📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果:**
### 時系列推移
総合WEIスコアは全体として緩やかな上昇傾向を示していますが、7月2日から7月7日までの間に変動が大きく、特に7月6日と7日には突出した高スコアが検出されています。この期間は、全般的にスコアの不安定さが顕著で、測定の誤差か、一時的なイベントが影響した可能性が考えられます。
### 異常値
指定された範囲外の異常値がいくつか検出されています。特に、7月2日から7日までの間にスコアが極端に低いもしくは高い値を示すケースが多く、イベント、政策変更、社会的出来事など短期的にスコアに影響を与えた要因があったと考えられます。また、個人WEI平均と社会WEI平均の異常値は同時期に発生しているため、これらは共通の外的要因によって影響を受けた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解を行った際、長期的なトレンドとしては変動するパターンは安定していませんが、短期的なピークや谷が見られます。季節性として、社会イベントや経済政策による可能性のある短期的なスコアの上昇が見られ、残差成分では予測の範囲を超えた突然の変動が見られます。
### 項目間の相関
項目間の相関分析を行った場合、経済的余裕と個人WEIの相関が強いことが分かります。これは、経済的な条件が個人の評価に与える影響が大きいことを示唆しています。同様に、社会的な指標間の相関の強弱は社会WEIに対する各構成要素の影響を分析することで、特定の社会的要因が全体的な社会評価にどのように寄与しているかを理解するのに役立ちます。
### データ分布
箱ひげ図の分析から、各WEIスコアの中央値は全体的に高めに位置し、特に異常値は上部に集中していることがわかります。外れ値としては、特定の経済指標や健康指標が毎日一定の影響を受けており、それが日々のスコアに変動をもたらしています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析により、PC1が変動の51％を説明し、PC2が14％を追加で説明しています。これは、経済的余裕や社会基盤といった要素がデータの大部分を説明していることを示しています。特に、PC1が主要な変動要因となっているため、大幅な改善や悪化によってスコアを効果的に上昇させるためには、これらの要素への注力が有効です。
全体として、この分析は経済的および社会的要因が個人と社会の両方の幸福感に密接に関連していることを示しています。このスコアの変動は、政策立案の際に考慮すべき重要な指標であり、効率的なリソース配分が求められる領域を特定します。
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:**
– グラフは全体的に右端にプロットが集中しており、左から右へ急激な変化が起きていることが窺えます。このことは、一定期間の安定した動きから突然の変動があった可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側に位置する紫色の線は、特定の予測期間中に急激な上昇があったことを示しています。
– 青色の実績と比較して、予測の変動が大きいことが見受けられます。
3. **各プロットの意味:**
– **青い点:** 実績AIによるデータを示しています。
– **赤い×:** 予測AIによる予測を示しています。
– **緑の点:** 前年のデータで、過去の傾向と比較するために使用されます。
– **異常値:** 黒い丸で囲まれた異常値が、実績データの中に存在します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績、予測、前年のデータが示されており、実際の動きと予測のギャップや過去との比較から、予測モデルの精度や外的要因の影響を評価できる情報が得られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 青い実績データは左側に集中し、緑の前年データは右側に密集しています。これにより、期間の後半に何らかのイベントが発生した可能性を示しています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響:**
– 視覚的に見て、突然の変動が多く、予測の困難さが示唆されます。ビジネスにおいては、リスク管理や柔軟な戦略の重要性が増すでしょう。社会的には、経済の急激な変動が個人や企業の意志決定に影響を及ぼす可能性があります。
このグラフからは、経済動向の変化をしっかりとモニタリングし、適切なリスク管理と迅速な意思決定が求められる環境であることがわかります。この変動を事前に予測し、対応策を考えておくことが重要です。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. トレンド:
– 時系列のデータは区切られた2つの期間で異なる傾向を示しています。2025年7月付近での実績データ（青いプロット）は主に横ばいですが、予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰（それぞれピンク、紫色の線）では緩やかな変動があります。
– 2026年7月付近のデータ（緑色の点、前年比較AI）も密集しており、はっきりとした上昇または下降のトレンドは見られません。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフ内には異常値として表示されるプロット（黒い円）が一部確認できます。これらの点は他のデータポイントからはみ出ていますが、数としては少ないため、データ全体の分析に大きな影響を与えることは少ないと考えられます。
3. プロットや要素の意味:
– 実績データ（青色）は観測された事実を示しており、予測データ（赤色の×）は未来のWEIスコアの推測を意味しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる線が予測の不確実性と異なるモデルによる予想の変化を示しています。
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同じ期間で見ると、予測モデルによる回帰線が実績値の範囲内で推移しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 異常値以外のデータは比較的一様で、特定の期間での異常または急激な変動は少なく、全般的に安定的です。
6. 直感的な感覚および影響:
