📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果を以下に示します。
### 時系列推移:
– **総合WEI**: 初期はわずかに下降傾向でしたが、2025年7月6日以降急激に上昇しています。その後、7月7日以降は安定した高い値を示しています。この変動はデータが示す異常値と一致しており、特に7月6日および7日に高いスコアが観察されています。
– **個人WEI平均**: これは総合WEIと連動しており、特に7月6日以降で上昇が見られます。
– **社会WEI平均**: これも個人WEIと似た挙動を示していますが、総合スコアよりも若干不安定な期間があります。7月6日以降で急激な上昇が見られます。
### 異常値:
– 特定の日付での低いスコア（例: 7月2日、3日）は、示された他の要素の低下に関連している可能性があります。これには個人の心理的ストレスや経済状態の波動が影響していると考えられます。
– 7月6日以降のスコアの突然の上昇は、社会的なイベントや政策の影響を受けている可能性が高いです。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解):
– 長期的なトレンドでは、社会WEI、特に持続可能性や共生・多様性に関する項目が強く影響している可能性があります。
– 残差成分は短期的な変動によるスパイクが見られ、7月上旬で特に顕著です。
### 項目間の相関:
– 個人の健康と経済状態、そして社会の持続可能性や共生・多様性の相関が強い。このことは、社会資源の配分が個人の生活の質に大きく影響していることを示唆します。
### データ分布:
– 箱ひげ図が示すように、特に個人の心理的ストレスと経済状態におけるばらつきが目立ちますが、一般に大きな外れ値はない。
– ただし、一部の項目（例: 社会WEIの社会基盤・教育機会）が不均一な分布を示しています。
### 主要な構成要素 (PCA):
– PC1が大部分の変動（寄与率: 0.61）を説明しており、これは全体の社会的安定性や個人の満足度を示している可能性があります。
– PC2の寄与率は低い (0.11) ですが、特定の短期間での急激な変動を説明する要因として考慮されます。
### 総合評価:
全体として、WEIスコアは黎明期の不安定さから、急速に改善され、社会的持続可能性と多様性の促進が個人の幸福度と健康状態を押し上げた可能性があります。この統計は、政策立案者や経済分析者が短期的および長期的な計画を調整するのに役立ちます。特に、7月6日以降のデータは、社会のポジティブな潮流を示しており、持続可能性のイニシアティブや政策が影響している可能性があるため、注目すべきです。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績部分（青い点）は全体的に微妙な上下動を伴いながらも、7月1日から7月7日ごろにかけて若干上昇しています。一方、将来の予測部分（見方によってランダムフォレスト回帰など）は、緩やかな上昇から横ばいになる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには異常値があると黒い枠で強調されています。異常値の発生により、データセットの変動性が一時的に大きくなっていますが、全体的には著しい急変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実際の実績データを示しており、黒い枠は異常値のマークです。予測の不確かさはグレーの範囲で示され、様々な予測アプローチ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の曲線が掲載されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測を視覚的に比較することで、予測モデルの正確性や信頼性を評価することができます。予測曲線の傾向が実績データに沿って動くことが望ましいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは時系列ごとに若干の揺らぎが見られますが、全体的には分布が密集しており、比較的一定の範囲内に収まっています。
6. **グラフから人間が直感的に感じるであろうことやビジネス・社会への影響**:
– 総合WEIスコアは安定的に上昇傾向を示しているため、経済状況が改善する可能性があります。ただし、予測の不確かさや異常値に注意する必要があります。異常値が市場の不確実性を示す場合、これを念頭においたリスク管理が不可欠です。
このグラフは、経済状況の短期的な動向や予測の信頼性を評価するための重要なツールとなることが示されています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは最初の約10日間、0.6から0.8の間で横ばいのトレンドを示しています。その後、予測が始まると一部の予測ラインは上昇を示し、一部は横ばいを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に外れ値としてマークされているプロットがありますが、多くは0.6から0.8の範囲内に収まっています。この範囲での密度が高く、異常な変動は見られません。
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、集中しているエリアが見受けられます。
– 異常値は黒いサークルで囲まれていますが、数は少なく、全体の傾向に大きな影響はないようです。
– 薄い灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、初期のデータには広く、その後のデータには適用されていません。
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異なる予測モデルが描かれています。線形回帰は直線的な上昇を示し、ランダムフォレストの方は初期の値に合わせた形で横ばいを続けています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.7付近に密度が高く、予測データもそれに従って調整されているように見えます。全般的に堅調な推移が期待されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期のデータは安定しており、これによってビジネスや経済の短期的な安定が示唆されます。同時に予測データによる上昇傾向は、新たな投資や市場拡大の可能性を示唆しています。
