📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
**1. 時系列推移およびトレンド:**
– **総合WEI**のトレンドは、最初の1週間で著しい変動がありますが、以降は安定して上昇しています。最初の数日間、特に2025-07-02から2025-07-03にかけて、一時的にスコアが大幅に低下しているのが特徴的です。
– **個人WEI平均**も同様に、初期には不安定さが見られますが、約1週間後からは上昇傾向に入ります。
– **社会WEI平均**は、2025-07-06以降、急激な上昇があります。この背景には、特定の社会的要素の貢献が大きいと考えられます。
**2. 異常値とその背景:**
– 2025-07-02から2025-07-03にかけての総合WEIスコアの大幅な低下（例えば、0.66875）は、何らかの経済的ニュースや社会動向が影響している可能性があります。この時期の個別のWEIカテゴリ（個人経済、心理的ストレスなど）でも類似の下降が見られ、この影響が広範囲に及んでいると推測されます。
– 2025-07-06以降の急激な上昇（例えば、0.85到達）は、ポジティブな社会的または経済的出来事が背景にありそうです。
**3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）:**
– 長期的トレンドとしては、個人および社会WEIが共に上昇傾向にあります。これは、季節的なパターンというよりは、持続的な改善を示す可能性があります。
– 説明できない残差成分の存在は、短期間での大幅な変動に寄与しており、突発的なニュースや一時的な事象が影響した可能性があります。
**4. 項目間の相関:**
– 相関ヒートマップによれば、各WEI項目間には相対的に高い相関が見られます。特に、社会基盤と持続可能性、社会的公平性と個人の経済的余裕などが強い相関を示しています。これらの項目は、総合的な社会環境の安定に深く関与していることを示唆しています。
**5. データ分布と外れ値:**
– 箱ひげ図からは、特定の個別項目（例えば、個人の自由度と自治、および心理的ストレス）が他と比べて大きなばらつきがあることが見えます。このばらつきは、個別の社会グループや経済状況の違いによるものかもしれません。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– PCAの結果、PC1が62%の寄与をしており、これはデータ全体の主要な変動要因が社会的要素によって強く規定されている可能性を示唆しています。PC2が11%の寄与をしていることから、次いで個人の経済的状況や自由度が重要な影響を及ぼしていると考えられます。
**結論:**
データ全体として、特に2025-07-03以降のポジティブなトレンドは、社会経済的状況の改善を背景にしていると推測されます。WEIに大きな影響を及ぼす要因には、個人の経済状況や心理的健康、社会的インフラの充実が挙げられます。分析を基にした戦略的な介入が、さらにこれらの指標の改善を促進できる可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階では、WEIスコアがゆるやかに上昇しています。
– その後、予測（ランダムフォレスト回帰）値に従ってスコアは横ばい状態となります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の散布図において、いくつかのデータポイントが異常値として識別されています。これは、通常の変動範囲を大きく外れたデータ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**
– 青い点（実績）は実際のスコアを示しています。
– 赤い×は予測値であり、主に未来の値を表しています。
– 大きな黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測がどれだけの誤差を含んでいるかを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に小さな誤差が見られ、特に横ばい状態の期間では異常値の発生は予想されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階では、WEIスコアの変動が大きく、徐々に安定しているように見えます。
– 予測区間全体にわたって一定の範囲内でスコアが推移していることから、安定した経済状態が期待できます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 予測が安定した横ばい状態を示していることは、今後の経済が比較的安定する可能性を示唆します。
– ビジネスにおいては、大きなリスクや急激な変動が少ない環境が続くことを望む企業にとってポジティブな情報となり得ます。
– 社会的には、短期間の変動を超えて安定した成長が予測されるという安心感を与える可能性があります。
このグラフは、経済が徐々に持ち直してきていることを示唆しており、予測精度の改善とともに、不確実性が低下している状況を表しています。
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:
以下はこのグラフに関する分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 前半部分（2025年7月初旬）は比較的横ばいですが、後半になると急激な上昇を示しています。これは、2025年7月20日以降に変化があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半部分でいくつかのデータポイントが密集している中に異常値（大きな円で囲まれたもの）が見受けられます。これらは、通常の変動範囲を超えたデータであり、特異な現象が短期間に発生した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績値を示し、それが散布している一方で、紫とピンク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）による将来の傾向を示しています。ランダムフォレスト回帰が比較的安定した予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は後半になるほどグラフ上部で収束する傾向があります。これは分析における予測不確実性の低下を示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データには、ばらつきが見られるが、トレンドが明確なピリオドに入ると、より予測がしやすくなることを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 初期のばらつきや異常値から、外生ショックや市場の変動がある可能性が考えられます。一方で、後半の予測に基づく安定性は、ビジネス戦略の形成に役立つ可能性があります。上昇傾向は、今後の経済活動の活発化や個人の経済活動の改善を示唆しており、投資や消費行動に影響を与える可能性があります。