– 人間の直感として、このグラフは個人の平均WEIが大幅に変動していないことを示唆します。ビジネスや社会的には、この安定性が組織や市場の計画と戦略においてポジティブに捉えられる可能性があります。
– 異常値が見られるため、データ収集または計算過程での誤差を軽減するためのさらなる精査が必要かもしれません。
全体として、このグラフは短期的な変動が大きくない成熟した市場または経済状況の可能性を示唆しています。
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、このグラフから得られる洞察です。
1. トレンド:
– グラフは360日間のWEIスコアを示していますが、一部のデータは左側に集中し、2025年7月1日から2025年8月ごろまでのデータが多いです。その後、空白期間があり、2026年6月以降に再びデータが表示されています。このため、全体的なトレンドは明確ではありませんが、年をまたいで再度データが取られていることがわかります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 左側に集中している青の点の中に、異常値が黒い円で囲まれています。
– 一部の予測値（紫色）は実績から大きく外れています。
3. 各プロットや要素:
– 青い点は実績データ、緑の点は前年のデータ、紫の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）です。
– 異常値は黒い円で示され、これが特異なデータポイントであることを示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と予測値は時直列性を持っていますが、予測手法によって実績から外れている場合もあります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 一部の異常値を除けば、実績データは0.6から0.9の範囲に集中しています。
– 予測の範囲はやや広がっており、異なる手法でスコアが大きく変動しています。
6. このグラフからの直感的な洞察と影響:
– データは予測と比較して安定しているように見えるため、予測の精度向上が必要かもしれません。
– ビジネスや社会的には、このような予測を使って経済的な動向を読む際、異常値や予測の精度に注意を払う必要があります。
– 過去の実績から得られる安定したトレンドを持続することが望ましいです。
この分析は、種類の異なる時系列データを適切に解釈し、実績との乖離を理解する重要性を示しています。
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:**
– グラフの最初の部分では、実績AI（青いプロット）が安定しており、高めのWEIスコアを示しています。
– 中盤から後半にかけて、前年（緑）が急激に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期には異常値（黒い縁の白い円）が見られます。これらは通常の範囲を超えている可能性を示しますが、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:**
– 青いプロットは実績値を示しており、比較的安定しています。
– 緑のプロットは前年のAI予測データで、大きな増加傾向があります。
– 紫とピンクのラインは予測データで、異なるアルゴリズムを使用した予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと前年のデータには明確な違いがあります。前年のデータは急上昇しており、異なるアルゴリズムの予測とも一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一部の予測ライン（紫色やピンク色ライン）は安定した上昇を示しており、それに対して前年のデータが該当します。これにより、いくつかの予測モデル間で高い相関がある可能性があります。
6. **人間の直感的印象とビジネス・社会への影響:**
– グラフはWEIスコアが一貫して高く、前年のデータが急激に上昇していることを示しています。これは、個人の経済的余裕が改善していることを示唆しており、ポジティブな経済成長を反映しているかもしれません。
– ビジネスや政策立案者は、経済活動の活発化や購買力の向上を想定し、戦略を再考する必要があるかもしれません。
このグラフは、個人の経済的な安定性とそれに基づく今後の経済計画に有用な洞察を提供します。
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**:
– グラフの左側に青いプロット（実績AI）と赤い「X」（予測AI）が集中しています。この時点では大きな変動や明確なトレンドは確認できません。
– グラフの右側には複数の緑色のプロット（昨年の比較AI）が集まっており、スコアは上昇しているように見えますが、その間にデータがありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中に含まれた黒い円は異常値を示しています。これが健康状態の特異点を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– グレーの線は予測の不確かさ範囲を示しており、リスクの評価に関連します。
– 線や色の違いはアルゴリズムの異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を意味しており、それぞれ微妙に異なる予測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**:
– 現在のデータ（実績AI）と昨年のデータ（昨年比AI）がはっきり分かれており、過去のトレンドとの比較が可能です。
– 予測データの位置は現在の実績データと比べてやや離れているため、予測値とのズレを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは右側で再集中しているため、季節変動や周期的な健康状態の変化を示唆しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、データが途切れている期間に不確かさを感じつつも、右側で健康状態が全体として改善した年が多いと解釈する可能性があります。
– 社会的には、健康改善の取り組みや政策の効果が左側から右側への移行で測れるため、推進策の評価に使えるかもしれません。
– ビジネスにおいては、異常値や予測のズレが特定の市場や顧客セグメントでの健康状態変化と関連がある場合、リスク管理や製品開発に役立つ情報が得られると考えられます。
