📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析:
#### 1. 時系列推移
**全体的トレンド**:
– **総合WEIスコア**では、初期には一部の低スコア（2025-07-02から2025-07-05）が観察され、その後大きく上昇し（2025-07-06から2025-07-08）、そのまま高いレベルを維持しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**でも似たようなパターンが見られ、一時的な低下の後に急上昇する傾向があります。
**顕著な変動期間**:
– **2025-07-02から2025-07-05**にかけて、すべてのWEIスコアが一時的に低下し、その後スコアが改善されている期間があります。特に2025-07-06以降、総合WEIが最高値を記録します。
– これは、個人及び社会WEIすべてに共通していることから、その時期に全体的な影響を及ぼす事象があった可能性があります。
#### 2. 異常値の分析
– 異常値として検出された場合の多くが、急な低下または上昇を示します。これらの日付のスコアは普段の範囲を超えており、特に2025-07-02から2025-07-05の低スコアと、2025-07-06からの急上昇の背景には、政策の発表や特定のイベントが関連している可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: WEIスコアの全体的なトレンドは、最初の急な低下を除いて上昇傾向にあります。後半の数値が高く、安定しています。
– **季節性**: 季節性がそれほどはっきりとは見えませんが、一定の反復パターンが他の期間でも現れる可能性があります。
– **残差**: 一部の急激な変動（特に急上昇）は、残差として考慮され、短期間の外的影響である可能性が示唆されています。
#### 4. 項目間の相関
– **経済的余裕**と**社会財**の間には強い相関がある可能性があります。PCAで主要構成要素の一部として示されることも、これらの要素が全体のスコアに大きく影響していることを示唆しています。
– **個人ストレス**と**健康状態**の相関は直感的であり、社会的要因としても影響し得ると考えられます。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図の観点から、**個人WEI**と**社会WEI**の両方において一部の日付で外れ値が存在します。これは、特定の出来事がWEIの指標に与える影響を示している可能性があります。
– **総合WEI**の値が0.65-0.85の範囲に集中していることが、異常値以外の安定した成長を示しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**および**PC2**の寄与率（55%と13%）から、高い寄与を持つPC1は、経済的要因や社会的な持続可能性の側面が、WEIの推移に大きく影響を与えていることを示唆しています。
– これは、個人と社会のサブカテゴリ間のバランスの相対的な影響も指示しています。
### 最終考察:
このWEIスコアデータにおける変動は、経済的および社会的な要因に強く影響されており、特定の外的イベントがこれに影響を及ぼしている可能性が高いです。特に、短期間内での急激な変動
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 現在の時点において、WEIスコアは一定期間で急激に増加していますが、その後急にデータが途絶えます。
– 式の前半（約6か月間）は安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにはいくつかの外れ値（異常信号）が示されています。
– 大きな変動は見られず、全体的に安定しています。
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おり、均一な横ばいに近い状態を示しています。
– 赤い点は予測データを示していますが、このグラフの範囲内で表示されているか不明です。
– 緑の点は前年データを示しており、現在の時期に密集しています。
– 紫、ピンク、グレーの線は異なる予測手法の範囲や結果を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰と線形回帰の差異は大きくないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータと予測データが重なることで、現在のデータと昨年の傾向が大きく違わない可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと前年のデータとの間に高い相関があることが示されています。
6. **直感的洞察およびビジネス/社会的影響**:
– WEIスコアが最初は安定しているものの、その後の急激な変動は経済的な不確実性を示す可能性があります。
– 短期的には安定した経済活動を示すが、長期的な予測には慎重な姿勢が求められるでしょう。
– 外れ値は特定の経済ショックやイベントの影響を確認するのに有用です。
このようなグラフから、ビジネスや政策決定者は、経済活動の現状維持のために短期の安定性を重視しつつ、長期のために変化に柔軟に対応できる戦略を策定することが重要と認識するでしょう。
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:
このグラフについて、以下の点を分析します。
1. **トレンド**:
– 左側に実績のデータ（青色のプロット）があり、ある特定の範囲に集まっています。
– 右側には前年度のデータ（緑色のプロット）が高い値に集中しています。
– 予測データ（紫色の線）では、ランダムフォレスト回帰が途中で上昇し、1を超えるところまで伸びています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに異常値を示す部分が複数見受けられますが、これらは通常の範囲内に収まっているようです。
– 線形回帰や決定木回帰の予測はやや異なったパターンを示しており、予測にはバラつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値を示し、過去の実際のデータを表現しています。
– 緑色のプロットは前年度の比較を示し、異なる点が確認できます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、実際の値がある程度の範囲に収まることを示唆しています。
