📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**:
– 2025年7月1日から7月9日までのデータは、ほぼ横ばいまたは軽微な上昇のトレンドを示しています。特に7月6日から9日には高いスコア(0.83〜0.85)が見られ、これは状況の好転を反映しています。
– **個々のカテゴリごとの推移**:
– **個人WEI平均**: 軽微な下降傾向があるが、7月6日以降は上昇傾向。これは、個人的な要因（例えば、健康状態、経済的余裕）が改善されたことを示唆しています。
– **社会WEI平均**: 7月6日以降に急上昇。社会的環境の改善もしくは支援の強化が考えられます。
#### 異常値
– **異常値の検出**:
– 7月2日、3日、6日、7日にかけて異常値が多く、スコアが極端に低い（0.67以下）もしくは高い（0.85以上）ケースが見られます。これらは短期的な外部要因、政策変更、または突発的な社会現象による影響が考えられます。
– 特に、7月6日以降の急激なスコア上昇（0.83〜0.91）は、特定の政策介入や社会イベントの成功を示唆します。
#### 季節性・トレンド・残差
– **長期トレンド**: 季節性パターンの中では一定の周期的なリズムが感じ取られますが、全体的なトレンドとして社会的な環境の継続的な改善の兆候があります。
– **残差**: 突発的な上下のスコアは短期的インパクトと見られ、残差からも複雑な社会的および経済的要因が影響していることが伺えます。
#### 項目間の相関
– **高い相関**:
– 経済的余裕と健康状態の間には、一定の相関が見られ、個人の経済状況がその健康状態に影響を与えている可能性が示唆されます。
– 社会基盤の確立が共生・多様性・自由の保障に強く結びついていることが、トレンドやイベント固有の影響を一部説明しています。
#### データ分布
– 各WEIスコアの分布と中央値が示すのは、ほとんどの指標が0.7〜0.8の範囲に収まり、社会と個人のバランスを保っているということです。特定のスコアで極端な外れ値（異常に低いまたは高い値）が散見されるが、全般的なばらつきは限定的です。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率 (59%)**: 主要な変動を占めており、全体的なWEIスコアの大部分を説明します。経済的余裕や社会インフラの改善、そして社会的堅牢性が大きな影響を与えていることを示唆。
– **PC2の寄与率 (12%)**: 残りの変動の一部を相関や影響を軽微に示しつつ、健康状態や心理的ストレスの変動も組み込んだ指標として評価できます。
### 総括
データは、特定の時期におけるWEIの上昇が急激かつ短期的な要素に深く依存していることを示しています。一時的なイベントや新たな社会的施策が導入された可能性が考えられ、それが大部分のスコアに好影響をもたらしています。個別のWEIスコアの変動と、その背景にある要因を精査することで
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:
以下にこのグラフの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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 現在のグラフでは、データは主に左側と右側に集まっており、期間の中心にはデータがありません。左側では、実績データが安定しており、過去のパフォーマンスが一定であることを示唆しています。右側の予測データは上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒色で示されており、左側の実績データの中に配置されています。これらは一般的なトレンドから外れており、特定の要因によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青色の点は実績を、緑色の点は前年実績を示しています。紫色とピンク色の線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）の予測を示し、各モデル間での予想の違いが観察されます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、変動幅を理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績と予測データは時間とともに分かれて表示されており、それぞれの時期におけるパフォーマンスと予測の違いが比較しやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側の実績データは比較的密集しており、安定した経済状況を表している可能性があります。
– 右側の予測は経済が改善する可能性を示唆していますが、異なる予測モデル間で予想に差があるため、不確実性が存在します。
6. **このグラフから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**
– 経済の見通しが改善されつつあると感じられますが、モデル間での予測の違いは不確実性を提示しており、慎重な意思決定が必要です。
– ビジネスにおいては、改善の兆しに基づいて投資を拡大する機会がある一方で、モデル間の不一致を考慮してリスク管理も重要となるでしょう。社会的には、良好な経済指標が期待され、人々の消費が活性化する可能性もあります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフのデータポイントは二つの異なる期間で分かれています。最初の期間は左側に集中しており、次の期間は右側にあります。
– 最初の期間の実績AI (青いプロット) は比較的一定しています。
– 予測 (ランダムフォレスト回帰) は最初の期間の右側で急激に上昇していますが、その後データポイントがなく途切れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分には明確な外れ値はありませんが、予測の範囲内では急激な変動があります。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）が急激に増加しており、その変動は注目すべきです。
3. **各プロットや要素**
– 実績AIのデータは青色で示され、比較的安定しています。
– 予測AI（赤色のバツ）は少ないですが、比較のための役割を果たしているようです。
– 緑色のデータは前年の比較を表しており、少しばらつきが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異常値の円と予測の範囲には相関が見られますが、時系列的な一貫性はないように感じられます。
