れ値が見られます。特に、**経済的余裕**と**自由度と自治**が高いばらつきを示しています。これは、個々の状況や地域差による多様性を反映している可能性があります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (寄与率49%)**: 主に経済的余裕と社会基盤がこのPCに強く寄与しており、経済や政策が主要な変動要因であることを示唆しています。
– **PC2 (寄与率14%)**: 主に心理的ストレスや健康状態が影響を与えており、個人の福祉状態が重要な要素となっていることを示しています。
### 結論
総合WEIスコアは過去360日間で上昇傾向を示しているが、一部の異常なピークや谷がしばしば発生しています。これらの変動は、外部要因（政策、イベント、社会変革など）の影響による可能性が高いです。経済的要因が核心をなす一方で、個々の福祉状況や自治の度合いも重要な役割を果たしています。これらを理解することで、効果的な政策対策や改善の指針を提供することができます。
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
1. **トレンド**
– **実績データ (青)**: 初めの段階で密集していますが、その後の期間には表示されていない。期間の初めに集中しており、約0.7から0.9の範囲に分布しています。
– **昨年データ (緑)**: グラフの右側に表示されており、約0.6から0.8に密集している。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値 (黒円)**: 青い実績の中にいくつか見られ、WEIスコアが関連している可能性があります。
– **急激な変動**: 視覚的に特に急激な変動は見られませんが、予測データの一部は実績データに比べて変動しています。
3. **プロットや要素の意味**
– **色とシンボル**
– 青いプロットは実績を示し、実際のデータを表しています。
– 緑は昨年のデータで、比較用。
– 赤いXは予測値であり、予測されたWEIスコアを示しています。
– **予測の種類**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類のモデルが試されていますが、それぞれ微妙に異なるトレンドを表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルが異なるトレンドを示していますが、全体としては安定している印象です。
– 昨年のデータと比較しても大きな変動は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと昨年データはある程度相関しており、去年のパフォーマンスが今年の実績に影響を与えている可能性があります。
– 予測データは実績データに基づいており、予測の幅が狭いことから精度が高いことが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスや経済への影響として、WEIスコアが安定していることから、市場が比較的安定している可能性があります。
– 異常値があるものの、全体的なトレンドに大きな影響は見られないため、リスク管理が効果的に行われていると言えるでしょう。
このグラフから見えるのは、実績と比較して予測が信頼できる範囲で行われているということです。経済政策やビジネス戦略において、この情報は重要な役割を果たすでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– グラフは二つの主要な時期に分かれており、2025年中頃に集中しているデータと、2026年中頃に集中しているデータがある。
– どちらの期間も一定期間のみにデータが集中しており、周期性や長期的なトレンドは示していない。
2. **外れ値と急激な変動:**
– 両期間ともに、外れ値としてマークされたデータポイントが存在する。
– 各時期のデータは急激な変動を示していないが、外れ値が平均からどれだけ逸れているかを視覚的に確認可能。
3. **各プロットや要素:**
– **実績（青の丸）:** 2025年にはまとまっているが、若干の散布が見られる。
– **予測値（赤のバツ）:** 2025年の実績近くに位置している。
– **前年度（緑の丸）:** 2026年にまとめて表示され、密度が濃い。
– 各予測モデル（線色で識別される）は、一定の視覚的予測ラインを提示している。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測値は実績ポイントの近辺に位置し、特に線形回帰やランダムフォレスト回帰の範囲内に収まっている。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各モデルの予測線が実績値に近いことから、予測モデルが実績と一致している可能性が示唆される。
– 分布は集中しており、特定の範囲内に収束している。
6. **直感的な印象と洞察:**
– 各年度のデータが明確に分けられているため、2つの異なる時期や状況が比較されている可能性がある。
– 予測と実績が近いことは、モデルが妥当な予測を提供していることを示唆し、経済的意思決定にとって貴重なデータとなるだろう。
– ビジネスや社会においては、予測モデルの精度が高いと判断される場合、将来の市場動向や投資判断において利用される可能性がある。
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:
この「社会WEI平均スコア推移」のグラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側の「実績」（青いプロット）のデータは、比較的安定していますが、多少の変動があります。
– 右側の「前年度」（緑のプロット）のデータは、安定的に高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い輪の「異常値」が左側の実績データにいくつか見られますが、それ以外は安定した範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青の実績データは左側に集中しており、緑の前年度データは右側です。