– 予測線は、それぞれ異なる回帰モデル（線形・決定木・ランダムフォレスト）に基づいた予測の結果です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ、予測データ、比較データは、時間軸に沿って異なるパターンを示しています。特に前年度のデータが上昇しているため、何らかの要因で大幅に変化した可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データは、特定の期間で区切られており、直接的な相関関係は見受けられませんが、各モデルによる変動の違いが確認できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人びとは、実績データと予測データの明らかな差に注目するでしょう。これは、経済や市場の変動が予測よりも複雑である可能性を示唆するかもしれません。
– 前年度データが高い値を示していることから、何らかのポジティブな変化や外部要因が影響している可能性があります。
– ビジネスにおける意思決定においては、正確な予測モデルの選択や、突然の変化に対する準備が重要です。
このグラフは、実際のデータと異なる予測モデルの比較、および前年度との比較を提供することで、より深い洞察を提供しています。
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:
このグラフに基づく分析を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは、左側に直近数ヶ月間のデータが密集しており、右側に移行するに従ってデータが再び散見される構造になっています。
– データの集中から右側への移行は、途中で評価が再開されたか、またはデータ提供が中断しその後再度開始されたことを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青い点の中に異常値が含まれている（黒い〇で示される）ことがわかります。
– 異常値が集中するエリアでは、外れ値としての特徴が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年データです。
– 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。
– その他の予測（線形回帰、決定木回帰）も描かれていますが、全体的な傾向を掴むための参考として役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の青い点と前年の緑の点がかなり近接していることから、昨年のデータから大幅な変動はないことが示唆されます。
– 予測と実績の比較を視覚的に行うことができ、予測モデルの精度を再確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測値（AIによるもの）は、実績値と近似しているが、若干のずれが確認できます。
– 年間全体を通して、データの分布はやや偏向が見られ、一定の方向性を持っていることが確認できます。
6. **直感的見解およびビジネス/社会への影響**
– データの集中と変動により、社会的な安定性や経済の動向に影響を与える可能性があります。
– 異常値の発生とその解釈が、将来の経済や社会政策立案において重要な役割を果たす可能性があります。
– グラフは、予測モデルの信頼性を再評価するための基礎資料を提供し、意思決定メカニズムを強化する助けとなります。
この分析から、ビジネスにおいては予測と実績の差異を把握し、将来の計画に活用することが重要です。
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:
以下の点に基づき、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 前半部分では、WEIスコアは横ばいで推移していますが、後半に大幅な変動が見られます。
– 後半は特にデータの散布が密集していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階で外れ値が存在し、急な変動が見られます。
– 後半部分にも多数の外れ値と思われるデータがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績点は、過去の実際のデータを示しています。
– 緑の点は前年のデータとの比較を示し、変化の方向を示唆しています。
– 紫とピンクの線が異なる予測モデル（決定木回帰やランダムフォレスト回帰）を示しており、予測間の違いが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の青点と予測の赤点の間に偏差が見られ、AIモデルによる予測の精度が評価可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の点が密集しており、均一なスコアが見られますが、後半になるとスコアのばらつきが顕著になります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 前半の安定性に対して、後半に見られる変動は不安定さを示唆し、個人の経済的安定性が揺らいでいる可能性を感じます。
– 予測モデル間のばらつきは、ビジネスにおいてモデル選択が影響を及ぼす可能性があることを示唆しています。
**全体としてのまとめ**:
このグラフは、経済的余裕の変動を示す特徴的なパターンを表しています。初期には安定した状態が続いていますが、時間経過とともに不安定な状態へと移行し、予測の不確実性が高まっていることが分かります。この変動は、個人、企業、政策立案者が経済的決定を行う上で重要な情報となります。
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:
以下は、提供されたグラフに対する分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間のインターバルで描かれていますが、実績データは限られた期間に集中しています。この制限された範囲内でのトレンドは明確に判断しづらいですが、新しい予測モデルによる上昇傾向が少し見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中に異常値として示されたプロットがあります。この外れ値は予測モデルの改良ポイントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績データであり、健康状態の実際の測定を示しています。
– 緑のプロットは前年データを示しています。これは過去との比較を容易にし、トレンド分析に役立ちます。