– 予測の異なるモデル間で大きな違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータの間に相関性を見いだすことは難しいですが、一般的なスコアは0.6〜0.8の間で推移しています。
– 予測するモデル間の予測値の分布は様々であり、時系列に大きな変動を見せています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、期間による異なる影響力やモデルの予測に対する信頼性が直感的に感じられます。
– 経済データの予測の不確実性が示されており、特にランダムフォレストによる急激な変動がビジネス意思決定に影響を与える可能性があります。
– 予測の不確実性が高い場合、意思決定者は慎重なアプローチが必要かもしれません。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは3つの異なる期間に分かれています。2025年7月からのデータはほとんど高いWEIスコアで安定していますが、途中からデータのポイントが途絶え、2026年6月から再び継続しています。これにより、データの途中にギャップがあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされた円が散布されているのが見られます。これらはデータセット内で特異な点を示している可能性があり、詳細に調査する価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、青のプロットは大部分で高水準を維持しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰を示していますが、予測と実績の間で顕著な時間的ギャップがあります。
– 緑の点は前年のデータであり、現在のデータとどのように比較されるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれ異なる予測を表しており、どの予測が実際の実績に近いかを視覚的に比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが高いスコア周辺に集中していることから、全体的に高いWEIスコアを保持しています。しかし、異常値の存在がこれらの高スコアから逸脱したケースを明示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフを見て、一般的に高いWEIスコアを保っているが、予測モデルによるギャップや外れ値により、潜在的なリスクや不確実性が示唆されていると感じるかもしれません。これにより、ビジネスや政策決定者はデータの持続性と潜在的なリスクを再評価する必要があるでしょう。
全体として、データのギャップや外れ値は特に注意を要し、異なる予測モデルの信頼性を検証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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– データが評価された時期の初期（2025-07から2025-09）に実績値（青色）が記録されています。その後、予測データが表示されていますが、長期間にわたり具体的なデータがほとんど見られないことが特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 評価初期には異常値（黒い円）が観測されていますが、特定の外れ値を示す記録はありません。その後、データのギャップが存在します。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青色）の後、予測は線形回帰（緑色）、決定木回帰（紫色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）に基づいています。予測の不確かさの範囲も灰色で表示されています。
– 前年との比較（薄緑の円）も示されていますが、データの密度が高まっているため、前年のデータとの関連性を直感的に解釈するのは難しいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測の間での密接な関係性は示されていないが、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が他のモデルと異なる一定の動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の相関は初期データのみに限定されており、その後は断続的な予測によって補間されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データからの急激な変動も見られないため、実績から予測への変遷がスムーズであると言えます。
– 経済的な余裕を表すWEIスコアの予測が主要プレーヤーによって異なるため、これらのモデル間での評価基準や成長の見込みに関して注意が必要です。
– ビジネスや社会的な意思決定者は予測精度を慎重に評価し、複数の視点からの情報を考慮することが重要です。データのギャップにより、長期的な計画の策定には注意が必要です。
### 総括
このグラフは、評価期間中の実績と予測の間に大きなギャップがあり、現状から未来への移行についての不確実性を反映しているように見えます。多様なモデルを用いた予測に基づき、継続的なデータ提供とモデルの再評価が推奨されます。
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:
このグラフについての分析と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から9月）には、WEIスコアに若干の上昇傾向が見られます。
– それ以降のデータが示されていないため、長期的なトレンドを確定することは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側にある黒い円は異常値として示されていますが、目立つ外れ値や急激な変動は特筆されていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、その隣にある予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色の線で示されています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が描かれており、特定の範囲で予測されています（灰色の範囲がその測定誤差を含む範囲）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰に基づいた線は、比較的穏やかな上昇トレンドを示しています。