– 予測回帰ライン（灰色、紫、ライトブルー、ピンク）は、将来的なトレンドを示していますが、その精度にはモデルごとに違いがありそうです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左側の実績データと右側の前年度データには相関が見られませんが、2つの期間が比較することが主目的かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはやや分散しているものの、大部分が0.6以上に固まっています。
– 前年度データは1に近い値でクラスターを形成しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績スコアが前年度スコアに比べるとばらつきが大きいことから、今年度は不安定な要素が存在している可能性があります。
– ビジネス上、異常値を改善するアクションが求められるかもしれません。
– 予測モデルに基づき、今後のスコア維持または向上策を検討することが社会に対する影響を低減するのに重要です。
このグラフの分析から、堅実なパフォーマンスの維持と、予測精度の向上が必要であることが示唆されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期データ（2025年7月1日頃）**: 実績AIのデータが集まり、安定した0.7〜0.8の範囲にある。
– **未来予測**: 予測AIのデータは抜けていますが、決定木とランダムフォレストの回帰予測はWEIスコアが1.0に近づくと示唆されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期データには多少の変動がありますが、異常値は特に見受けられない。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形**: 青の実績データは過去の実際のデータを示しており、異常値は一つの大きな円で示されています。
– **予測モデル**: 予測は紫（ランダムフォレスト）と桃色（決定木）で示されており、WEIが上昇することを示唆。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測**: 実績データは過去のWEIの状態を示し、予測データは今後の上昇を示しています。現状値の区間外れ予測も見受けられる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関の可能性**: 初期の実績データと比較AIをベースにした範囲外れ予測を使う場合、予測モデルの制度が比較的重要視される点が伺える。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **経済的楽観**: WEIが上昇傾向を示しているため、個人経済の余裕は今後増加する兆しがあり、人々にとって経済的に楽観的な感覚を与える可能性がある。
– **ビジネスへの影響**: 経済的余裕が増すことで消費が増加し、市場に良い影響をもたらすことが考えられる。
– **社会的影響**: 経済的な安定感が増すことで、生活満足度の向上や社会安定に寄与する可能性が高い。
このグラフからは、全体として個人の経済的余裕が今後も改善されると見込まれるため、社会やビジネスに対してポジティブな影響を予測できます。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、最初に高いスコア（約0.8）が見られ、その後急激に低下し、再び上昇する傾向が見受けられます。最初と最後のスコアは高く、中央値付近で最低値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期段階のスコアは比較的一貫していますが、その中で異常値が示されています。
– 年半ばに急激な低下があり、その後に回復しています。
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で、比較的一貫しています。
– 緑色のプロットは前年との比較で、今年度の後半で再び高くなっています。
– 算出された予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測は、実績と比較的合致しています。
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、おおよそ一致していることから、予測モデルの信頼性が示唆されます。
– 前年のデータと比較すると、一時期スコアが大きく低下していることが判りますが、最終的には安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最も高いスコアが序盤と終盤に存在し、中盤での大きな低下の後に回復しています。
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**:
– 初期の高いスコアは良好な健康状態を示しますが、中盤の低下は健康状態に問題が生じた可能性を示唆しています。その後の回復は介入や治療の効果を示しているかもしれません。
– ビジネス面では、健康状態が経済活動に影響を与える可能性があり、一時的な低下が業績に影響を及ぼすリスクを表しています。それに対し、予測が実績に近いことから、適切な介入策が取られた可能性があります。
このグラフは、全体的に不安定な期間を乗り越えた後の回復を示す良好な指標として解釈できますが、状況の変化に対して注意深くモニタリングが必要であることを示唆します。
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レベル（WEIスコア）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示します。
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分（2025年7月）では高いストレスレベルが見られ、その後に持続的なデータのギャップがあります。
– 2026年6月以降、再びデータが表示され、ストレスレベルは前に比べて低い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントには外れ値が見られます（異常値として強調）。
– 特に、初期に見られる大きな変動は注目に値します。
3. **要素の意味**:
– 青のプロットは実績、緑のプロットは前年のデータを示しています。
