📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
– **総合WEI**: 2025年7月初旬のデータを見ると、7月1日から7月6日までは比較的低調でスコアが0.65付近を行き来していますが、7月7日以降は急激に上昇して0.82から0.85の範囲に達しています。中でも、7月6日に見られるスコア0.85、7月7日のスコア0.84は顕著な高値です。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も、総合WEIと似たパターンを示し、7月7日以降に急激な上昇が見られます。
### 異常値
– **異常値検出**については、特に7月3日には多くの異常値が検出されており、データのばらつきが激しいことが示されています。例えば、総合WEIで0.66および0.64といった低いスコアから、0.77という高いスコアまでもが短期間で推移しています。
– 可能性のある背景要因としては、この期間における経済的または社会的政策の変動や突発的な出来事が影響を及ぼしたことが考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解において、総合WEIと個人・社会WEIは全て共通の上昇トレンドを示し、特に7月末からの季節的な上昇が顕著です。
### 項目間の相関
– **高相関**: 特に社会的側面（社会WEI関連項目）間で高い相関が見られ、共生・多様性・自由の保障が他の社会WEI項目と関連していることがわかります。これは、社会的配慮が一体となって反映されていることを示唆しています。
– **低相関**: 個人の心理的ストレスと他の個人WEI項目は比較的低相関であり、特に精神的健康が独立した要因である可能性を示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図では、総合WEIと個人WEI平均には比較的大きなばらつきが観察されます。中央値は0.75付近である一方、いくつかの低スコア（0.67以下）は引きずられている様子が明らかです。このことは異常値としても報告されている通りです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では、PC1は61%の寄与率を持ち、総合的な社会的インフラと公平性が主なスコアの変動要因であることが示唆されています。PC2は11%で、持続可能性と多様性が特定の要因として重要であることを示しています。
### 結論
– 総合的に、データは7月の初頭から中頃にかけて安定しない動きを見せており、特に異常値が幾度となく登場しています。この波動的な動きが後半に見る急激な上昇の要因なのか、外部の影響による一時的な現象なのか、さらなる調査が必要です。
– 特に社会インフラや多様性の影響が強いことから、政策的施策や社会活動がWEIの変動に影響を与えている可能性が考えられます。したがって、今後の政策変更や大きな出来事に対して敏感になることが推奨されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は、最初の期間に集中しており、その後のデータはありません。この部分からは、明確な上昇や下降のトレンドは認められず、データが不足しているように見えます。
– 予測（紫、ピンク、赤色の線とプロット）は、特に2026年以降に大きな変動が見られます。予測のモデル間での一致や食い違いが興味深いポイントとなります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒いプロットの縁取り）は、2025年7月1日のあたりに集中しています。これは異常値と見なされている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青色）：実際に観測されたデータを示しており、特定の集中した期間にしか存在していないようです。
– 予測データ（赤色の×マーク）：今後の予測を示し、多数の予測手法が適用されています。
– 予測手法（紫色とピンク色の線）：それぞれ異なる予測モデルを示し（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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、データのギャップがあります。これは過去データに基づいて未来を予測していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は一部に限られており、全体的な相関を判断するのは難しいですが、予測データ間での食い違いがどの程度かを見ることができます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 実績データが限られているため、予測の信頼性が重要となります。この予測が正確であれば、経済の今後の動きについて準備が必要です。
– 特に、外れ値や異常値の存在は、予測の質に影響を与える可能性があり、データの検証が必要となります。
– 複数の予測手法の結果を比較することで、最も信頼性の高いモデルを選択することが、ビジネスの戦略や政策決定に役立つでしょう。
全体的に、これは経済予測に関するグラフであり、データのギャップや予測のばらつきに留意しつつ、異常値やモデル間の違いを慎重に評価することが重要です。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは360日間の時間枠をカバーしています。
– **青色の点**: 実績データは途中まで一貫して高めですが、その後のデータが表示されていません。
– **緑色の点**: 前年のデータが右側に示されており、より密に分布しています。この点群は一定の範囲で横ばいに分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 少なくとも1つの外れ値が存在しており、**黒い円**で示されています。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**: 実績データ。
– **赤いバツ**: 予測データ。
– **灰色のシャード**: 予測の不確かさの範囲。
– **ピンクおよび紫の線**: それぞれランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測。