ビジネスや社会的な観点からは、初期の変動性をどう解釈し、それが将来の予測とどのように結びついているかを考察することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは全体的に0.7付近で推移し、特に大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測データのうち、線形回帰予測は一貫して0.7付近に安定、ランダムフォレスト回帰は1.0を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内には複数の外れ値が示され、それらはおおよそ0.8を超えています。異常値として丸で強調されています。
– 全体の変動幅は0.6から0.8の間で比較的一定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、X印は予測データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データの変動と一致する範囲にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰予測と実績データはほぼ一致しており、モデルの精度が高いことを示しています。
– ランダムフォレスト回帰は実績データから外れており、異なる結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と線形回帰予測の間には高い相関があると見られます。実績データの分布は一定の濃度で密集し、顕著な偏りはありません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 現在のWEIスコアは安定し、特定の期間中に大きな社会的変動がないことを示唆しています。
– 高い異常値が出現していることは、特定の外部要因（例えば政策の変更、突発的な出来事）による一時的な影響の可能性があります。
– 予測モデルの選択が重要であり、特にランダムフォレストの予測は不適切な場合があることを示唆しています。データの精度と予測モデルの適合性を再評価する必要があるかもしれません。
この分析を基に、今後の予測方法の調整やリソース配分、政策策定も考慮することができます。ビジネスや社会政策の策定において安定性に主眼を置くべきか、特定の異常な値に対処する準備が必要かもしれません。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期に横ばいの状態で、WEIスコアは0.6〜0.8の範囲に集中しています。
– 予測（ピンクと紫の線）は、徐々に上昇し、最終的に横ばいに落ち着いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントにおいて、いくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が観察されますが、明確な急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青い点）**: 実際に記録された経済的余裕のスコア。
– **予測（ピンクと紫の線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による異なる予測手法が示されています。
– **不確かさ範囲（グレーの帯）**: 予測の信頼範囲を示しており、初期の期間に存在します。
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整合していない部分があるものの、全体として予測は長期的なトレンドを描こうとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは比較的一貫しており、ほぼ同じ範囲（0.6〜0.8）に集中しています。
– 全体的に、予測は徐々により高いスコアを示す傾向が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 経済的余裕がこの期間中に改善される可能性が予測されています。
– 特に外れ値の扱いが適切かどうかが重要であり、これが政策やビジネスの意思決定に影響を及ぼす可能性があります。
– 経済の回復や安定が期待される一方で、不確実性の管理が求められます。
これらの洞察を基に、慎重に戦略的な意思決定を行うことが推奨されます。
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:
以下の分析結果をお伝えします。
1. **トレンド**
– 実績データのWEIスコアは、比較的安定しており、顕著な上昇や下降は見られません。
– ランダムフォレスト回帰予測は、若干の上昇を示しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 初期の評価日（1日目から5日目にかけて）、いくつかのデータポイントが大きく外れており、異常値として識別されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**: 青の点で表示され、個々のWEIスコアを表します。
– **予測（予測AI）**: 赤いXで表示され、予想されるスコアです。
– **不確かさの範囲**: グレーの背景で示され、予測の信頼範囲を示しています。
– **予測の線（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 黄色、緑、紫の線で示され、それぞれ異なるモデルの予測トレンドを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータは安定しており、一部の予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）は、軽微ながら精度の高い予測を提供しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定であり、大部分がWEIスコア0.6から0.8の範囲に集まっています。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響**