– 紫色やピンク色の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示しており、各モデルの性能と比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが使用されており、それぞれの予測が異なったトレンドを示しています。各モデルの予測精度を比較し、選択基準として用いることができるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点での実績データと予測データのプロットから、すべてのモデルが必ずしも実績データと良い一致を示しているわけではありません。モデル精度の改善が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に見ると、実績データの急激な変化は予測モデルにとっての課題を示しています。モデルの改善に焦点をあてることで、健康状態の正確な予測が可能になり、個人の健康維持や改善に寄与するでしょう。
– ビジネスへの影響として、より正確な健康状態の予測ができれば、それに基づく新たなサービスの提供やマーケティング戦略の立案が可能になります。
このように、提供されたデータと予測モデルを統合し、精密な分析を通じて健康状態の正確な把握ができれば、実生活での大きなメリットを享受できるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 左側（2025年7月頃）には実績データ（青）が存在し、右側（2026年7月頃）には前年データ（緑）が表示されています。
– 実績データでは、大きなトレンドは見られないが、若干の上昇傾向があるかもしれません。
– 予測線（ピンク、紫、青）は、わずかな上昇トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側で黒い丸で囲まれた異常値がいくつか見られます。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）も確認できますが、極端な外れ値は予測をも超える可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年のデータです。
– 黒い丸で囲まれた点は異常値を示しています。
– 予測の線は、分析に用いたさまざまなアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示します。
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との比較が可能であり、前年の心理的ストレスが現在の実績データとどのように関連しているかを見て取ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 異常値の存在によりデータの分布が影響を受けている可能性があります。
– 実績データは主に安定した範囲に収まっているが、少数の外れ値で上下に振れている。
6. **直感的な感じおよび影響:**
– 心理的ストレスのスコアが概ね安定しているように見えますが、異常値が存在するため注意が必要です。
– ビジネスへの影響として、ストレス管理の必要性や対策の効果が求められるかもしれません。
– 社会的には、ストレスの上昇が広範囲で発生すると、全体的な生産性や幸福度に悪影響を及ぼす可能性があります。
このグラフからは、全体的にWEIスコアは安定しているものの、異常値や予測の不確実性を考慮し、さらなる分析や対策が必要であることが示唆されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ**（青のプロット）: 序盤の期間で0.7から0.9の範囲に集中している。
– **予測データ**（紫の線）: ランダムフォレスト回帰による予測は、実績よりも高いスコアを示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が一つ（黒い丸で囲まれたプロット）見られるが、その他のデータは比較的一様である。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 過去の実データ、信頼性が高い。
– **予測（赤と紫）**: 将来の動向を示しており、異なるアルゴリズムから得られた予測である。
– **前年データ（緑）**: 前年の実績と比較したトレンドを確認。
4. **複数の時系列データの関係**
– 緑のプロットが示す前年データと現在の実績データとの間に、若干の上昇トレンドが見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測が重なって演じられており、全体のデータ分布は0.7付近に集中している。
6. **直感的な洞察と影響**
– **ビジネスへの影響**: WEIスコアが上昇していることは、経済的自由度と自治が向上していることを示唆。特に予測モデルが高い値を示していることから、これは今後の改善、または市場の拡大を期待できる。
– **社会への影響**: 経済的な安定感や政策の改善に繋がる可能性があるため、市民の生活水準の向上に寄与する可能性あり。
全体的に、このグラフは個人の自由度と自治が徐々に改善されている傾向を示しており、今後もポジティブなトレンドが続く可能性があると考えられる。
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**
– 初期の期間（2025年7月から2025年11月まで）では、実績データ（青のプロット）が概ね横ばいです。
– その後、前年度（緑のプロット）に移行するにつれて、スコアが上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で、いくつかの異常値（黒の丸）が確認できますが、その後のデータには外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青）は現在のスコアを示し、前年度（緑）は過去のデータを表します。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる予測（紫とピンクのライン）は、未来のスコアの推移を異なる方法で予測しています。特に、ランダムフォレスト予測は一貫して高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと前年度データのギャップがありますが、前年度データでの上昇トレンドが強調され、新しい予測手法が未来の継続的な回復を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的には、実績データの変動が少なく、比較的安定しています。予測手法の異なるトレンドは、モデルの異なるアプローチを示しており、スコアの説明における多様性を提供しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の観点では、データが2026年に向けて改善する可能性が示唆されています。これは、社会の公平性や公正さが向上しつつあると解釈されることができます。
– ビジネスへの影響としては、社会的な公平性が高まることで、企業活動における持続可能性や社会貢献活動が評価されやすくなる可能性があります。
このグラフは、WEIスコアの過去と未来の動向を視覚的に示し、次のステップに向けた戦略的な意思決定をサポートする役割を果たすかもしれません。