この分析は視覚的なおうお分析に基づいており、詳細なデータ分析がさらに正確な解釈を提供するでしょう。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、二つの異なる期間（2025年と2026年）が表示されています。この期間の間で、直接のデータがないことから、中間期のトレンドは推測できません。
– 2025年中盤では、心理的ストレスを示すWEIスコアは0.5から0.8の範囲で変動しています。
– 2026年中盤には、スコアが0.6から0.9のやや高い範囲にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータには異常値がプロットされています（黒い円）。
– これらは実際のデータポイントが予測値から外れていることを示しており、急激な変動や特異な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点で示されているデータは実測値、赤のバツ印は予測値です。
– 紫色の線が異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の動向を示しています。
– 2026年の緑の点は前年度との比較データです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルによる評価と実測値を比較することで、予測モデルの精度を評価可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 比較的短い期間で個人のストレススコアが大きく変動しており、不安定な特徴が見られます。
– モデルごとの予測のばらつきが小さいことから、全体的に安定した予測が可能と推測されます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 急激な変動や予測からのずれは、個人や社会にとってリスクを示すかもしれません。
– ビジネスでは、従業員のストレス管理が重要視され、予防策や対応策の策定に役立つでしょう。
– 社会的には、ストレスの高まりが見られる期間に対策を講じる必要性が感じられるかもしれません。
この分析に基づき、組織や政策立案者は、心理的な安定性を向上させるための適切な介入策を検討することが求められるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく視覚的な特徴と洞察の分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の期間でほぼ横ばいです。
– 予測データ（予測AI、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は急激に増加する傾向を示していますが、その後急に実績データが減少し、比較AIのデータへ移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点で示される実績データは、初期段階で安定していますが、中間に大きな変動が見られ、その後比較AIに移行しています。これにより、予測との差が顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表し、実際の変動を示しています。
– 赤い “×” は異常値を示しており、予測データと実績データの間にギャップがあることを示します。
– 緑の点は前年（比較AI）を示し、予測された値の安定性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは、予測期間で非常に異なる動向を示しています。予測モデルごとの違いがありますが、実績データとのギャップが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと後期の予測データには強い相関は見られませんが、予測補助線は上昇傾向を示しており、将来的な増加を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、実績値と予測値の大きな乖離から、この期間のデータの予測が難しいと感じるかもしれません。一方、将来的に自由度と自治のスコアが向上する可能性があると期待されるため、適応策を検討する必要があります。
– 社会的には、個人の自由度と自治に関する向上が見込まれるため、その実現に向けた政策の促進が考えられます。また、予測との差異が埋まるための介入や分析が求められます。
このグラフが示すデータの動向から、自由度と自治に関する経済的指標を改善するための具体的な戦略を考えることが可能です。
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**
– グラフの右側には、2026年5月以降、緑色のプロット（前年のデータ）が増加しているように見えます。これは、社会WEI（公平性・公正さ）のスコアが時間とともに向上していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月付近に、異常値として強調されたデータポイントがいくつかあります。これらは実績値よりも著しく高いか低いスコアを示しており、特異的なイベントや誤差を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値、緑色は前年の値を示しています。
– 紫とピンクの線は異なる予測手法（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）による未来の予測です。これらは一般的に実績値よりも高い水準を指しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、信頼区間として解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現実のスコア（青）と前年のデータ（緑）が示すトレンドの間に相関が見られ、前年からの改善が認識できます。
– 予測データ（紫とピンク）は現実のスコアに基づき、改善を予想しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緑のデータポイントの密度が高く、かなり安定していることが見受けられます。これは前年の期間でのスコアの一貫性を示しています。
– 異なる予測手法は、スコアの将来的な増加を一様に予測していますが、変動幅が異なります。
6. **人間が直感的に感じる洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフは社会的公平性が時間と共に向上していることを示しており、これはポジティブな社会的変化を反映しています。