– 他の予測手法（ランダムフォレストなど）の線も同じ方向性を示しているが、詳細な違いはグラフからは読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 始めの期間にデータが集中しており、全体として高いばらつきは示されていません。
6. **直感的洞察および影響**:
– 健康状態の経済的な指標であるため、スコアの向上は個人の健康とそれに伴う生産性の向上を示している可能性があります。
– ビジネスや政策の観点からは、健康状態が改善され続けると、経済活動の活発化につながる可能性があります。
– 予測の異なるモデルを比較することで、今後の健康状態に対する多角的な視点が得られ、意思決定に役立つ可能性があります。
全体として、このデータは短期間かつ予測試験段階の結果なので、追加のデータがあればより確実なインサイトが得られるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績データ（青の点）**は、期間の最初の部分に集中しており、時間とともに減少する傾向が見られます。
– **前年データ（緑の点）**は期間の後半に集中しており、数値はそれほど大きな変化を示していないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値**とされているデータは、実績値の中に黒い円で示されていますが、大きく外れるような値は見られません。
– 期間の初めと終わりの比較において、データの密度が異なることが急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青）**は、期間の最初に固まって存在しており、計測が一定期間しか行われていない可能性があります。
– **予測（赤の×印）**は比較的少数で、機械学習モデルの予測として機能しています。
– **前年（緑）**は期間の後半にあり、前年のデータとして比較対象として用いられているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年のデータには重なりが少なく、年度間での継続的な傾向を追うにはまだデータが不足している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係や特定の分布パターンは見られませんが、データの時間的な分布が偏っています。
6. **直感的な洞察と影響**
– データの時間範囲が限られており、これは計測期間が短いか、不連続の可能性を示唆しています。
– 経済活動や心理的ストレスに対する影響を示しているため、特定の期間に集中的な計測が行われた状況を示しているかもしれません。
– ビジネス面では、ストレスレベルが特定のサイクルやイベントに関連している可能性があるため、ストレス緩和策を検討することが求められるでしょう。
全体として、このグラフは心理的ストレスの時間的な変動を示すものであり、現実的なデータを集めることでその変動要因をより明確にできる可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の「実績（実績AI）」は横ばいで、スコアは約0.8付近です。
– グラフの後半では、前年度（比較AI）のデータが集中的に表示されていますが、トレンドは明示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」がスコア約0.6付近に一つ存在しています。
– この異常値以外は初期にまとまっており、その後に顕著な急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示し、全体として安定した水準を維持しています。
– 紫色の線は、複数の予測手法による予測値を示しており、ランダムフォレスト回帰が高い予測値を表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間に若干の差異があり、ランダムフォレスト回帰が他の手法に比べて高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値とモデルによる予測値の間には、明らかな一致がなく、特にランダムフォレスト回帰の予測は他の予測手法よりも高い値を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の実績データが比較的安定している点は、個人の自由度と自治に関する取り組みが一定水準にあることを示唆しています。
– 異常値が少ないことは、制度の安定性や、政策の一貫性を示している可能性があります。
– 予測手法間のスコア差が顕著であるため、精度の高い予測モデルの選択が求められます。
– 社会的には、自由度と自治の向上は個人満足度に影響を与えるため、政策立案の際にはこれらの予測モデルを活用することで、より実効的な政策設計が可能になるでしょう。
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
– **上昇・下降**: 初期の実績（青色）は横ばいに見えますが、予測期間に入るとスコアがいくつかの方法で変動しています。
– **周期性**: 特に目立った周期性は見られません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の実績部分に一つの異常値（黒の縁取り）が存在しています。
– 急激な変動は予測期間の開始時に見られ、モデル間で異なる予測結果が見られます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色のドット**: 実績データ。
– **赤い×印**: 予測データ。
– **紫色の線**: 様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）の結果を示す。
– **緑色のドット**: 前年のデータ。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示します。
#### 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の比較が可能で、その相関を確認できます。
– 予測ラインが多数存在するため、モデルによる予測の多様性を示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と前年のデータは密集しており、似た特性を持つ可能性があります。