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**:
– グラフは二つの主要な期間に分かれています。最初の期間（左側）は、評価日が2025年7月から始まり、ここでの実績スコアは0.7から1.0の範囲です。この期間では、予測値が大きく変動し、一部の予測は実際のスコアとはかなり異なる場合があります。
– 二つ目の期間（右側）は2026年に入り、ここでのスコアは0.5から0.7の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に見られる緑の異常値マーカーが実績と予測の差異を示しています。特にデータの初期には予測値が実績値と著しく乖離しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績値は実際に観測されたデータを表します。
– 赤い「×」マークは予測値を示しており、実績値に対するAI予測と比較できます。
– 線の色は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるもので、モデルのばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左右のデータは異なる期間を表し、時系列で大きな変化があることがわかります。初期の予測モデルはスコアの過大評価をしている傾向があり、その後の期間ではスコアが低下し、予測と実績がより密接しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左の集団は実績が高い範囲に集中し、右の集団はより実際的なスコア範囲に収束しているように見えますが、予測手法による大きな幅を持っていることが特徴的です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の高いスコアから見て、持続可能性と自治性において困難な状況が発生している可能性があります。予測モデルはこの変化を捉えるのに苦労しており、実績とのズレが見られます。この乖離は予測モデルの精度改善が必要であることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、持続可能性評価の変動が予測されるため、適応戦略を検討するべきです。社会的には、スコアの低下が示す持続可能性の課題に対する対応が求められるでしょう。
全体的に、このグラフは持続可能性と自治性における新たな課題に対応する必要性を示唆しています。予測の精度を高めるためのモデル改善は喫緊であり、特に持続可能性に関する戦略の再評価が重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは全体的に横ばいのトレンドを示しています。特に、「実績（実績AI）」のプロットは、特定の範囲内であまり変動がないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「実績（実績AI）」の中に目立った外れ値はありませんが、「予測（予測AI）」においては大きな変動が見られます。予測値は範囲を広く取り、未来の変動を捉えている可能性があります。
– 特に、予測の一部が「異常値」としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは「実績」、緑色は「前年（比較AI）」を示しています。赤色の×印は「予測」、灰色の範囲は「予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）」を表しています。
– 灰色範囲は予測の不確実性を示し、不確かさが高いことが分かります。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による異なる結果が反映されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データの間には緑色のプロットが密集していますが、大きな相違は見られません。
– 予測データはこれらとは異なる動きを示していおり、異なるモデル間の予測のばらつきが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータはある程度の一貫性がありますが、予測と実績の間には大きな差異が予想されます。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**:
– 人間はこのグラフを見て、社会基盤や教育機会に関する状況が現状維持であると感じるかもしれません。しかし、予測される変動は要注意で、不確定要素が多いため、注意深く観察する必要があります。
– 社会や政策においては、予測の異常値が示す潜在的なリスクや、異常変動に基づく可能性のある影響を考慮する必要があります。
この分析は、現状を維持するだけでなく、未来に対する柔軟な対応策が必要であることを示唆しています。特に、異常値の原因を検討し、リスクに対処する準備を整えることが重要です。
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:
以下は、このグラフからの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– データは二つの時期に集中的に観測されています。前半は過去のデータ（AIによる実績）で、後半は予測値です。
– 全体的に、後半のデータは前半よりもスコアのばらつきが少ないようですが、トレンドは明確ではないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データに異常値と特徴づけられたポイントがいくつか存在します。これらは実績データの中で他のデータ点と明確に異なるスコアを示しています。
– 異常値は分析やモデル化において特に注意を払うべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実際のAIによるデータは青いプロットで示されています。
– 予測値は複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で取得されています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測が見られますが、他の手法は視認できません。
– 灰色の範囲は不確実性を示しているようで、これがどのように狭まるかは予測モデルの精度を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去データの不規則性と、将来予測データの一貫性が対照的です。
– 異なる予測手法が表示されておらず、一部の手法の予測の優位性については判断が難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に顕著な相関関係は見られません。