– 人々の健康状態が全体として安定していることが分かります。この情報は、経済活動において持続可能な労働力の確保を意味しており、ビジネスにおける計画の安定化に寄与します。
– モデル間での予測のばらつきは、予測の精度向上が必要である可能性を示しており、新たなデータ分析や手法の活用が考えられます。
このグラフからは、健康状態が一般的に安定しており、異常値への対策が今後の重点課題かもしれないという点が示唆されます。
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:
グラフの分析から得られる洞察は次のとおりです。
1. **トレンド**:
– 実績（青色プロット）は、初期段階で0.6から0.8近くまで横ばいのように見えます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの青いプロットが円で囲まれており、外れ値としてマークされています。
– 初期のデータにおいてわずかな急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データ。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫とピンクの線はそれぞれ線形回帰とランダムフォレスト回帰での予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰がわずかに上昇トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰で比較すると、ランダムフォレストの方が上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは広がりがあり、予測モデルでは一部を除いて安定的に捉えられているようです。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、初期段階で安定していたが、その後不確かさが増し、ストレスが若干上昇することが示唆されます。
– 経済の変動が人々の心理的ストレスに影響を与えている可能性があります。企業や政策立案者は、ストレスが増加していると認識し、メンタルヘルスのサポート体制を強化することが望ましいでしょう。
この分析を通じて、予測の不確かさを念頭に置きつつ、ストレス管理が重要であることが浮き彫りになっています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 青い点で示される実績データは、おおよそ水平に横ばいになっていますが、若干のばらつきがあります。
– 預測は3種類あり、線形回帰と決定木回帰は横ばいを示していますが、ランダムフォレスト回帰は上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内に外れ値がいくつかあり、特に中央値から外れた値が目立ちます。
– また、これらの外れ値は予測の不確かさ範囲内に収まっているため、モデルがある程度これを考慮に入れていることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績データは、現在のWEIスコアの変動を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確実性を示しており、これは分析の信頼性に影響します。
– 異常値は黒いサークルで囲まれており、それがWEIスコアに影響を及ぼしている可能性があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 3つの予測モデルは異なる傾向を示していますが、全体的には横ばいから微増に推移しているように見えます。
– ランダムフォレスト回帰による上昇は、よりダイナミックな変化を考慮している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布はかなり密集しており、実際の変動が予測モデルにどのように反映されているかが見て取れます。
– 異常値の存在は、潜在的なビジネスや社会のダイナミクスの変化を示唆しているかもしれません。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 現在のWEIスコアは安定しており、大きな変化はないものの、わずかな上昇傾向が見られます。
– これは、個人の自由度や自治における安定性がある程度保たれていることを示唆しています。
– 異常値が示す不安定さは、経済状況の不確実性や政策の変更が影響を及ぼしている可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、今後の政策変更や経済指標に対する柔軟な対応が求められるでしょう。
このグラフからは、変化がゆっくりと進行していることが見て取れ、特に予測モデルの選択が将来の動向を推測する上で重要であると考えられます。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績のスコア（青い点）は一定の範囲内での変動が見られるが、その後フラットに近い形で推移している。
– 予測の線は、各回帰モデルでそれぞれ一定の値を示しており、方向性としては横ばい傾向にある。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の青い点の一部に黒い円があり、これは外れ値を示している。時系列の各データ点の間に大きな変動は見られないが、外れ値が数点存在することで、データの一貫性が問題視される可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示す。
– 赤い「×」は予測されたデータを示し、予測と実際のデータの間に差が生じていることを示している。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測は複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、それぞれ異なるが、実績の範囲と一部重なる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには一定のばらつきがあるが、予測値は安定している。