– モデルの予測値は散布しており、特に決定木とランダムフォレストによる予測は一部で高い相関を示す可能性があります。
#### 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
– **公平性・公正さの維持**: 実績データの安定性は社会の公平性がある程度維持されていることを示唆します。
– **予測の不確実性**: 予測モデルでの変動が示すように、将来的な公平性は予測が難しく、適切な政策対応が必要です。
– **異常値の調査の必要性**: 出現した異常値が示す要因についての詳細な分析が必要であり、それによってさらなる改善策が立案可能です。
このようなグラフは、政策立案者や経済研究者にとって、今後の計画に役立つインサイトを提供す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:
### グラフの洞察
1. **トレンド:**
– グラフは二つの異なる時期に分かれています。始めの期間（2025年中）はスコアが高め（0.8以上）で安定しています。後半の期間（2026年）はスコアが低下し、全体として少し低い値（0.6前後）で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 予測値の中には「異常値」としてマークされたプロットがあり、これがスコア変動のに際して興味深いポイントです。
– 予測や実績のデータは、特に大きな急変は見られませんが、異常値として認識される点がいくつかあります。
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、均等に高スコアを保っています。
– 緑色のプロットは前年の比較データで、新しい期間の予測とは異なるトレンドを示しています。
– 紫色やピンクなどのラインは各種予測モデルの線で、予測に対する異なるアプローチを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データ（青）と比較データ（緑）は異なるトレンドを示しており、これは年度間での変動を示唆しています。
– 予測データ（ピンク、紫など）は異なるモデリング手法に基づく予測を示し、それぞれ微妙なバリエーションを持つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一部の予測手法は、実績値と比較して予測値が過小もしくは過大である可能性があります。ここで、モデルの適用や前提条件を再評価する必要があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響:**
– このグラフは、特定の時点で持続可能性や自治性の評価が急変しているか、もしくはモデルによって予測されるリスクや機会を示しています。
– ビジネスや社会においては、外れ値やモデル間の差異の理由を探る必要があり、政策決定や戦略策定の際にはこれらの隠れた要因や変動を考慮する必要があります。
この情報を基に、さらなる分析や調査を行うことで、持続可能性および自治性に関する改善につなが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:
このグラフから視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年半ば）は、データポイントが密集しており、スコアは0.6から0.9の間で横ばいに見えます。
– ランダムフォレスト回帰の予測線は、初期に上昇した後、横ばいになっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が強調されていますが、これらのポイントは全体の傾向に大きな影響を与えていないようです。
– 予測（決定木）のXマークは他のデータから外れている可能性があるが、このグラフでは特に大きなギャップを示していません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年の数値を示しています。密集している部分から、前年と現年初期のデータが似ていることが示唆されます。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰の予測を示し、紫の線は他の回帰モデルの予測を示していますが、グラフ上では示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと前年のデータが近接しており、変化があまりないことがわかります。
– 予測と実績の間に若干のギャップが見られ、この違いが将来的な変化を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて、WEIスコアは0.6から0.9の範囲内に集中していますが、ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）からは軽微な上昇トレンドが示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 教育機会や社会基盤の評価が安定して良好であることを示し、社会福祉の充実を示唆しています。
– ただし、予測と実績の差異が蓄積すると制度改変の余地があるかもしれません。
– ビジネス上では、安定した社会環境が続くことを予期しているため、長期的な投資に有利であると考えられます。
全体として、このグラフは教育機会や社会基盤において安定した良好さを維持しており、さらに改善の余地も少し見えていることを示します。
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:
1. **トレンド**
– グラフの左側、2025年のデータポイントは、主に0.6から0.8の範囲で集まっており、ほぼ横ばいです。2026年のデータは0.7から1.0の範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにはいくつかの異常値が観察されますが、全体的には比較的一定しています。2026年のデータは全般的に高スコア域で集まり、特に外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データを、緑の点は昨年の比較データを示しています。
– 紫色のラインは異なる予測手法の結果を示しており、特にランダムフォレスト回帰は2026年の実績とよく一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年の実績と予測が密接に関連していますが、2026年にはほぼ一致しているように見えます。各予測手法は異なる精度で実績を追跡しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年と2026年の間でスコアが上昇しており、特に2026年のデータは高いWEIスコアを示しています。これは、環境や政策の向上を反映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、およびビジネスや社会への影響**