– Xマークは予測結果を示し、複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と過去のデータが重なって表示されていますが、比較される期間が大きく離れているため、直接的な相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータが高く、その後のデータで低下していることから、直接的な相関は見られません。季節性や周期性を示すプロットもないため、一時的な要因かもしれません。
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**:
– 初期の高いストレスレベルは、社会的要因や突発的な出来事によるものかもしれません。
– 後半の低下は、ストレス管理施策の効果や一般的な状況の改善を示している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、初期の高ストレス時には生産性の低下や従業員の離職が懸念される一方、後半の改善は業務の効率化や職場環境の改善といったことが考えられます。
全体として、グラフは心理的ストレスの変動とその要因について考察するための出発点として有用です。
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:
このグラフに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 2025年7月からのデータは高いWEIスコアを示しており、ほぼ横ばい。直近ではスコアが少し上昇しています。
– 未来の予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3手法で示されており、全体的に若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期においていくつかのデータポイントが異常値として認識されています。これらは他のデータポイントに対して顕著に低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 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）により異なる傾向線が示されています。これは、未来の考えうるシナリオの多様性を反映しています。
– 実績データはブルーのプロットで、予測と過去の実データとの比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には総じて大きな乖離は見られませんが、異常値があるタイミングでは予測モデルの補完が重要となる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータポイントは限られているため強い相関を見出すのは難しいですが、異常値の存在が一般的なトレンドを逸脱していることを示しています。
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**
– WEIスコアが高いことから、自由度と自治が十分に維持されている経済状況を示唆しています。
– しかし、いくつかの異常値は対策が必要な潜在的リスクを示しているかもしれません。これにより、政策立案者やビジネスリーダーはそのリスクに対処するための適切な戦略を考えることが重要です。
このように、グラフからは未来に向けた改善傾向を楽観視しつつも、潜在的リスクに注意する必要性を示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績AI（青のプロット）**：初期は0.6付近に密集し、その後わずかに上昇しています。しかし、データの密度が少ないため、強いトレンドを特定するのは難しいです。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**：予測データは重なっておらず、異なるフィッティングを示しています。線形回帰は下方に直線を描いており、他の2つは上昇を表現しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒い円）**：いくつかの異常値が実績AIに含まれており、特にグラフの初期部分で目立ちます。これらは経済システム内での突発的な出来事やデータの不確実性を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色と形**：青は実績、緑は前年と区別されています。異常値は黒の円で示され、重要な変動点を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **現在の実績と前年比較AI（緑のプロット）**：前年と比較して、数値が安定していることが示唆されます。横ばいの傾向にあることが予測範囲から伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間のバリエーションが見られますが、一般に大きな変動はなく、比較的安定した範囲に集中しています。
6. **直感と社会経済的影響の洞察**
– **公平性・公正さ**の数値がしばらくの間低調から上昇しているように見えるが、不安定な異常値が指摘されています。このため、政策改善などでの効果を確認する必要がある可能性があります。
– ビジネスや社会において、改善や向上の余地があることを暗示しています。特に異常値が示す潜在的なリスクに注意を払い、対応が求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇/下降/横ばい**：初期の期間においてはプロットが密集し、スコアは高めで横ばい状態にあります。後半では、プロットが間隔を開けて配置され、こちらも高めのスコアで横ばい状態を示しています。
– **周期性**：特別な周期性は観察されません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：プロットされたデータポイントは、特に明らかな外れ値を示していません。異常値として円で示されているものはありますが、視覚上特筆すべき変動としては見受けられません。
– **急激な変動**：急激な変動はほとんど観察されません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績 (実績AI)**：青色のプロットが使用され、序盤のデータを示しています。
– **予測 (予測AI)**：紫や緑色のプロットで示され、後半の時期に予測されたデータです。
– **異常値**：太線で囲まれたポイントは異常値を示しています。