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**
– 一定のばらつきが見られるが、全体として大きな変動はなく、安定した状況であると感じるだろう。
– 予測の安定性から、経済的な公平性や公正さの指標は、少なくとも予測期間中は大きな変動がないことが期待され、このことは政策立案者や企業にとって安心材料となる。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、序盤において0.8付近で一定の範囲を維持しており、安定しています。予測（様々なモデル）は1.0を示していますが、実績と乖離しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が黒い円で示されていますが、全体としては大きな外れ値は見られません。初期に若干の変動が見られますが、すぐに安定しています。
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、0.8付近で密集しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は予測データですが、1.0付近でフラットです。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）も同様に高いスコアを予測しています。
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らかなズレが見られます。各モデルは高いスコアを予測していますが、実際の数値はそこまで届いていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測よりも低く、安定しているものの、各予測モデルは一貫して高いスコアを示しているため、予測の過剰評価が疑われます。
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**
– 実績と予測の乖離は、予測モデルの改善が必要であることを示唆しています。実績が予測に届いていない点から、現状の持続可能性や自治性が予測通りには進んでいない可能性があります。
– ビジネスにおいては、戦略の見直しや、予測精度を向上させることが必要です。このままでは期待と現実のギャップが意識され、計画に影響を及ぼす可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は序盤で乱高下しています。大きなトレンドの変化はなく、概ね0.8付近で変動しています。
– 予測データ（赤い×）は明確に示されていませんので、予測が具体的にどのように変動したかの詳細は不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のデータポイントが外れ値（黒い円）として示されています。これらの点は他のデータポイントとは明らかに異なる傾向を示しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）**：青い点が実績データを表しています。
– **外れ値**：黒い円で囲まれた青い点が外れ値を示します。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の背景で、データのばらつきを示しています。
– 予測手法の結果は異なる色で示されていますが、視覚的には特に大きな変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータが比較されていますが、具体的な予測データは視覚的に確認できません。
– 特定の計算手法間での結果の一貫性やばらつきについて、さらなる詳細な数値データが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは特定の範囲で密集しているため、社会基盤・教育機会のWEIスコアは安定していると考えられます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 外れ値が存在することから、特定の時期には社会基盤や教育機会に予期せぬ変動やギャップが生じた可能性があります。
– 全体的にスコアが高い範囲で安定していることは、安定した社会基盤の証と解釈できます。しかし、外れ値の存在は、この安定が一時的に崩れるリスクを示唆しており、政策決定者はその原因を探るべきです。
このグラフは、特に教育機会における安定性と不確実性をビジネスや公共政策にどう反映させるかといった重要な視点を提供してくれるでしょう。
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**:
– 初期の実績データ（青い点）は、比較的一定から軽微な下降トレンドを示しています。
– 予測データ（線形回帰：水色）は一定、（決定木回帰：緑色）や（ランダムフォレスト回帰：紫色）は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内には、いくつかの外れ値（黒い縁取りのある円）がありますが、全体的な傾向に大きな影響を与えているようには見えません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績点は、観測されたWEIスコアです。
– グレーの影の範囲は予測の不確かさを示し、今後の変動範囲を表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は異なるトレンドを示し、データの特徴を異なった視点から捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8の間に多く分布しており、一定の幅で変動しています。
– 外れ値として示されたデータは、この範囲に収まらずに存在。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 初期の実績データの変動範囲は比較的大きく、WEIスコアが不安定な状況を示しています。
– 将来の予測が上昇していることから、共生・多様性・自由の保障に関する施策が成功を収めている可能性があります。ただし、外部要因や予測の不確かさを考慮する必要があります。
– ビジネスや社会において、今後の取り組みの改善策の効果が現れてくることを示唆しています。この予測が信頼できる場合、ポジティブなアウトカムが期待できます。