– 2025年から2026年にかけてWEIスコアが上昇していることは、社会的な共生や自由の保障が改善していると解釈できます。これは、ビジネスの多様性や持続可能性にとって好ましい兆候であり、投資家や企業が積極的にこの環境に対応しようとする意欲を高めるかもしれません。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 時系列全体として、期間の初めに暗い色（低いWEIスコア）が多く、後半にかけて明るい色（高いWEIスコア）が増加しています。これにより、時間の経過とともに経済状況が改善している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7日にかけて急激に明るい色に変わり、これが外れ値ともとれる急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がおそらくWEIスコアの強弱を示しており、明るい黄色が高スコア、暗い紫が低スコアを示していると考えられます。
– スコアが0.650から0.850の範囲であることから、個別のブロックは各時間帯でのスコアの変動を示していると解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのデータが存在し、どの時間帯もおおむね同じトレンドを示していますが、特に午後の時間帯に大きな変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変化に明確な周期性は見られないですが、時間帯による微妙な差異が存在します。特に午後の時間帯でのスコアの変動が顕著です。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 経済活動が改善傾向にあるため、投資や消費活動が増加する可能性が高いです。
– 急激なWEIスコアの上昇を示す時間が特定できれば、そこにビジネスのチャンスが潜んでいる可能性があります。
このヒートマップは、経済動向を把握し、戦略的な意思決定に活用するための有用なツールとなり得ます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 色の変化から、個人WEI平均スコアが時間とともに変化していることがわかります。初期には低めのスコアが多く、時間が経つにつれてスコアが上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 途中、非常に低い（暗紫色）スコアの期間がいくつかあります。これらは外れ値や特異的な事象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**
– 色はスコアの高さを示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを意味しています。一方、紫に近づくほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのデータがプロットされています。異なる時間帯におけるスコアの変化を比較することで、時間帯ごとの行動や活動の変化がわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼間や夜間にはスコアが上昇する傾向があり、早朝や深夜には低いことが多いようです。これは、通常の生活リズムに関連した活動の影響を反映してい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**
– 高いスコアは、経済活動が活発である時間帯や日に対応している可能性があり、低いスコアは逆に経済活動が低下していることを示唆しています。このようなパターンは多くのビジネスや産業において、労働時間の最適化やリソース配分の改善に役立つでしょう。また、消費者行動や市場動向の分析にも応用できる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 高い値（黄色や緑色）への上昇トレンドが一部の日付で見られます。特定の時間帯でスコアが徐々に上昇していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の16時台は、明らかに低い値を示しており、外れ値として注目されます。また、7月6日から7月7日にかけての急激な色の変化（青から緑への移行）は急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示し、黄色が高スコア、紫が低スコアを表しています。時間帯の横に進むにつれて、色が変化することによってスコアの変動が視覚的に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯で同様の色の変化が見られることから、特定の時間帯が他の時間帯に影響を与えている可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯でスコアが整った形で上昇していることが分かるため、時間に基づく一定のパターンや周期性がある可能性があります。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人間がこのグラフを見た際、特定の時間帯においてスコアが低下する可能性があることが直感的に理解されるでしょう。このような情報は、ビジネス戦略を調整する上で重要であり、特定の時間帯に対策を講じることで全体的なスコア改善が期待されます。社会的には、時間帯による活動の見直しの必要性があるかもしれません。