– **緑の点**: 昨年のデータ。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年データが時期を大きく異にして表示されているため、直接的な比較は難しいですが、前年の方がより分散が広いように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は高い範囲で安定していますが、予測データは示されていないため、相関については判断不能です。
– ランダムフォレストと決定木の予測線は、実績データからの上昇を予測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**
– 過去データの安定性が示唆されていますが、予測と前年の値が重なっていないため、今後の動向には注意が必要です。
– 特に、外れ値で示される異常値がビジネス上または社会的にどのような影響をもたらすか考慮する必要があります。
– 前年データの分布が広がっている点は、より多様な経済状況か、または不確実性が高かった可能性を示しています。
このグラフは、全体的に実績値が安定している印象を与えるものの、将来の予測や過去の分散についての詳細な分析が求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの初期（2025-07-01頃）には濃い青（実績）が密集しており、この期間はスコアが安定しています。この時期は全体的に高いWEIスコアを示しています。
– 2026-05-01付近になると、緑色の「前年（比較AI）」のデータポイントが現れ、何らかの変化が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒い円で示されていますが、ほとんどのデータポイントが安定している範囲内にあります。
– 急激な変動は特に見られませんが、少しの期間でスコアが0.6から1.0に上昇し、その後安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実績AI）を表しており、比較的安定したデータを示しています。
– ピンクと紫の線はそれぞれ「ランダムフォレスト回帰」と「決定木回帰」の予測を示しており、この期間の予測変動を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ（3σ）を示していますが、大部分がこちらに含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データがはっきりと分かれており、前年のデータが新しいトレンドや変化を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体の分布は期間によって分かれているため、直接的な相関関係は一見では見当たりません。しかし、前年の緑のデータが未来のトレンドを強く示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見た人は、実績データの安定感に注目しつつ、予測モデル間の差異や前年との比較によって可能性のある変動の兆しを見ることでしょう。
– ビジネスや社会では、前年の傾向を考慮し、今後の戦略や対応を計画することが重要になるでしょう。特に、新しいトレンドが見られる場合、それに対する適応が求められます。
このグラフは、一般に信頼性の高い安定したデータを示す一方で、特定の期間の変動や未来の予測に基づいた戦略的な意思決定を促しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績AI**のデータは、以前の期間に密集してプロットされ、一貫性があるように見えますが、期間が短いため、全体的なトレンドは把握しにくいです。
– **前年度の比較AI**のデータは、短期間での変動を示していますが、さらなるデータがなければはっきりとしたトレンドは判断できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **異常値**は、複数のデータポイントで強調されています。これは、特定の要因が経済的余裕に影響を与えた可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各データポイントは色分けされており、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）に基づいた異なる解釈を提示しています。
– **予測モデル**の結果はそれぞれ異なる色で示されており、モデル間の違いを視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **実績AI**と**前年度の比較AI**のデータが時系列的に接近しており、両者の相関を調べることでより深い洞察が得られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測結果と実績との間に、視覚的に確認できる相関関係は明確ではありませんが、異常値に強く影響を受けていることが考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、および社会・ビジネスへの影響**:
– 経済的余裕（WEI）のスコアが変動していることから、人々の経済的な安定感が揺れている状況が直感的に見て取れます。
– 予測モデルの異なる結果に基づく不確実性は、今後の経済政策や個人の財政計画に影響を与える可能性があります。
– 異常値が多く観測される場合、経済政策や市場の構造的な問題を示唆しているかもしれません。これらの要因の分析が求められます。
このグラフから得られる洞察は、今後の個人及び社会の経済的アクションを決定する上で重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 現在のデータ（青い点）は期間の開始から比較的変動が少なく、横ばいの傾向を示しています。
– 将来の予測（色付きの線、緑の点）は、比較的高い安定した状態を保つことが期待されると示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには一部で外れ値として示されるもの（黒い円）がありますが、そこまで大きなばらつきはありません。
– 過去データと比較し、予測されたデータにも大き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、堅実な傾向を保っています。
– 紫やピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示し、期間の後半に安定した状態を予測しています。