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
1. **トレンド**
– ヒートマップでは、期間の進行に伴い、色が濃い紫から緑そして黄色へと移行しており、これは総合WEIスコアが低から高へ上昇傾向にあることを示しています。この変化は明確なトレンドとして把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月6日と7月7日に急激な色の変化（緑から黄色への移行）があり、これは急激な改善または変動を示唆します。このような急変は特筆すべき出来事や環境変化があった可能性があります。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアを示しています。濃い紫は低いスコアを示し、黄色は高いスコアを示しています。スコアは時間帯ごとに変動し、一日の中でも大きな変化がある可能性があります。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の時間帯（8時、15時、16時、19時、23時）でデータが示されています。特定の日付での各時間帯のスコアは相関しており、全体として日ごとの変動がはっきりとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアの分布は、異なる日にわたっても同様なパターンを描くことが多く、時間帯間での相関が見られるかもしれません。特に、16時から19時の間に統一テーマがある可能性があります。
6. **直感的な理解と影響**
– 直感的には、色の劇的な変化がある7月6日と7月7日は非常に重要な日であり、経済的または社会的なイベントが影響を与えたと考えられます。これはビジネスの意思決定や市場の監視、あるいは政策決定においても注目すべきポイントです。
このグラフは、特定期間にわたる多様な時間帯での経済的活動を視覚化し、それに伴う変動を分析するのに役立ちます。経済や市場動向に関する迅速な洞察を得るためのツールとして有用です。
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:
この個人WEI平均の時系列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**:
– ヒートマップの色の変化から、特定の時間帯に濃い色（低値）から明るい色（高値）へと徐々に変わる傾向が見られます。これは、特定の時間帯における経済活動の活発化を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日前後に急激な色の変化が見られます。これはその時間帯に何らかの異常な変動があった可能性を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は個人WEIスコアの強度を示します。濃い紫は低スコア、明るい黄緑は高スコアを表しており、高スコアが経済活動の活発化を意味すると考えられます。
4. **時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯で日を追うごとに色が変わっていることから、時間に基づいた経済活動の変動がうかがえます。複数の時間帯の比較を行うことで、特定の時間帯が他よりも活発であることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとの色パターンから、夜間（23時）や早朝（7時）が他の時間帯と比べて相対的に低スコアで、昼間（15時、16時）のスコアが高くなる傾向があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– このデータからは、日中の特定の時間帯に経済活動が集中していることが示されており、ビジネスにおいてはピーク時間を優先する戦略が有効であることが示唆されます。また、日別の変動を考慮することで短期的な市場動向を予測する手がかりとなるでしょう。
このような分析に基づいて、ビジネスプロセスの最適化や市場戦略の改善に役立てることが考えられます。
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:
### 分析
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップでは、7月6日を境に明確な変化が見られます。特に、明るい色（高いスコア）が増加していることから、全体的な上昇トレンドが読み取れます。
– 一部の時間帯（例えば16時）のスコアが一貫して高い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の19時に黄色のプロットがあり、これは比較的高いスコアを示しています。他の期間に比べて顕著に高いスコアなので、外れ値として注目されます。
– 逆に、7月1日から4日の間は全体的に低いスコアが多いです。
3. **各プロットの意味**
– 色はスコアの高さを示しており、青から緑、黄色へと進むにつれスコアが高くなっています。
– 各列は日付を、各行は時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアに周期性や特定のパターンはありませんが、特定の時間（16時）に全般的に高いスコアが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に左下から右上にかけて色が明るくなる傾向があるので、時間の経過とともにスコアが上昇する傾向が見られます。
6. **直感的な洞察や影響**
– スコアの上昇トレンドは、社会的または経済的な好調さを示している可能性があります。特にビジネスにおいては、より高いスコアが経済活動の活発化を示すと考えられ、事業計画や投資判断に影響を与えるでしょう。
– 7月6日のような外れ値の日は、特別なイベントやニュースがあった可能性が考えられ、企業や政策の評価において注目されるべきです。
### 結論
このヒートマップは、一定の時間帯や日付でのスコアの変化に関する洞察を提供しており、特定の要因によるスコアの変動が事業や社会動向に影響を与える可能性が示唆されます。特に、後半のスコアの急上昇は注視すべきポイントです。