– 異常な変動が少ないことから、潜在的なリスクは低いと見受けられ、経済政策や戦略的な意思決定に対して安心感をもたらすでしょう。
このような視点から、この時系列データは市場の安定性と成長可能性の両方を示していると言えます。ビジネスにおける意思決定者はこれを参考に、安定かつ持続可能な戦略を立てることができます。
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:
ここで提供されたグラフに基づいて、以下の洞察を提供します：
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）に関しては、最初の期間で若干の変動がありますが、おおむね0.6から0.8の範囲で横ばい推移しています。
– 予測（線）は一貫して0.6から1.0の間の範囲を示していますが、期間中のトレンド自体は緩やかであるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に、黒い円で囲まれた外れ値がいくつか観察されます。これらは特異なイベントやデータ入力の問題を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータポイントを示し、黒い円は外れ値を示しています。
– 予測の異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示しているように、予測にはいくつかの手法が使用されていますが、いずれも似たような範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 複数の予測手法による予測範囲がいずれも0.7から1.0の間に収まっており、異なる手法が類似した結果を示していることから、予測モデルの信頼性が感じられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は概ね0.6から0.8の範囲に密集しており、比較的安定した水準であることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データが大きく変動しないことは、社会の安定性を示唆している可能性があります。ビジネスにおいては、安定した環境下で予測がそれほど外れていないため、計画的な運営が期待できます。ただし、外れ値や急激な変動が発生するリスクは常に考慮する必要があります。
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
1. **トレンド:**
– 初めの期間（2025-07-01から2025-07-08）は、WEIスコアは0.6から0.8の間で変動し、その後横ばい傾向。
– 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、全体的に0.8以上を示し、微細な変化はありますが、横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期に数個の外れ値が見られ、急激に一時的に下がりますが、すぐに元に戻っています。
3. **要素の意味:**
– 点の色（青）は実績を示し、外れ値は黒で囲まれています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線の色はそれぞれ異なる回帰モデルによる予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと各予測モデルの間に明確な視覚的な差異が見られます。予測は一貫して0.8以上を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは一部散らばりが見られますが、予測は一貫しています。予測と実績データの整合性が初期にはあまりなく、その後は徐々に一致しつつあるといえます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– このデータは、個人の経済的余裕を示すため、予測データの安定性は良い兆候ですが、初期の変動は個人の経済状況がまだ不安定である可能性を示唆しています。
– ビジネス面では、予測が信頼できるなら、消費者の購買力が一貫して安定することを念頭に置いた戦略が有効となる可能性が高いです。
このようなWEIの安定は、消費市場においてプラスの影響を与える可能性がありますが、初期の外れ値が示すように、一部の消費者の不安定さも考慮する必要があります。
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:
分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 現在の実績データ（青い点）は主に横ばいで、0.6から0.8の間に分布しています。予測トレンドを見ると、線形回帰（青色）とランダムフォレスト回帰（紫色）の場合、今後のスコアはやや上昇する傾向があります。一方、決定木回帰（緑色）は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは黒い円で囲まれており、外れ値として識別されています。これらは標準的な範囲を超えた異常なスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、赤い×は予測AIによる予測を示します。グレーの領域は、予測の不確かさを示し、信頼区間の幅を示しています。各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる方法で将来のスコアを示します。
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トレンドは似た傾向を示していますが、決定木回帰はそれとは異なり、ほぼ水平を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 横ばいに見える実績データは、時折外れ値があるため、予測において重要な役割を果たしております。外れ値のため、相関関係を特定するのは難しいかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間が直感的にこのグラフを見ると、健康状態のスコアは短期的には大きな変動を示さず、安定していると感じるかもしれません。ただし、予測モデルの中には少し楽観的なトレンドを示すものもあり、将来の改善を期待させます。
– 社会的には、予測が正しければ、健康状態の改善は経済活動にも好影響を与える可能性があります。ただし、外れ値が示す不安定要素には注意が必要です。