– 緑色の点は昨年のデータを示し、同様の範囲内での変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは比較的安定しており、異なる予測モデルの予測とも一致しています。
– モデル間には特に大きな差異がないことから、全体的な予測の信頼性が高い可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は狭く、特に期間の後半では予測と実績が非常に近接しています。
– これは、モデルが健康状態を非常にうまく予測できていることを示します。
6. **直感的洞察と影響**
– このグラフからは、健康状態が今後も安定して良好であると期待されることが直感的に感じられます。
– 経済や社会への影響として、個人の健康状態の安定は、生産性の向上や医療コストの削減に寄与する可能性があります。
全体的に、個人の健康状態が安定しており、未来の予測も肯定的であることが明示されています。これは、個人や組織にとって安心材料となり得るでしょう。
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**
– グラフは360日間の個人WEIスコアを示しています。
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、始まりと終わりの時期にそれぞれデータポイントが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績値に異常値として黒い境界線のあるポイントが見受けられます。これらは外れ値として認識されています。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績値が最初の期間に集中し、緑の前年比較が後半に集中しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、異常値を示す黒枠のプロットはその外にある可能性が高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異常値、予測値、前年の比較などが同じ時系列に並べられ、各モデルの予測範囲が視覚的に比較可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年比較の値は、両者の間に直接的な相関は示されていませんが、それぞれが相似する時期に出現しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 最初の期間において、ストレスが高まり異常値として顕在化する傾向にあるようです。
– 後半の期間では前年とのデータが強調され、全体の心理的ストレスが前年とどう異なるのかを理解する助けになります。
– ビジネス上、この情報は従業員の健康管理や効率性向上のために重要となりうるでしょう。特に、ストレス管理プログラムやワークライフバランス施策の効果を検証する観点で有用です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績データ**: 最初の時点で高めのスコアが観測され、その後、時間が経つにつれて少しずつ上昇しています。
– **予測データ**: ランダムフォレスト回帰の予測が特に高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の最初にいくつかの外れ値（異常値）が認識されていますが、それ以上の急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青色）**: 顕著に上昇傾向を示す。密度が高い。
– **予測（ランダムフォレスト回帰/紫線）**: 他の予測方法より高めの予測を示しています。
– **異常値**: スコアが大幅に低い。
4. **時系列データの関係性**
– 予測モデルにより異なる傾向が見られる。特にランダムフォレスト回帰が他の予測モデルより高い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一様な分布であるのに対して、予測データは予測モデルにより異なるばらつきを示しています。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**
– 一般的な向上傾向はポジティブな経済状況を反映していますが、外れ値の存在は一定のリスク要因を示唆しています。
– 予測モデルの異なる結果から、予測の不確実性を認識し、慎重な意思決定が求められます。
– 社会的には個人の自由度と自治が改善される方向にあることが期待され、ビジネス面ではこのトレンドを利用して適応的な戦略を考慮することが重要です。
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:
以下のポイントに注目してグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の時期には実績データ（青色）が比較的一貫していますが、その後急激に上昇しています。特に決定木回帰やランダムフォレスト回帰での予測は、一貫して高い数値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示される異常値は、実績データ中に数件見られ、通常の範囲外に位置しています。
– 特に青色の実績データの間で、大きなばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示す予測ラインは、それぞれの方法の将来予測の期待を示しており、全体として徐々に上昇する傾向です。
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トラックには同期が見られないことがあり、予測の枠から外れる動きも見受けられます。
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は明らかな相関は見られませんが、異常値は無視できない影響を持っている可能性があります。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– 社会的公平性・公正さの指標が上昇する可能性はポジティブに評価されます。特に予測が一貫して高い評価を示す部分は、多くの利害関係者や意思決定者に安心感を与えるでしょう。