– データの密集度合いが時間とともに変化しており、特に後半の予測データの分布が密集しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間が直感的にこのグラフを見た際、将来への予測の幅が狭まっていることへの安心感を覚えるかもしれませんが、異常値が存在するため、モデルの精度や外れ値の影響を考慮することが重要です。
– ビジネスや社会において、このようなスコアは政策決定や戦略立案に影響を与える可能性があります。特に、異常値を考慮した上での柔軟な対応が求められるでしょう。
このグラフからは、過去のデータに基づいた予測がどの程度信頼できるかを検証するためには、異常値への詳細な分析が必要であることが伺えます。また、予測の不確実性の範囲を理解することで、リスク管理に役立てることができます。
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:
### ヒートマップ分析
1. **トレンド**
– ヒートマップに示されている色の変化から、時間と共に変化するトレンドを読むことができます。特に色が徐々に変化する部分（紫から青、または黄緑に変わる）は、指標の増加または減少を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黄色のエリアは他の部分と比べて異常に高いスコアを示しており、急激な変動や外れ値を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– ヒートマップの各セルは、特定の日時でのWEIスコアを示しています。色の濃淡（紫から緑、黄色）は、数値の低さや高さを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯ごとに異なるスコアの分布がありますが、一部の時間帯では連続した日付でスコアが維持されたり、急な変化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青や紫の多くの部分は、一定の期間に安定した状態を示しています。それに対して、明るい緑や黄色の部分で変化が加速していることを示しています。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– ユーザーは、黄色が示す箇所での急激な変動に注目し、それが経済にどう影響するのかを分析する必要があります。社会的にも、何らかのイベントや政策の結果である可能性があり、注意が必要です。全体的に、安定したセクターと変動の激しいセクターを識別し、リソースの最適化やリスク管理に役立てられるでしょう。
この情報を使って、ビジネスでは特定の日や時間に注意を払うことで経営戦略を調整したり、リスク管理を強化することが可能です。
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の分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的に、時間帯ごとのスコアがわかりやすく色分けされています。色の変化から、日に日にスコアが大きく変動していることが確認できます。
– 特に、午後や夕方の時間帯で高いスコア（黄色に近い色）が見られ、夜遅くはスコアが低下する傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 夜間や早朝の時間帯に非常に低いスコア（紫や青に近い色）が観察されます。
– 突出して高いスコアは午後から夕方にかけて頻繁に現れるようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡（色の変化）はその時間帯のスコアの高さを示します。黄色が高スコアを示し、紫が低スコアを示しています。
– 時間帯別のスコアが一目でわかるため、スコアの時間帯パターンを視覚的に理解する手助けをします。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付の時間帯でのスコア変動が観察できます。特に、日中と夜間・早朝でスコアの対照的な動きが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアパターンが周期的に現れることが示唆されており、日中の活動が経済活動に大きな影響を与え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**:
– 日中の時間、特に午後から夕方が経済活動の最も活発な時間であることが明らかです。逆に、夜間や早朝は活動が鈍化しています。
– ビジネス戦略としては、この時間帯の変動を活かしてリソースを最適に配置し、効率を上げることが考えられます。夜間や早朝の低いスコアを改善することで、新たなビジネスチャンスを生み出す可能性もあります。
以上が、このヒートマップから導き出せる主要な洞察です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性）**:
– ヒートマップは時間帯と日付に基づき色が変化しており、スコアの変化を示しています。全体的なトレンドは、特定の時間帯に日付によって色が濃くなることから、周期的な変動の可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の16時台にスコアがドロップし、7月6日の19時台に急激に上昇して黄色になっているのが目立ちます。これは特定のイベントや影響があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの高低を示しています。色調が緑や黄色に近いほどスコアが高く、青や紫に近づくほどスコアが低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**:
– 日付と時間帯の組み合わせにおけるスコアの変動があるため、特定の日付や時間の組み合わせで影響を受けやすいパターンがあると考えられます。例えば、7月5日の16時台の低スコアと7月6日の日中での高スコアが対照的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの色分布を見ると、日付の変化により密度が変動している様子が読み取れます。17～19時台の変動が他の時間帯より強調されています。
6. **直感的に感じること及びビジネス、社会への影響**:
– 特定の時間帯にスコアが著しく上昇または下降することから、ビジネスオペレーションや経済活動において利用者の行動パターンが顕著である可能性があります。急激な上昇や下降が利用者数や売上に影響する時間帯を特定し、効率化や改善策に活かすことができるかもしれません。
このヒートマップは、日付と時間による社会的な要因や行動の変動を視覚的に明瞭に示し、戦略的な意思決定に大きく貢献しうるデータを提供しています。