この分析は、最終的には予測モデルの選択やデータの解釈によって最適な経済政策や健康管理政策の策定に結びつく可能性があります。
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**
– 実績データ（青い点）は横ばいからわずかに上昇しているように見えますが、全体として大きな変動はありません。
– 予測線（ピンク、紫）は、それぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、特にランダムフォレスト回帰では安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内には一部の点が異常値として表示されています。これらはおそらく他のデータポイントに比べて急激な変動を示すものです。
– 異常値は主に初期の期間に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績の心理的ストレススコアを示しており、青い点で囲まれた部分は不確かさの範囲を示しています。
– 予測は3つの方法で示されていますが、各モデルの違いが特徴として捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の関係を見ると、全体的に実績が予測と一致しており、予測の信頼性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的狭い範囲に収まり、全期間での変動は少ないです。
– 不確かさ範囲は横に広がっていますが、それにたいして予測線と実際のデータが一貫している点は興味深いです。
6. **直感的に感じるであろうことと影響**
– データ全体として、個人の心理的ストレスが比較的安定しているように見えます。人々はこの安定性に安心感を覚えるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、安定したストレスレベルは生産性や幸福度に寄与する可能性があります。政策決定やワークライフバランスの調整に有用です。
このグラフは、おそらく個人や組織がストレス管理やメンタルヘルスの政策を立てる際に役立つものです。データに基づく判断をサポートし、長期的な健康戦略を構築するのに貢献するでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月1日から7月15日頃）は、WEIスコアが横ばいの状態にあります。
– 7月15日以降、予測ライン（ピンク色のランダムフォレスト回帰）が明確に上昇しています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測も確認できますが、ランダムフォレスト回帰に比べると傾向が薄いです。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 初期の期間にいくつかの外れ値（異常値とされている）が見られます。特に7月10日付近に集中しています。
– これらの外れ値は、完全にスコアの一般的な範囲を超えているわけではないですが、異常値として取り扱われています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示しており、比較的密集しています。
– 灰色の影は予測の不確かさを表しており、初期には広がっていますが、後半は消えています。
– ピンクのラインは改善の兆しを示す予測結果です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測データが重なっているため、初期では予測の不確かさが大きいことが推測されます。
– 期間が進むにつれ、予測が現実に沿った結果を示していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには少しの変動と外れ値が見られますが、大部分は0.6-0.8スコアの範囲内で分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 初期の不安定さは外部環境の変動が影響している可能性がありますが、後半の安定と向上はポジティブな兆し。
– 長期的な改善が予測されるため、投資や制度の安定化に寄与する可能性があります。
– 経済的自由と自治の改善に向けたポジティブなシグナルは、社会的な信頼感を高め、市場の安定化につながる可能性があります。
この分析により、ビジネス上の意思決定や政策策定に役立つ具体的な方向性を見出し、実行可能なステップを設計できるでしょう。
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:
以下のように分析できます：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、評価日2025-07-01 から2025-07-15 の間で変動していますが、評価日2025-08-01以降は安定しています。
– 線形回帰予測（緑色）と決定木回帰（青緑色）は、2025-08-01以降で横ばい、ランダムフォレスト回帰（紫色）はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階（2025-07-01から2025-07-08）の間に、いくつか外れ値を示すデータがあり、これは WEI スコアが急激に変動していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際のWEIスコア、赤いバツ印は予測AIによる予測値を示しています。
– 外れ値は黒い丸で示され、異常なデータポイントを強調しています。
– グレーの範囲は予測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**:
– 予測AIと実績データの間で特に後半では一致していますが、初期には多少のズレがあります。
– 各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）には特定のトレンドが見られ、ランダムフォレストがわずかに上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階の散布には大きなばらつきが見られますが、後半は分布が収束しているように見えます。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**:
– 初期段階の不安定な変動は、社会的公平性や公正さが不安定な状況を反映している可能性があります。これは政策や条件の変更による影響を示唆しています。