– 異常値の存在は注意を促し、データのさらなる監視や分析の機会を提供します。また、これらの異常値がどのようにビジネスの意思決定や社会対応に影響を及ぼすかを考察する必要があります。
このグラフの全体的な印象は、急激な変化とそれに続く安定した成長が見られるため、データの不確実性に注意しつつも、将来的な社会的公平性・公正さの改善に対する期待が高まるでしょう。
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
1. **トレンド**
– グラフでは、2025年7月以降実績AIによるデータポイント（青の円）は0.6から1.0の範囲で密集し、その後評価日が進むにつれて緑の点（前年度AIと予測範囲）が見られ、2026年7月に向けてやや広がりを見せながら0.6から1.0の範囲に留まっています。
– 直近の緑のプロットは、時期が進むに連れてやや上下に拡散していますが、全体的にトレンドが変化する様子は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントには黒い円で囲まれた異常値が存在しますが、これらの外れ値はほとんど初期のデータポイントに集中しています。
– 線型回帰や決定木回帰は安定していますが、ランダムフォレスト回帰は若干の変動があります。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績AIは実際のデータを示し、濃緑や薄緑のプロットは前年のデータを示しています。
– 紫色のラインがランダムフォレスト回帰予測のトレンドを示し、ピンク色のラインが線形回帰及び決定木回帰を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの中で、実績データと前年データはある程度の類似性を持ち、異なる回帰モデルで全体の動向がやや異なることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は、初期の密度が高く、評価日が進むにつれてスコアに広がりが見られますが、一貫して高水準を維持しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– WTスコア自体が高値で安定しているため、持続可能性と自治性の観点から見ると、対象事業体や地域社会は良好な状態を保っていると直感されます。
– ビジネスや政策決定者は、この安定性をさらなる改善や革新的な取り組みの基盤として活用することが求められます。分析結果の確実性の向上と、その上での新たな戦略を考えることが重要です。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期（2025年7月頃）の散布では、実績値（青）が0.7から0.9の間で密集しています。その後の期間にはデータが表示されていませんが、最終部（2026年7月頃）には、前年のデータ（緑）が0.6から0.8の間で散布されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、異常値（黒丸）がいくつか観測されています。これらは通常の実績値から外れた値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績値は青、予測値は赤のマーカーで示されています。
– 異常値は黒の丸で示され、予測の不確かさ範囲は灰色のバンドで表現されています。
– 予測手法として、線形回帰（紫）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が使用されているようです。
4. **時系列データの関係性**
– 実績値と予測データの間には相互比較が行われているが、異常値があるため、予測と実績がどの程度一致しているのかは不明瞭です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と異常値の間にはばらつきが見られ、予測と実績との間の正確な相関関係を特定するのは困難です。予測の精度を向上させるためには、異常値の対応が必要です。
6. **直感的および社会的・ビジネス的影響**
– データが欠けている長期間（2025年7月以降）の影響を考慮すると、分析の精度や予測の信頼性に影響を与える可能性があります。
– 社会基盤や教育機会における変化が、何かしらの理由で一時的に測定されなくなった、この欠損データ期間に注目することが必要です。
– 異常値の存在は、社会基盤や教育機会における大きな問題や干渉があったことを示しているかもしれず、これがビジネスや政策決定に影響を与える可能性があります。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**: 開始時に0.8程度で安定しており、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測データ（ピンク、紫の線）**: 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が表示されています。これらは全体的に高い位置にあり、やや楽観的な傾向が見て取れます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値（黒い円）**: 一部データポイントが異常値として識別されていますが、大きな外れではなく、範囲内にある様子。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **前年度データ（緑の点）**: 今年の実績と似たスコアを示しており、大きな変動はない様子。
– **予測の不確かさ範囲（灰色帯）**: 予測モデルの不確かさを示しており、比較的狭い範囲であることから予測に対する信頼性は高めと考えられます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と異常値、および予測の線が同じ水準を示しているため、予測モデルが実績データを十分に反映していることが伺えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測モデルのスコアは高い相関を持っているように見えます。実績の安定が予測モデルの安定にも繋がっている可能性が高いです。
### 6. 直感的に感じること・ビジネスや社会への影響
– スコアが安定していることから、共生・多様性・自由の保障に関する施策が着実に進行していると直感的に感じ取れます。