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から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 相関係数が高い要素同士が多数見られるため、全体的に経済カテゴリの項目は強く関連していることが示されています。特に、社全WEI（共生・多様性・自由の保障）、社全WEI（公平性・公正さ）、個人WEI（心理的ストレス）が比較的高い相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の要素間で相関が非常に低い、もしくは負の相関を示す組み合わせは少ないが、数値が0.0に近い場合は考慮が必要かもしれません。例えば、個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（健康状態）は0.03と非常に低い相関を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は項目間の相関の強さを示しており、濃い赤は強い正の相関、青は負の相関または弱い相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– ヒートマップは時系列の変化ではなく、360日間にわたる統計的関係を示しています。そのため、時間的トレンドを直接示すものではありませんが、長期間にわたる安定した関係性を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体の相関は比較的高めで、ビジネスや社会の異なる面が如何に関連しあっているかが分かります。特に、総合WEIが多くの項目と強く相関していることから、経済全体における総合的な要素の重要性が浮き彫りになります。
6. **人間の直感・ビジネスや社会への影響**:
– 社会の多様性と自由の保障が他の要素と高い相関を持っていることから、経済が多様性と自由を促進する社会制度に強く依存していることを示唆しています。
– また、公共性や教育機会など、社会全体の均質な機会提供が重要な役割を果たしていると考えられます。
– 経済的ストレスと健康状態の低い相関は、心理的・経済的なストレスが必ずしも直接的な健康への影響を与えないことを示唆しています。
このような全体的な相関の理解は、政策立案や企業戦略の策定において重要な役割を果たすことが期待されます。
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:
この箱ひげ図は、異なる種類のWEI（Well-being Economy Index）スコアの分布を示しています。以下が視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリには明確なトレンドは見られませんが、全体的なスコアの分布がWEIタイプによって異なります。このことは、特定のカテゴリが他に対して安定しているか、あるいは変動しやすいかを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などのカテゴリで外れ値が見られ、特定のデータポイントが全体の傾向から大きく外れていることがわかります。これは、これらの分野で特殊な条件下での大きな変動があった可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱（ボックス）はデータの四分位範囲を示し、中央の線は中央値です。箱の長さが短いカテゴリはデータが集中していることを示し、例えば「社会WEI（持続可能性と自活生）」がこれに該当します。
– 色分けは直観的には示されていませんが、視覚的にカテゴリを区別するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列ではなくカテゴリ別の分布を示しています。したがって、異なるWEIタイプ間の直接的な時間的関係性は示されませんが、異なるカテゴリが独立した特性を持つことが理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布はカテゴリによって異なりますが、全体的に中央値と四分位範囲から、WEIスコアは0.6から0.8の間に集中していることが多いです。このことは、多くのカテゴリで良好な評価を得ていることを示唆します。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 一部のカテゴリに見られる外れ値や幅広い四分位範囲は、特定の要素が改善の余地があることを示唆しています。特に「個人WEI（心理的ストレス）」は、個人の心理的福祉に関する施策の強化が必要かもしれません。
– 全体的にスコアが高いため、経済的および社会的な取り組みの成功が一部で確認されていますが、一部のカテゴリではさらなる注意が必要です。
この分析は、ビジネスリーダーや政策立案者が特定の領域に焦点を当てて改善するための基礎となるかもしれません。
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、経済カテゴリのWEI（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）で示したものです。以下に分析を述べます。
1. **トレンド**:
– 第1主成分軸には、-0.3から0.3の範囲で分布しており、特定のトレンドは見られません。
– 第2主成分軸も同様に、-0.1から0.2程度の範囲で広がっています。全体として、特定の上昇または下降トレンドや周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上の点は他の点群から若干離れており、外れ値の可能性があります。特に第1主成分の0.3付近の点も、他の点より離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は観測されたデータポイントを表し、主成分1と主成分2の組み合わせが示されています。
– 点の密度は中央や右側に高く、データの多くがこの領域に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各点は個別の観測データを表しており、全体のパターンから見て、特定のクラスターやグループは明確ではないですが、中心部に密集する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は特に強調されておらず、データが均等に広がっているため、多様な要素が考慮されていることが推測されます。
– 分布は第1主成分方向にやや広がりを見せており、様々な要因が主成分に寄与している可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– グラフから直感的に感じるのは、多様な経済指標が全体としてまとめられ、一部のデータが異常に逸脱しているというよりも、ほぼ均等に分散していることです。
– ビジネスや経済の観点からは、この均等な分布が、特定の経済指標が極端な影響を及ぼしているのではなく、複数の要因が均等に経済活動に寄与していることを示唆するかもしれません。これにより、広範な経済政策や戦略が必要であることが示唆される可能性があります。
このように、PCAの結果を通じて、経済データの多様性とその潜在的な影響範囲を考察することができます。
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。