– **予測手法の比較**：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレストなど複数の予測手法を示し、それぞれが異なる予測を行っていますが大まかに高いスコアを維持しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測**：実績データは序盤に集中しており、予測データは後半に集中しています。実績と予測の経過期間は明確に分かれているため、直接比較が難しいですが、全体として高スコアを維持しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高スコアが維持され、データの密度は期間によって変わるも、全体としてのスコア範囲は狭いです。
### 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
– **直感的洞察**：持続可能性と自治性が一貫して高い水準を保っていることは安心感を与えます。これにより、ビジネスの計画や政策策定においてもポジティブな評価が期待されます。
– **社会への影響**：安定した高スコアは、社会全体または特定の組織が持続可能で自律的であることを示し、経済的に持続可能なビジネスをサポートする基盤を提供します。
このグラフからは、持続可能性と自治性の高いスコアが維持されていることから、予測モデルが有効であることと、安定した政策やビジネス戦略が形成されている可能性がうかがえます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– **実績データ（青い丸）**: 直近の日付で密集していますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測データ（紫、ピンク、青の線）**: なだらかに上昇しているが、特定のポイントで急激な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **異常値（緑の丸）**: 最初の部分で設定されており、他のデータから外れています。他のプロットに比べて目立つ存在です。
3. **各プロットや要素**:
– **実績データ（青い丸）：** 過去のデータに基づいた値。
– **予測データ（×、線）**: 未来の値を予測しており、さまざまな回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）を使用しています。
– **異常値（緑の丸）**: 平均から大きく外れたデータポイント。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **実績と比較AIのデータ**: 時間軸上で密集しており、一定の範囲にとどまっているが、予測データの挙動とは異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **実績データと異常値**: 明確な相関はないが、異常値は特定の時点で大きく偏っています。
– **予測データ**: 異なる回帰モデルからの予測が異なるパターンを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– **社会基盤や教育機会**: 安定性を示すものの、外れ値や予測の変動が潜在的なリスクを示唆しています。このため、将来の政策や投資の判断には注意が必要です。
– **ビジネスへの影響**: 外れ値や急激な予測変動が、投資や施策策定における不確実性を増大させます。各モデルの特性を考慮した戦略の見直しが求められます。
全体として、安定した実績データと多様な予測モデルが見られ、社会や教育におけるWEIスコアの変動を慎重にモニタリングする必要があります。
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
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青色）は高めの水準（0.8以上）から始まりましたが、その後のデータと比較して安定しているように見えます。
– 予測データには、期間中に予測の変化が見られますが、ランダムフォレスト回帰（紫色）は一貫して1.0近くで横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ中の異常値（黒丸）は、他のデータポイントよりやや下に位置していますが、非常に大きな偏りは見られません。
– 予測区間（灰色の帯）内に収まるかたちで予測変動が示されており、大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青点）が過去の基礎情報として示されており、その後の予測が4つの異なるモデル（線形回帰、水平方向、ランダムフォレスト）が適用されています。
– 線形回帰予測（ライトブルー）はかなり控えめな成長を示す一方で、ランダムフォレスト（紫色）は最も高いエンドポイントを持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 昨年のデータ（緑色）は、現行の予測と比較するための基準として用いられていますが、今年の予測は昨年の評価に近い数値を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般に、様々な予測モデルがあるものの、最も合理的なモデルとしてランダムフォレストが選ばれているように見えます。異常値を考慮しても、大体の傾向はこのモデルに基づいて解釈できると思われます。
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**
– データセットが経済に関連した共生、ダイバーシティ、自由保障をどう測定するのかを示しています。これに対する予測が適切であり、予測区間内に収まっていることは、関連する社会政策や経済施策の安定性をもたらす可能性があります。
– ランダムフォレストによる高い予測結果は、共生や多様性の促進を示唆しており、長期にわたってプラスの社会的影響をもたらすかもしれません。
このように、経済と社会の要素が直感的に理解しやすく、異なる予測手法が与える相関を利用して、将来の戦略立案に活用されることが考えられます。
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:
このヒートマップから、次のような洞察を得ることができます：