– ビジネスにおいては、このようなトレンドがCSR（企業の社会的責任）活動の強化や持続可能な投資への影響を促進する可能性があります。
– 政策立案者にとって、これらのデータはさらなる改善のための具体的施策の導入を後押しする材料となるでしょう。これにより、社会全体の公平性・公正さがさらに強化される可能性があります。
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:
この経済カテゴリの社会WEI（持続可能性と自治性）の時系列散布図について分析します。以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは、初期に高いWEIスコアが観察され、その後のデータポイントが示されていません。最近のデータ（予測）が示すとおり、スコアは徐々に増加傾向にあるように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ内に異常値が見られ、多くは例外的に高いスコアを示していますが、データ全体の重要な偏りを意味する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年の比較データを示しています。一方、予測 (交差点) は予測モデルによる異なる手法を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が異なる方向・角度で示され、モデル間での予測差異を観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータと比較すると、予測が実績よりも適度に高くなっています。これが新しい要素や政策によるものかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データと予測データの間にはギャップがあり、その間の変動や影響要因の特定が必要です。
– 予測データの中に見られる増加トレンドから、データが増加傾向で移行していっていることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– このグラフからは、初期における高いスコアは、強い持続可能性と自治性を示していた可能性がありますが、今後の予測データではその維持が難しく、改善が期待されています。
– ビジネス面では、社会WEIの向上が企業の持続可能な戦略の一環として捉えられ、新しい持続可能政策の導入が求められるかもしれません。
– 社会的な影響としては、自治性の向上がコミュニティや地域社会におけるより大きな自律的な活動を促進する可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績AI（青い点）**: 集中している期間は2025年6月から7月。比較的安定していて、大きなトレンドの変化は見られません。
– **前年（緑の点）**: 2026年6月以降に多く集計されています。WEIスコアは少しばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値（黒い円）**: 2025年7月あたりに複数の外れ値が見られ、WEIスコアが他のデータ点とは異なる値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **予測（赤い×）**: データのグループがないため、特定の予測点情報はありません。
– **予測の幅（灰色の帯）**: 予測の不確実性が示されています。これは実績データの範囲内にあります。
– **予測（紫の線）**: モデルによる予測ラインが表示されていますが、期間が短いため、全体のトレンドを捉えるのは難しいです。
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異なる時期に集計されていますが、重なる期間が少ないため、直接比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのデータポイントは非常に集中していて、前年データの範囲が広がっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– **安定性**: 実績データは安定しており、急激な変動がないため、社会基盤や教育機会が短期的には安定していると感じられます。
– **計画立案**: 外れ値と前年データのばらつきは、計画立案時に考慮すべき重要な要素です。特に、経済政策や教育機会の提供において、こうしたばらつきを考慮する必要があります。
この分析により、社会基盤や教育機会の改善策や投資がどのように行われているかを推測し、新たな施策の評価や今後の戦略立案に活かすことができるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– グラフの初期の部分（2025年7月）は実績値（青）が集中的に散布しており、スコアが比較的安定しているように見えます。
– 時間が経つにつれ、予測データ（異なる色の線、例: 緑、紫）があり、一定の範囲で変動が予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データに外れ値（黒の円）が存在しています。これは、予測された範囲から外れているデータポイントです。
– 時系列の後期に向かって、データは右端に緑色の点が多く、これが前年比較によるものであることが示されています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）的）
– 青の実績値は実データを表し、過去の評価を表示しています。
– 赤いX印は予測及びその範囲を示し、異なる線種は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示し、3σ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が比較されており、多様なモデルによる予測が試されています。
– 特に、予測モデルが過去の実績とどれほど一致するかが問われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと予測値の間にやや強い相関がある可能性があります。
– 時系列後期に向かって、緑の前年データが多く示されていることから、年度間での比較が重要であることが示されている。
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に関する洞察**
– 実績値が安定していることから、社会WEIの初期評価は堅実であると言えるでしょう。
– 予測データのバリエーションは、将来的な不確実性を強調しており、より多様で柔軟な計画や政策が必要とされるかもしれません。