– 後半における安定は政策の効果の現れであるかもしれず、社会的信頼の回復を示唆します。この安定した状態は、ビジネスや社会構造の基盤強化に寄与する可能性があります。
全体として、この時系列散布図は、社会的公平性や公正さが最初は変動しているが、最終的には安定に向かっていることを視覚的に示しています。ビジネスや政策の観点からは、初期の課題を乗り越え、持続可能な改善が図られていると解釈できます。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は0.8前後で横ばいの傾向があります。途中での大きな増減は見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線は比較的横ばいで、どの予測も高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、多くの黒い円で示されたデータが観測されますが、その位置は大きく離れていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績データを示しています。
– 紫、シアン、青のライン: それぞれ異なる回帰手法による予測データ。
– 黒い円: 外れ値を示しています。
– グレーのエリア: 予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）とよく一致しており、予測が信頼できる範囲にあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが0.8を中心に集まっており、実績データと予測の偏差は小さいです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 評価期間中、社会WEIスコアは安定しており、持続可能性と自治性がきちんと維持されていると考えられます。
– ビジネスや政策決定において、この安定したスコアは、取り組みが成果を上げていることを示唆し、さらなる改善や計画の基礎として利用できる安心材料となります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階では、実績スコア（青色）はおおよそ横ばいで、0.7から0.8の間に揃っています。
– 途中から挿入された予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）は緩やかに上昇しており、予測の増加を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいていくつかの黒い丸で示される外れ値が観測され、他のデータポイントと比べて離れた位置にあります。
– 大半の点が集まっている一方で、一部の値が急激に上下している点が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、均一な状態を保っています。
– 赤い×の予測データと紫色の回帰ラインは、未来の予測を表し、予測が改善される可能性を示示しています。
– グレーの範囲は予測の信頼区間を示し、その範囲内でデータが動く可能性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データの間には、一貫した遷移は見られませんが、全体的に実績データは予測の範囲内に収まっているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが比較的まとまっているため、安定した基盤の上にあると考えられるが、外れ値が少数ある事により、注意が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフ全体を見ると、今後の予測はスコアが上昇することを示しており、これは社会基盤や教育機会の改善を意味します。
– ビジネスや社会においては、安定した基盤がある一方、予測に基づいて積極的な改善策を講じることが戦略になる可能性があります。
– 外れ値が存在するため、データの揺れに注意しつつ、予測能力を一層高めることが求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績（青い点）は上下にばらついていますが、全体的に横ばい傾向があります。
– 予測ライン（緑、青、水色）は一定の値で安定しており、大きな変動は見られません。特にランダムフォレスト回帰では非常に高い値（約1.0）で一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにはいくつかの外れ値があります。黒い枠で囲まれた点がそれを示しています。これらは短期間で急激な変動があったことを示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤いバツ印は多分の予測です。
– 灰色のゾーンは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 緑、青、水色、紫のライン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）の予測値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データとその後の予測値にはややギャップがあります。予測は値を高く見積もっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係としては、実績データはやや不安定で、一部の予測値、特にランダムフォレスト回帰とは相関が低いです。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間がこのグラフを見たとき、初期のばらつきのあるデータから急に安定した高い予測に移行している様子は、現実よりも楽観的な予測を示していると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、実績と予測の間にギャップがある場合、リスク管理や期待の調整が必要になるでしょう。このスクアが共生・多様性・自由の保障に関わるものであるなら、予測の背後にある要因を精査し、適切な戦略を立てることが重要です。