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色合いに一貫したトレンドは見られませんが、特定の時間帯や日の色の変化が注目されます。特に2025年7月6日には明るい色が見られ、それ以前の期間と比べて急激な変化が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日の黄色のプロットは、他の日や時間帯と比べて異常な値を示しており、重要な外れ値と考えられます。
3. **色の意味**:
– カラーバーのグラデーションから、ヒートマップは0.65から0.825の範囲の値を示していることが分かります。明るい色（特に黄色）は高い値を示し、暗い色（紫）は低い値を示します。
4. **データの関係性**:
– 直感的には、各日の特定の時間帯における異なる色は、その時間帯での経済活動や指標の変動を示していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップには特定の時間帯における一貫したパターンが見られず、データは比較的ランダムに分布しています。しかし、特定の日における変動が目立ちます。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– 2025年7月6日の急激な上昇は、特定の出来事や経済指標の変化があった可能性があり、その要因を検討することが重要です。この変動が企業や投資家にとって何を意味するか考えると、状況に応じた迅速な対応が求められるでしょう。
グラフ全体からは、日ごとおよび時間ごとの変動が強く、特定の期間に際立った変化があることが示唆されています。これにより、短期的な要因が大きな影響を与えている可能性があることが考えられます。
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:
以下は、与えられた経済カテゴリの個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体的には、特定の周期性や顕著な大きなトレンドが見られません。
– 色の変遷は日ごとに διαφοり、期間中に小さな上下変動は見られるものの、特定パターンは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7日にかけて、非常に高いスコアを示す黄色のブロックがあり、急激にスコアが上昇していることが分かります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの変動を示しており、濃い紫は低スコア、明るい黄色は高スコアを示しています。
– 日時による色の変化は、時間帯によってスコアが異なることを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 特定の場所や時間でのスコアのパターンは見られず、個々の時間帯でのばらつきが存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は見られません。しかし、時間帯と日付によるスコアの違いがある点から、具体的な行動や出来事がスコアに影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 色合いの変遷から、人々の活動が日ごとにどのように変化しているかについて何らかの指標を持っていると考えられます。7月6日から7日にかけての高いスコアは、特定のイベントや経済的な要因が関与している可能性を示唆します。
– ビジネスにおいては、特に高スコアの日付を重視して、マーケティングや戦略の立案に活用することができるでしょう。
このヒートマップは、特定の日時やイベントが経済活動にどのように影響を及ぼすかを視覚的に理解するのに役立ちます。
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:
このヒートマップについての視覚的な特徴と洞察を次に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色合いを見ると、一般的な密度は青から紫の範囲（0.65から0.80）が多く、一部で黄色や緑（0.85以上）の値があります。
– 時間とともに特定のパターンは見られませんが、特定の日時で数字が突出していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月7日に明らかに高い黄色の値（0.90）が観測されています。これは外れ値として注目に値します。
– 他の日付は比較的均一な値を示しており、この高い値は注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 色は社会WEI平均スコアを示しており、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 時間帯ごとに異なる値が観測され、特に夜間や朝方の変動が多いことがうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のスコアが日をまたいで一致している部分が少なく、日をまたいでの変化よりも日内変動が大きいことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夜間に比較的高いスコアが観測される傾向があります。例えば、夜間の時間帯（19時や23時）で深いブルーが多く見られます。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– 2025年7月7日のスコアの上昇は特定の社会イベントや経済的要因による可能性が考えられ、これがビジネスや政策立案にどのように影響するか検討が必要です。
– 日々の変動を考慮すると、毎日観察する動向や社会的な出来事に対し敏感に反応している可能性があります。
総じて、このグラフは日内および日々の社会的または経済的変動を視覚的に捉える手段として有用であると考えられます。また、特異な高スコアに対する調査や追加対応が求め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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
このヒートマップは相関関係を示しているため、時間的なトレンドは直接示されていません。しかし、相関が高い項目の組み合わせを見ることで、関連の強い要因が分かります。
### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップにおいて外れ値や急激な変動は、相関係数が他と比べて極端に異なる箇所として表れます。ここでは特に低い相関（青に近い部分）がその可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– 色の濃淡は、相関係数の大きさを示しています。赤色に近いほど正の相関が高く、青色に近いほど負の相関が高いです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
複数のWEI項目の間で相関関係が見られます。特に「個人WEI平均」と「総合WEI」の相関は非常に高く（0.85）、これらが互いに強く関連していることを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間で強い正の相関があります（0.89）。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の多くの項目と中程度の正の相関がありますが、「個人WEI（自由度と自治）」との相関は低めです（-0.00）。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **個人と社会の相互関係**: 個人と社会のWEIが強く結びついているため、個人の幸福度は社会全体の福祉と直結していると考えられます。政策立案において、個人の心理的および身体的健康を改善することが社会全体の指標を向上させる鍵となるかもしれません。
– **教育と公正性の関連**: 「社会WEI（社会経済・教育機会）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」が中程度の相関を示しているため、教育機会の拡充が社会的公平性の向上に寄与する可能性があります。
これらの洞察は、個人と社会のニーズを理解し、政策やプログラムでこれを反映するための基礎として利用できます。
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:
以下は、提供された箱ひげ図に基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアに明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、異なるカテゴリ間でスコア範囲に変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「個人WEI（経済的余裕）」には外れ値があります。これらは異常値として特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげは特定のWEIタイプのスコア範囲を示しています。
– 箱の中央の線は中央値、箱の上下の縁は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）、ひげはデータ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリにわたるスコアの比較が可能ですが、時系列データとしての関係性はこのグラフだけでは判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリーは他のカテゴリーよりもスコアのばらつきが小さいことがわかります。「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は比較的狭い範囲を持っています。
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**:
– 一部の個人WEIが高いスコアの集中を示していることから、人々の経済的余裕や心理的ストレスに対する評価は、通常よりも高いかもしれません。
– 社会的な指標におけるスコアのばらつきは、社会全体での格差や持続可能性に関する課題を示唆している可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、これらのWEIタイプの変動を考慮することが重要です。具体的な戦略を立てる際には、このデータに基づく詳細な分析が必要です。
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:
分析内容を以下に示します。
1. トレンド:
– データポイントは全体に分散しており、特定の方向への明確なトレンド（上昇や下降など）は見られません。
2. 外れ値や急激な変動:
– データポイントは、第1主成分と第2主成分の両方で広い範囲に存在しますが、特に極端な外れ値は見当たりません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 点の位置は、第1主成分と第2主成分の値によって示されています。主成分分析により次元が縮小されており、データの変動の主な要素を捉えています。
– 第1主成分の寄与率が0.49と高く、これがデータの分散を説明する大部分を占めていることがわかります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 複数の時系列データの関係性を直接的に示す要素はないものの、データが散在していることから、各構成要素の影響が異なる可能性が示唆されます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 分布は均等に近く、特定の相関関係を示す明確なパターンはないように見えます。
– PCAにおいて、第1および第2主成分で若干の相関がある場合、それぞれの影響が互いに補完的かもしれません。
6. 直感的および社会的・ビジネスへの影響:
– 直感的には、特定の群集やクラスターがないため、要素間の確固たる相関パターンはないかもしれません。多様な要素が経済に複雑な影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、多様性や他の外部要因が影響している場面を想定する必要があります。禁則的な要因や季節的変動の検討が重要です。
全体的に、このグラフからは、WEI（ウィークリー・エコノミック・インデックス）の構成要素が多様であり、それぞれが独自の影響を持つ可能性について考察が可能です。データの背後にある因果関係や要因を深堀し、特定の微細なトレンドやパターンを見つけるためには、さらなる詳細な分析が必要です。
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。