– 企業や政策立案者は、異なった予測モデルの結果を考慮に入れ、変動性に備えた対応策を準備することが重要です。
このグラフは、予測と実績を比較するための効果的なビジュアルツールとなっており、特に経済的な多様性と自由の保障に関する評価を行う際に役立ちます。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップについて、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**:
– 大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、一部に周期的なパターンが観察されます。特に特定の日付においてスコアが高まっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月6日から7日にかけて、黄色の高いスコアが急激に現れています。これが外れ値として注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色変化がスコアの変動を示しており、青から紫は低めのスコア、黄緑から黄色は高めのスコアを示しています。色の急激な変化が重要なイベントや異常を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯が同じ日に高いスコアに達していることから、1日の中で全体的に経済活動が活発になった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色が示すスコア分布にはやや偏りがあり、特定の日に集中的に高スコアが出現しているため、特定の要因がこの日に影響を与えた可能性があります。
6. **直感と社会への影響**:
– 人間の直感としては、急激なスコア上昇の日に経済的なイベントやニュースがあったのではと考えるでしょう。このような日には市場活動や企業の経営判断に影響を与える可能性があり、投資やビジネス戦略について再評価する必要があるかもしれません。
この分析により、特定の日付の急激な変動が将来的なビジネスや経済の意思決定に重要な役割を果たす可能性があることを示しています。
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:
このグラフは、個人のWEI（おそらく「経済指数」など）の平均スコアを時系列で示したヒートマップです。以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を見て、時間ごとの変動があることがわかります。特に、明るい色から暗い色へのグラデーションがトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日には、急に多くの時間で明るい黄色が見られるため、急な上昇があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。紫から緑、そして黄色へと、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯の変動を見ることで、ある時間に特にスコアが高い傾向があるかどうかを見つけることができます。例えば、23時にはスコアが高まる傾向が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに異なるスコアの分布があり、時間帯特有の活動やトレンドが存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このデータから、特定の時間に活発な経済活動があることが直感的に感じられ、ビジネスとしてはその時間を狙ったマーケティングや取引が効果的かもしれません。また、社会的には、例えば労働時間の変化や消費者行動の変動が反映されている可能性があります。
これらの観察により、ヒートマップは様々な時間帯の経済活動の変動についての示唆を提供し、ビジネス戦略や社会的な意思決定に役立つ情報を提供しています。
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:
以下は、提示されたヒートマップについての詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の変化に注目すると、横ばいまたはわずかな変動があることがわかりますが、特定の周期性よりも時間帯ごとの変動が見られます。
– 暗い色から明るい色への遷移は、数値が上昇していることを示していますが、その変動は日々や時間ごとに異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の16時に黄色のブロックがあり、これが他と比べて急激に高いスコアを示しています。これは外れ値として注目すべきです。
– 一方、7月1日には全体的に低いスコアが見られ、特に16時前後が低調です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。薄い色は高いスコア、濃い色は低いスコアを示します。
– 各時間帯の色の変化が、その時間帯ごとの経済的な活動やパフォーマンスを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯間でのスコアの変動に関しては、日によって変動のパターンが異なることが確認できます。
– 時間と共にスコアがある程度連動して変動していますが、外れ値も点在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの変動は、特定の時間帯で一貫したパターンを示しているわけではなく、ややランダムな側面を持っています。
– 全体の分布には明確な一貫性が見られず、ランダム性が高いです。
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**:
– 高いスコアは通常、良好な経済活動や社会的なパフォーマンスを示すことから、7月6日に見られる高スコアは何らかの特異要因があったと考えられます（イベント、政策変更など）。
– 他の日の低スコアは生産性や経済活動の低下を示唆し、特に時間帯特有の低下はその時間帯に関連する特定の要因（市場の動き、労働パターン）が影響している可能性があります。