– 強い対策や新しい施策の導入が必要ない状況であり、現行の政策が効果的であると評価されるでしょう。
– ビジネスにおいては、安心して投資や計画が立てられる環境と言えます。社会政策に関わる企業には特に大きな安心材料となる可能性があります。
このグラフ全体から、今後の予測は良好であると推測され、持続的な成長が期待できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 計測されたスコアは、全体として色の変化により上下する様子が見られます。過去の日付から直近に向かうにつれて、比較的暗い色（低いスコア）から明るい色（高いスコア）へ移行しており、これは上昇トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日時において、色が急に明るくなっている部分があります。特に7月6日から7月8日にかけては急激に明るい色が目立ち、これはスコアが急上昇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**:
– 色相はWEIスコアの異なるレベルを示しています。濃い青から紫色は低いスコア、緑から黄色にかけては高いスコアを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのデータの違いが顕著で、特定の時間帯におけるスコア変動のパターンが見られます。たとえば、7月4日においてはすべての時間帯が濃い色で示され、スコアが均一に低いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアが集中している日や時間帯が存在しています。全体として高スコアの時間帯が日中から夕方まで集中し、一定の傾向が見られます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップは、特定時間帯での経済活動や業績の変動を示唆しており、労働時間や消費活動のピークを示しています。企業はこの情報をもとにリソース配分やマーケティング戦略を調整できるでしょう。また、社会全体としては経済活動の繁忙期を理解するための一助となります。
このようなヒートマップ分析は、日々の経済活動の詳細を視覚化するため役立ちます。企業や政策立案者は、これに基づいた意思決定を行い、効率的な運用戦略を設けることが可能です。
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:
図を詳しく分析しましょう。
1. **トレンド**:
– 見たところ、色の移り変わりに一定のパターンや周期は見られず、急激な変動も観察されます。一部の時間帯で色が突然変わることで、数値の増減が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日から7月10日にかけて、昼（15時、16時）と夕方（19時）の時間帯で黄色が多く見られることから、平均スコアが高くなっています。これは外れ値とは言い難いですが、急激に変動している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変遷は個人のWEI平均スコアが高い（黄色）か低い（紫色）かを示しています。ヒートマップでの色の濃淡は、スコアの分布を視覚的に把握する助けになります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間のスコアが日にちごとに組み合わさっており、特定の時間帯におけるスコアの変動を追跡できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（特に、8時、15時、16時）において、スコアが高くなることが多く、これが日ごとに繰り返されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 特定の時間帯でのスコアの上昇は、これらの時間がビジネス活動や社会活動、もしくは個人のパフォーマンスのピークである可能性を示唆しています。企業がこれを考慮し、リソースの配分や労働時間のスケジュールを調整することで、生産性の向上が期待できるかもしれません。
全体として、このヒートマップからは、特定の時間帯におけるWEIスコアの明確な上昇傾向が見られ、これが日々の活動や社会的なダイナミクスに結びつく可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、時間の経過と共に色が濃い青から緑や黄へと変わっており、WEIスコアの上昇トレンドが見られます。
– また、時間で区切られた各日の時間帯ごとに異なる色が見られるため、昼夜で異なる傾向があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付（例：2025-07-06の午後と2025-07-08の夜）に急激に色が変わり、急激な変動が存在します。これらの日は何らかの特異な事象が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しており、色が明るくなるにつれてスコアが高くなります。ヒートマップは時間帯ごとの変動を視覚化しており、いつスコアが高いか低いかを把握できます。
4. **複数の時系列データ**
– 日付ごとに横方向に時系列データが展開されており、上下の行は異なる時間帯を表しています。時間帯によるスコアの干渉や対比が表現されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の推移から見て、日中と夜間でスコアの変動が異なる可能性があります。例えば、特定の時間帯にのみ高いスコアが見られる日が存在します。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、時間帯に依存した経済活動の盛り上がりや停滞を示唆しており、特に夜間の経済活動に注視する必要があることを示しています。
– ビジネスや社会への影響として、特定の時間帯や日付の変動を捉えることで、効果的な資源配分や活動のタイミングを検討する必要があります。また、外れ値に対しては何らかの対策やさらなる調査が必要かもしれません。