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、経済カテゴリにおける様々なWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド:**
– このグラフは相関を示しているため、時間的なトレンドというよりは異なる項目間の関係性を重視しています。上昇や下降のトレンドは直接示されていません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値としては、特に異常に高い相関や低い相関が目立つセルがそれに該当します。しかし、このヒートマップでは、それほど極端な外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 色の濃さが強い赤は高い正の相関（+1に近い）を示し、青は負の相関（-1に近い）を示しています。色の密度や色彩が示す通り、赤色の部分では強い正の相関があり、青色の部分では逆の関係が示唆されます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性:**
– 時系列データではありませんが、個々のカテゴリ間の関係性として、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」や「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などに高い相関が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関を示しており、共通のファクターが影響している可能性があります。
– 「個人WEI（健康状態）」と他の指標、「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」との相関は比較的低く、独立した要素として見られます。
6. **このグラフから人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 高い相関を持つ部分を重視することで、例えば、社会全体の多様性や自由が拡大することで総合的な幸福度が増加シナリオが考えられます。
– 健康状態が他の指標と独立していることから、健康の改善が個人の幸福度を高める一方で、他の要因と絡まずに変動する可能性があります。
直感的には、組織や政策決定者にとって、異なる分野間の連携強化を示唆するものであり、より包括的な政策設計や施策の立案に役立てることができます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– WEI（World Economic Indicator）スコアに関する箱ひげ図であり、期間は360日間となっています。これらのデータポイントは、経済と関連した異なるカテゴリのWEIの分布を示しています。全体的に、これらのスコアの中央値が大きく変化することなく安定していることから、全体的なトレンドは横ばいであると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ、特に「個人WEI（経済的幸福）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」において外れ値が見られます。これらの外れ値は、その特定の群で異常な状況やイベントがあった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図のボックス部分は、データの第1四分位数から第3四分位数までの範囲を示し、内部の線は中央値を示しています。上下のひげはデータの範囲を示し、アウトライヤーも描かれています。
– 色の変化は、異なるカテゴリのグループを区別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリは独立した分布を示しており、全体としては関連性や周期性は観察されません。どのカテゴリも似たような範囲の中央値で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリでのスコア分布は、全体的に狭い範囲に集まっており、比較的一貫したパフォーマンスを示しています。
– しかし、一部カテゴリで外れ値があるため、これが相関関係を乱している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること＆影響**
– WEIスコアがほとんどのカテゴリで安定しているため、経済や社会の特定の領域での状況が安定していると捉えられる可能性があります。
– 外れ値が示されているカテゴリは、特別な対応やさらなる分析が必要かもしれません。これらのカテゴリが示す変動がどのようにビジネスや社会に影響するのか、特に注意が必要です。
このような分析に基づいて、政策決定者やビジネスリーダーは、リソース配分や戦略計画の際にこれらの要素を考慮に入れることが重要です。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いてWEI構成要素を360日間のデータに基づいて視覚化したものです。以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフには特定の上昇傾向や下降傾向は見られず、データポイントは全体として均一に分散しています。固定的な周期性は明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– +0.3に近い第1主成分に位置する点は、やや外れた印象を受けます。全体に対する偏ったデータと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 第1主成分がデータの55%を説明し、第2主成分が13%を説明しているため、第1主成分がより重要です。
– データポイントの分布に明確なクラスターは見られず、各プロットは個別に分布しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の期間における主成分の集まりなどのパターンは特に見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の相関が明確にプラスまたはマイナスに偏っていないため、両主成分はお互いに独立性が高いと考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEI（Weekly Economic Index）の構成要素分析としては、経済指標の多様性を捉えているものの、特定の動向は不明瞭です。
– 各データポイントが異なる経済要因を示唆している可能性が高く、全体的な経済状況が均一でないことが示唆されます。
– ビジネスや政策決定者は、このような分析を基にして、多様な経済指標のバランスを考慮する必要があると考えられます。
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。