### 総括
このグラフは、実績データと予測データの間に明確な差があり、予測が非常に高値を保っている状況を示しています。実績のばらつきと予測の安定性との差異を理解し、今後のデータ収集や分析手法の改善を検討することが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 全体として、色の変化が時間と共に進んでいます。色が濃い紫から緑、黄色へと変わるパターンが見られ、これにより特定の時間帯で上昇や変化が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月10日にかけて、特に16時と19時の時間帯で、急激な色の変化（緑から黄色）が見られます。これらは急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを表しています。
– 時間帯と日にちによって色が異なるため、時間と日付ごとにスコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で類似した傾向がありますが、16時、19時、23時で特に顕著な変動が見られます。これらは時系列間の変動の同期を示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯でのスコアの変動は、特定の経済活動が影響している可能性があります。また、日の進行に伴う一貫した上昇傾向が見られます。
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**:
– スコアの上昇は経済活動の繁栄または回復を示している可能性があり、ビジネスにおいてはポジティブな影響を与えると予想されます。
– 特に特定の時間帯での急激な変動は、突発的な市場の出来事や政策変更などの影響を反映していると考えられ、詳細な分析が求められます。
全体的に、このヒートマップは時系列の変動を効率良く可視化しており、特定のパターンやトレンドを迅速に理解する助けとなります。
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:
このヒートマップを分析しますと、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 期間内で、早朝から日中（特に午前7時から午後4時まで）にかけて明るい色が増えています。これは個人のWEIスコアが上昇する傾向を示している可能性があります。
– 午後から夕方（特に午後4時から午後11時）にかけて、やや暗い色が見られ、スコアが若干低下する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 午前7時の時間帯で、特定の日に明るい黄色が現れ、急激な上昇を示しています。一方で、午前8時、午後4時の時間帯では断続的により濃い色が見受けられ、一部の期間で低いポイントも見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色分けは、個人WEIスコアの高さを示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほど低くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのスコア変動の違いがわかりやすいですが、一般的に午前中と午後のスコアが高く、夜間は低下しています。これは、ビジネス活動が活発な時間帯にスコアが上がる傾向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に午前中から午後にかけてスコアが上昇し、夕方に低下するパターンが見えます。日の光の影響や業務時間中の活動量の増加が影響している可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**:
– ヒートマップの傾向から、経済活動が日中に集中し、夜間は減少していることがビジネスの運営に役立つ可能性があります。これにより、リソースの配置や人員管理を最適化するためのヒントが得られるでしょう。
– また、外れ値を分析することで、特定の日や時間帯に特別な要因があったかを調査することができ、新しいビジネスチャンスや改善点を見つける手掛かりとなります。
全体として、このヒートマップは、特に時間帯別の経済活動の変動を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:
以下は、提供された社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**
– 全体的に、日を追うごとにWEIスコアが上昇している部分が見られます。
– 特に、7月5日以降に急激にスコアが改善している時間帯があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日や7月7日付近で急激な変動が見られ、特に7月7日には非常に高いスコア（黄色）が観察されます。
– これらは、特定の要因（例: 経済政策の変更や重要なイベント）が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡と範囲がスコアの高さを示しており、色が明るくなる（黄色に近づく）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**
– 時間（時）ごとにスコアが変動し、特に夜間よりも日中にスコアが高い傾向が見られます。
– 緑から黄色への色変化があるため、特定の時間帯にスコアが集中して上昇していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日の同じ時間帯でスコアが劇的に変動しており、日中に上昇するパターンがあります。
6. **直感的なインサイトと社会への影響**
– ヒートマップの色づきと上昇トレンドは、日中の経済活動の活発さや社会的な活動の盛り上がりを示す可能性があります。
– これらの変動は、市場のホットスポットや政策の影響を理解するための鍵となり得ます。
– 特に急激な変動がみられる7月5日と7日に注目すると、何らかの特定イベントが影響していると予測することも考えられます。
このグラフは、社会的・経済的な動きを全体的かつ特定の時間帯で把握するために有用です。分析結果は、企業や政策立案者が戦略を立てる際の判断材料として役立つでしょう。
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:
このWEI（経済ウェルビーイングインデックス）項目の相関ヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体に時系列的なトレンドはありませんが、相関関係が強い要素同士の組み合わせがはっきりしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は直接示されていませんが、極端に色が薄い（相関が低い）部分に注目すると、個人の「経済的余裕」と「心理的ストレス」間の相関がかなり低い点が印象的です。
