📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果は以下の通りです。
### 総合WEIの時系列の推移と異常値
1. **全体のトレンド**:
– 7月1日から7月11日までのWEIスコアは、7月1日と2日を境にそれ以降大幅に上昇しています。
– 特に、7月6日以降WEIスコアが高い状態を維持しており、7月7日～9日にはさらに上昇傾向が見られます。7月10日には少し戻りますが、高水準を維持しています。
2. **異常値**:
– 異常値として特定された日付の多くは、7月2日から7月4日にかけての低スコアのタイミングです。この時期の経済的指標が影響している可能性があります。
– 特筆すべきは7月6日に極端に高くなっている数値です。これは、ある特定のイベント（政策変更や経済改善策の導入など）に起因する可能性があります。
### 各項目の詳細分析
1. **個人WEI平均**:
– 個人の経済的余裕、健康状態、心理的ストレス、それぞれが6月30日と7月1日の後に少し改善、特に7月6日から改善が顕著になります。
2. **社会WEI平均**:
– 社会基盤・教育機会、持続可能性と自治性のスコアが7月6日から急上昇。この期間に社会インフラに関連する政策が実施された可能性があります。
3. **その他の詳細項目**:
– **個人経済的余裕**では、先に述べたように7月3日の一時的な低下を除き、基本的に7月6日以降は高い水準を維持。
– **社会持続可能性と自治性**も、7月6日からは急激な上昇。持続可能な政府の取り組みや環境改善政策が強く反映されていると考えられます。
### データ分布
– 箱ひげ図から見ると、多くの項目で中央値が時間の経過とともに上方修正されていることが確認できます。特に社会公平性や持続可能性の分散が比較的小さいことから、社会的変動要因による安定が見られます。
### 相関とPCA分析
– 相関ヒートマップでは、個人の心理的ストレスと健康状態、社会の公平性と持続可能性の間に強い相関が確認されました。これらの項目は互いに影響し合う部分に関与している可能性があります。
– PCA分析で、第一主成分 (PC1) が主要な寄与率を占めています。これは、経済活動の動向が主にWEIスコアに影響を与える要因であることを示唆しています。特に社会的な指標がこの推移を大きく左右しているようです。
### 結論
この間のWEIスコアの上昇は、特に7月の最初に実施された可能性のある政策や経済活動の改善施策がプラスの影響を与えているとみられます。異常値が見られる期間も、何らかの社会的または個人的な変動が影響している可能性があり、その背景には短期的なイベントの影響が考えられるでしょう。全体として、データは期間中の改善パフォーマンスを示しており、特に社会中心の取り組みが効果を発揮している様子が伺えます。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**
– グラフの左側（7月初旬）では、WEIスコアは0.7付近から始まり、若干の変動を伴いながら増加している様子が見られます。そしてその後、0.75付近で横ばい状態が続いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で複数の外れ値が観察されます。これは、経済活動の急激な変動や予測精度の不確実性を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示し、黒の円で囲まれた点は外れ値を表しています。
– ピンクと紫の線は予測値を示しており、複数の予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が表示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、経済活動の将来の変動の可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データ（異なる回帰モデルによるもの）の間で、7月中旬以降においてトレンドが分岐しています。予測は横ばいもしくは上昇傾向を示していますが、実績は根拠が異なるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは初期の変動を除いて、おおむね安定しているように見えます。予測による回帰分析が示唆する通り、WEIスコアが特定のレンジに落ち着いていることから、周囲の経済指標に対する相関が存在する可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが横ばいまたは上昇傾向にあることが示唆されるため、経済活動の持続的な安定化または改善が期待されます。ただし、外れ値が示す不確実性が依然として経済に影響を与える可能性があるため、企業や政策立案者にとっては慎重な計画が必要となるでしょう。
全体として、このグラフは経済活動の現状とその予測に関するインサイトを提供し、短期および中期の意思決定に影響を与えうる重要な情報を包含しています。
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、このグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績の点 (青い点) は全体として横ばいで、0.6から0.8の間で変動しています。この期間に顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測値は3つ示されていますが、それぞれ異なるトレンドを持っています。
– 線形回帰の予測 (ライトブルー) はほぼ一定。
– 決定木回帰の予測 (ピンク)は緩やかに上昇。
– ランダムフォレスト回帰の予測 (パープル)も微増しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の青い点は、他の多数の点から離れた位置にあり、異常値としてマークされています。これは特定の日に異常な経済活動があった可能性を示唆します。
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、紫の線は予測値です。
– グラフの背景にある灰色の領域は、予測の不確かさを示すもので、差が小さいことから信頼性の高い予測がなされている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるモデルによる予測が3種類示されていますが、線形回帰による予測は実際のデータに非常に近い形で推移しており、安定した予測を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図は均一に分布しており、大きな偏りは見られません。これにより、日々の経済活動が比較的一定であることが示唆されます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 一定の範囲に集中している実績データは、経済が安定していることを示唆しています。
– 異常値の存在は、特定の要因やイベントがこの安定を一時的に乱している可能性を示します。
– ビジネスにおいては、こうした予測データを用いてリスク管理を行い、不測の変動に備えることができるため、重大な意思決定に活用される可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（おおよそ7月上旬から中旬にかけて）は、WEIスコアが0.6から0.8付近で小幅に上昇していることが見受けられます。
– その後はWEIスコアが0.8付近で横ばいに推移しているようです。
– 予測部分では、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が表示されています。それぞれの予測はおおむね0.7から1.0の間で推移しており、直線的な増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにいくつかの外れ値が見られ、黒い縁取りがされています。これらは基準から外れたデータポイントです。
– 大きな急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**は実績の実データを示しています。