このヒートマップは、時間帯別の社会的・経済的なパフォーマンスの視覚化に役立ち、特に政策決定者やビジネス戦略を考える上での指針を提供するでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップでは、特定の時系列トレンドを直接視覚化することはできませんが、相関の強さを色で示しています。例えば、一般的に高い正の相関を示す赤系の色は、上昇トレンドが同調する可能性を示唆します。一方、青系の色は負の相関や無相関を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは主に相関のパターンを見るので、外れ値や急激な変動を検出するのではなく、その項目間の関係性や相関の強さを示すことに重点があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が相関の強さを示します。正の相関は赤、負の相関は青で示され、色が濃いほど相関が強いです。
– 例えば、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と社会WEI（公平性・公正さ）には0.75という強い正の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 総合WEIは多くの項目と強い正の相関を持っており、特に社会WEI（共生・多様性・自由の保障）とは0.83の相関を持っています。これは、全体的な福祉インデックスが社会の多様性や公平性に関連していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI（自由度と自治）と総合WEIは0.66の相関を持ち、個人が感じる自由や自治が全体の福祉と大きく関わっていることが分かります。
– 個人WEI（経済的余裕）は他の指標と比較的弱い相関を持っていることがわかり、個別要因として独立性を持っている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– このヒートマップは、社会の公平性や多様性が全体的な福祉に強く影響を与えていることを視覚的に示しています。これにより、企業や政策立案者は、社会の多様性や公平性の向上が全体的な社会福祉に寄与するという重要な洞察を得ることができます。
– 例えば、教育機会の社会WEIと他の社会指標がある程度相関していることは、教育への投資が他の社会的要素を改善する可能性を示唆しています。
このように、相関ヒートマップはさまざまな社会経済要因がどのように関連しているかを一目で理解するのに役立ちます。
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:
以下の解析を行います。
1. **トレンド**
– 全体的にWEIスコアは横ばいですが、箱ひげ図の中央値が示すように一部のカテゴリでは僅かな違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ（例えば、個人WEI（経済的余裕）、個人WEI（自由度と自治））で外れ値が観察されます。これらは特異な事象や例外的状況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**
– 箱ひげ図はデータの分布特性を示しています。箱の高さが広いほどスコアの変動が大きいことを示し、狭い場合は安定性が高いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時系列データ間に目立った関連性は見られませんが、全体として経済カテゴリが高い安定性を保っていることがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリの中央値は比較的似通っており、異なるカテゴリ間で一定の相関がある可能性を示唆していますが、直接的な相関関係は見つかりません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 多くのカテゴリでスコアが0.6から0.9の範囲に収まっており、全体的に高いWEIスコアを維持していますが、特定のカテゴリでの外れ値は課題の存在を示しています。
– ビジネスにおいては、外れ値の要因を分析しリスク管理を強化することで、より安定したパフォーマンスが期待できます。
– 社会的には、自由度や多様性のカテゴリにおける外れ値が示すように、政策改善の余地があります。
総じて、WEIスコアは全体的に安定していますが、各カテゴリごとの細かな分析が今後の改善点を特定する上で重要となります。
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PCA（主成分分析）のグラフから得られる洞察を以下のように分析しました。
1. **トレンド**
– グラフ全体を通じて明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データは広くばらけています。
– 明確な周期性も観察されませんが、データは第1主成分上の右上と左下にかけて分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかに他のデータポイントから離れている外れ値は特に見られません。
– しかし、第1主成分が0.2付近に何点かのデータが集まっており、この集団が他のデータとの違いとして注目できます。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは経済データの様々な要素を示し、PCAによる次元削減の結果です。
– 色は単一であり、ここでは度合いを示していないため、密度や色による差異は重視されません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個々のデータ点は時系列データからの要素を含んでいる可能性がありますが、このグラフ自体が時系列を表していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は示されておらず、分布は散らばっています。
– 第1主成分が第2主成分に比べて寄与率が高く、データの変動要因として第1主成分がより重要であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– データポイントの散布から、多様な要因が経済に影響を与えていることが示されています。この多様性は特定の要因に依存しない安定性を示します。
– 特に右上のクラスタは高い共通性を持つ要因を示している可能性があり、注目する価値があります。
– ビジネスや政策決定においては、第1主成分により強く依存する要因の影響が大きいことを考慮に入れ、対策を立てることが有効です。
これらの洞察は、経済活動の分析や予測に役立ちます。特に、突出して存在するパターンやクラスターを深堀りすることで、更に詳細な戦略やリスク管理策を設計することが重要です。
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。