3. **要素が示す意味**:
– 色が濃い部分は強い正の相関（近くて高い値）を示し、薄い部分は相関が低いか負の相関を示します。
– 特に「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には非常に強い相関があります（0.88）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップには具体的な時系列データはないため、関係性というよりは、項目間の相関係数に基づく関係が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 基本的に、全体的に高い相関が見られますが、特に「企業WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」や、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は例外的に低い相関を示しています。
6. **直感的でビジネスや社会への洞察**:
– 強い相関が見られる項目同士は、政策やビジネスの施策を行う際に共同で考慮すべきであることを示唆しています。
– たとえば、教育機会の充実（社会WEI）が全体のウェルビーイングに大きく寄与する可能性を示唆しており、教育投資が社会的福祉に貢献することが理解できます。
– 経済の公平性を示す項目は、人々の総合的なウェルビーイングに強く影響を与えているため、格差是正の取り組みが重要であると考えられます。
このヒートマップは、要素間の相互関連を視覚的かつ直感的に理解するための有用なツールであり、戦略的な意思決定の参考になるでしょう。
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WEI（Well-being Index）タイプのスコア分布を示しています。以下に各ポイントについての分析と洞察を述べます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 各WEIタイプは独立したカテゴリであり、トレンドというよりは分布の比較が主な特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」のカテゴリには、下方に外れ値があります。これらは、他のスコアに比べてかなり低い値を示しています。
– 外れ値は、特定のサブグループや出来事が大きく異なる結果を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各箱ひげはスコアの中央値、四分位範囲（IQR）、外れ値を示しています。
– 色分けは視覚的な比較を促進し、異なるカテゴリ間の違いを直感的に理解しやすくしています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データではないため、関係性は各カテゴリ間の相対的な分布の違いとして捉えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に「社会WEI（公平性・公正さ）」が比較的狭い範囲に集中し、安定した分布を示しているのに対し、「個人WEI（経済的余裕）」は最も広い分布を持ち、個人の経済状況に大きなばらつきがあることを示します。
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**:
– 直感的に、「個人WEI（経済的余裕）」での分布のばらつきは、経済的な不均衡を示唆しており、格差是正の必要性を感じさせます。
– また、「心理的ストレス」の外れ値はメンタルヘルスへの対策の重要性を示しています。
– これらのデータは政策策定やビジネス戦略における重点領域の発見に寄与できます。企業や団体は、これらの指標を基に支援や製品開発の方針を策定することで、社会的価値を高めることが可能です。
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:
この主成分分析（PCA）グラフは、WEI（週刊経済指標）の構成要素を可視化し、これら要素の相関関係や分布を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
### 1. トレンド
– 主成分分析固有の特性として、特定の上昇、下降、または周期性は直接的には見られず、データポイントの分布が主に分析の焦点となります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 第1主成分軸（x軸）の0.3付近に外れ値があるように見えます。また、第2主成分軸（y軸）の0.2付近にも外れ値が存在しています。
– これらの外れ値は特定の経済的イベントや異常を示している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– 各プロットは個々の観測データを示し、それぞれの位置がそのデータの第1および第2主成分におけるスコアに対応しています。
– 色や密度の情報は提供されていないため、主に位置に基づいた解釈が求められます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の時系列データが示される場合、その相対的な配置から相関の可能性を探ることができますが、このグラフでは直接的な時系列や時間の流れは示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 第1主成分が第2主成分よりも多くの分散をカバーしているため、データセットのバリエーションは主に第1主成分によって説明されています。
– プロット全体における広がりは、データの変動性や異質性を示しています。
### 6. 人間が直感的に感じる可能性およびビジネスや社会への影響
– 外れ値や密集しているグループは、特定の要因による異常やトレンドを示している可能性があります。例えば、特定の経済イベントが市場に大きな影響を与え、その結果として外れ値として表れたと考えられます。
– ビジネスや政策立案者にとって、こうした結果はリスク管理や新たな機会の特定に役立つでしょう。
このPCAグラフから、データセットの大まかな構造や特異なパターンが視覚的に理解でき、それに基づいてさらなる詳細な分析につなげることが可能です。
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。