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、経済カテゴリのさまざまなWEI（Well-being Indicators：福祉指標）の相関関係を示しています。それぞれの交点における数値と色の濃淡から、以下のような視覚的特徴と洞察を導き出せます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体はトレンドを示すものではありませんが、相関の強さや方向性は時間を超えて重要なパターンを示すことができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は明示されていませんが、相関が非常に低い領域（0.05や0.06など）は注目すべきです。これらの数値が示すのは、ほとんど関係がないということを意味します。
3. **要素の意味**:
– 色の濃さが相関の強さと方向性を示しており、濃い赤は強い正の相関、濃い青は強い負の相関を示しています。例えば、’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正の相関（0.88）があることが示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各項目間の関係性を見ることで、どの指標が他の指標に強い影響を与えているか、またどの指標が独立しているのかが分かります。例えば、’個人WEI（健康状態）’と’個人WEI（経済的余裕）’には低い相関しかないため（0.05）、独立性が高いことが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 濃い赤のエリア（高い相関）の多くは、個人および社会のWEI平均間で観察されます。このことは、個々の福祉と社会全体の福祉が相互に関連していることを示しています。
– 一方、特定の’個人WEI（自由度と自治）’は他の多くの指標とあまり相関していないことがわかります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 相関が高い領域を見ると、改善が互いに波及する可能性が高い指標が特定できます。すなわち、例えば’社会WEI（共生・多様性・自由の保障）’を改善する努力は、全体的な福祉レベルを向上させる可能性があります。
– 相関が低い場合、各指標が独自に扱われる必要があるかもしれません。たとえば、’自由度と自治’の変化は個人の健康に直結しないため、別途のメカニズムを検討することが求められるかもしれません。
このように、このヒートマップは多くの経済的および社会的福祉指標間の関係性を一目で理解するための強力なツールです。
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WEI（Well-being Index）タイプに対するスコアの分布を比較しています。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**
– WEIスコアに大きな上昇または下降トレンドは見られませんが、各カテゴリのスコアのばらつきには違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」では外れ値が存在し、スコアが他の値から大きく離れているデータが観察されます。
3. **各プロットや要素**
– 箱の幅は各カテゴリ内のスコアのばらつきを示し、青系統のプロットが密度高く、安定した印象を与えます。
– 色はWEIのカテゴリを表している可能性があり、同じ色の範囲では比較が容易です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 単一の時系列ではなくカテゴリ間比較のため、時間的変動は直接示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にスコアの中央値は高い位置に集まっているが、ばらつき具合はカテゴリによって異なります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが高いということは、個々の経済的または社会的幸福が比較的高く維持されていることを示唆しています。しかし、外れ値が存在するカテゴリについては、特定の群集が挑戦を抱えており、特に経済的余裕や自由度・自治が課題であることを示しています。
– ビジネスや政策立案者は、特定のWEIカテゴリにおいてばらつきや外れ値が見られる分野に対して注力し、改善を図ることが求められます。
このグラフからは、各WEIタイプのスコア分布を把握することで、幸福度における強みと弱みを特定し、適切な対策を立案するための重要なインサイトを得ることができます。
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:
以下の解析を行います。
1. **トレンド**
– グラフには主に散布図が示されており、明確な上昇や下降トレンドは見受けられません。
– 第1主成分（X軸）と第2主成分（Y軸）の間には特定の方向性はなく、全体的に広がった配置です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が-0.4近くにあるデータポイントや、第2主成分が0.2を超える上部にあるデータポイントは外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロット（点）は異なるデータサンプルを表し、その位置は第1および第2の主成分に基づいているため、データ全体の分布や構造を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの特定のパターンやクラスター化は認められません。ただ、一部のデータが塊を構成している部分もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは全体的に楕円形の分布をしており、第1主成分がより大きな割合（62%）を占めていますが、方向性に強い関係性は見受けられません。
6. **直感的な人間の感覚とビジネス/社会への影響**
– この分布から、経済指標に多様な構成要素が含まれていることが直感的に理解できます。特定のクラスターや外れ値の存在は、異常なイベントや特異な要素の影響を示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会において、これらの変動や多様性は、政策決定や市場戦略の策定における重要な手がかりを提供する可能性があります。
経済パフォーマンスを分析する際、このような主成分分析は、基本的な要因や変動要因を特定し、異常を迅速に察知する助けとなります。
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。