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は、WEI（Well-being Index）の異なる項目間の相関を視覚化しています。以下に詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体にわたり、濃い赤は強い正の相関を、濃い青は強い負の相関を示しています。多くの項目間で正の相関が見られ、健康状態や心理的ストレスなどの個人の指標が、社会の指標と異なる相関パターンを示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 強い正の相関や負の相関は視覚的に目立ちますが、外れ値や急激な変動を示す具体的な要素はヒートマップのスコープ外です。ただし、相関が弱い領域（色が淡い部分）は注意すべき点かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各マトリックスのセルは、2つのWEI項目間の相関係数を示します。赤に近づくほど強い正の相関を、青に近づくほど強い負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの直接的な分析はこのマップからはできませんが、強い相関のある項目は、同様のトレンドや変動を示す可能性があります。特に、社会と個人の平均的なWEIが密接に関連していることが分かります。
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）」の間の相関が非常に高い（0.92）ことが特徴的です。また、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間の相関が低い（0.15）ことも注目すべき点です。
6. **直感やビジネス・社会への洞察**
– 高い相関を持つ指標間の関係性は、政策決定やビジネス戦略の立案において重要です。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」の高い相関は、これらの分野の改善が相互に利益をもたらす可能性を示唆しています。
– 直感的には、こうした相関から全体的な社会の健康や幸福度を向上させる統合的なアプローチの重要性を感じるかもしれません。
このヒートマップは、経済的なウェルビーイングの複雑な相互作用を理解するための有用なツールとして機能します。
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:
以下に、グラフの分析とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの中央値（箱の線）を見ると、全体として大きな上昇や下降のトレンドはありませんが、カテゴリ間の違いは明確です。
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）などに外れ値が見られます。これは、一部のサンプルが他と比べてかなり異なることを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いは各カテゴリを区別するために使われており、箱の高さ（四分位範囲）はデータの変動範囲を示します。
– 箱の幅はサンプルサイズに影響されることはありませんが、平均的な範囲を把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一期間での複数のWEIタイプの比較により、経済、社会、個人WEIの相対的なパフォーマンスや安定性を見分けることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの分布は中央に集中しており、ひとつの大きな偏りは見られません。外れ値を除き、全体として安定した分布を持っています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、経済的に関与する項目での不確実性を感じやすいかもしれません。これが心理的ストレスに影響を与えている可能性があります。
– ビジネスにおいては、異なるWEIカテゴリ間のパフォーマンスと変動を理解することで、戦略の立案やターゲット市場の選定に役立ちます。
– 社会的な視点からは、公正性や持続可能性にわたるそれぞれのスコアが、政策や公共の取り組みの焦点となる可能性があります。
このグラフは、社会やビジネスの文脈で、どのカテゴリがより安定しているか、どのカテゴリが改善の余地があるかを理解する上で価値があります。
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:
このグラフは、WEI（Weekly Economic Index）の構成要素についての主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降のトレンドはグラフ全体からは見られませんが、横に広がった分布が特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分で0.3付近、第2主成分で0.2以上にプロットされたポイントが外れ値と見なされる可能性があります。
– 他のポイントに比べ、第1主成分でかなり離れた位置にあるため注目に値します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各プロットは、360日間のデータを第1および第2主成分という2つの新しい次元で表現しています。
– 主成分分析は、各データポイントがどの程度それぞれの主成分に影響を与えているかを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAは、データの次元を縮約し、隠れた構造を明らかにするための手法として、各プロット間の関係性を視覚化しています。
– データは主成分に対する相対的な位置を示しており、各プロットがどの要素で類似しているかを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分間での明確な相関は見受けられませんが、分布が広い範囲で点在しており、データの多様性を示しています。
6. **このグラフからの直感的な洞察と影響**:
– 経済データのパターンを視覚的に捉えることで、異常な動きや異常値を迅速に検出できます。
– ビジネスや社会においては、これらの外れ値が経済的な不均衡や異常事態を示す可能性があり、迅速な対応が求められます。
– WEIが経済活動の短期的な変動を反映するため、影響の解釈には他の経済指標との比較も重要です。
このように、主成分分析を用いた視覚化は、データのパターンや異常を把握し、複雑なデータセットの解釈を助ける手法です。
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。