– **黒い縁取り**のある点が外れ値を示しています。
– **灰色の範囲**は、予測の不確かさの範囲を示しています（±3σ）。
– **予測曲線**は、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結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には時間的なギャップがありますが、実績データの最終近似値と予測開始値は一貫しているように見えます。
– 予測手法間で結果に大きな乖離はないものの、微細な異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲での変動が多く、0.6から0.8の範囲内に多く分布しています。
– 予測データもそこから外れることなく、上昇基調で分布しています。
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**
– 直感的には、WEIスコアがしばらく安定している一方で、今後の予測は緩やかな上昇を示唆しており、経済活動の安定または改善を期待できます。
– ビジネスにおいては、現状の安定性を重視しつつ、今後の成長に向けての戦略的投資やリソース配分が考えられるでしょう。
– 社会的には、この安定性が続くことは、雇用の安定や消費意欲の維持につながる可能性があります。
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
このグラフは、30日間の個人の経済的余裕指標（WEIスコア）の変化を示しています。初期には小さな上下の波動がありますが、全体として横ばいの傾向が観察されます。特に、「実績（実績AI）」によるデータは0.8付近で安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
グラフの初期段階には、いくつかの異常値を示す点（白い円で強調されています）が見られます。これらは通常のデータ範囲から逸脱しており、特別な出来事やエラー、あるいは不規則な状況を反映している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青の点:** 「実績（実績AI）」を示し、実際のデータを表現しています。
– **赤のバツ印:** 「予測（予測AI）」として、未来のデータポイントを予測しています。
– **グレーの領域:** 予測の不確かさの範囲を示しています。
– **ピンクと青の線:** 様々な予測モデルのラインであり、WEIスコアの未来の傾向をそれぞれ異なる方法で予測しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
現在の実績データと予測データは大きく乖離しておらず、現状維持を示唆しています。予測モデル間には大きな違いは見られず、基本的には同様のトレンドを予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
実績データの密集度が高く、0.8の付近に集まっていますが、初期には若干のばらつきがあります。大まかな分布は正規に近いと考えられますが、異常値が少数存在します。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
このグラフは、個人の経済的裕裕度が安定していることを示しています。しかし、外れ値の存在は、経済状態に不確定要素が存在する可能性を指摘しており、政策または個人の財務管理において注意を払うべきです。また、複数の予測モデルが同様の傾向を示していることは、予測の信頼性を高めていますが、未来の不確実性を考慮し続ける必要があります。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ**（青色のプロット）は横ばい状態を維持しています。全体的にスコアは安定しており、大きな上昇や下降は見られません。
– **予測トレンド**（線）は、線形回帰と決定木回帰はやや上昇傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰は横ばいに近い動きを示しています。今後の増加が期待されていることを表しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 数個の異常値（黒い円で囲まれている）がありますが、それは初期の段階で見られています。その後、データは安定しています。
### 3. 各プロットや要素
– **青色プロット**：個々の日の実績スコアを示しています。ほとんどのスコアは0.7から0.8の範囲に集中しています。
– **不確かさ範囲**（グレーのシェード）は、予測の信頼区間を示しています。初期の日付に広がりがありますが、その後安定しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測データのトレンドは概ね一致しており、予測が現状の安定からかすかな改善を示唆していることが分かります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データの分布は非常に集中しており、極端なばらつきは見受けられません。安定性が高いことを示しています。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、および影響
– グラフからは個人の健康状態が概ね安定しており、当面の間大きなリスクは無いと感じられます。予測がわずかに上向きであることから、わずかな改善が期待されます。ビジネスや社会的には、この安定性は計画の基盤として有用です。また、改善の兆しが見えるため、ポジティブな展望を得られます。
全体的に、このデータは安定しており、今後も健全な状態が続くことが予測されています。
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:
以下の視点からこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は2025年7月1日から2025年7月10日まで低め（≒0.6）のレベルで推移しており、その後も安定しています。
– 予測データの線形回帰とランダムフォレスト回帰はわずかながら上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの最初の数日間に異常値がいくつか観察され、これらは黒い丸で囲まれています。これは、測定上の異常や異常なストレスイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青いドット）は実際のWEIスコアです。
– 予測（赤い×）は将来の予測値を示しますが、散布図上には表示されていません。
– 灰色の範囲はAI/3σによる予測の不確かさを示しています。
– 紫と青の線は異なる予測手法によるトレンドであり、未来の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**:
– 実績データと予測ラインは直接的な関係はなく、それぞれのアプローチで独立してトレンドを推定しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は狭く、短期間での大きな変動は観察されていません。トレンドの予測においてもデータが比較的安定していることが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから人々は、個人の心理的ストレスがある程度安定していることを感じるでしょう。
– 経済や心理的ストレスの管理に関連する業界では、トレンドのわずかな上昇を予兆として捉え、将来のストレス管理対策を考慮する材料になるかもしれません。
全体的に、データは安定しているが、今後のトレンドには注意が必要です。ビジネスや社会においては、ストレス管理への関心が高まり、これを考慮した商品やサービスの開発が進む可能性があります。
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:
このグラフは、個人の自由度と自治に関するWEIスコアの30日間にわたる動きを示しています。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**
– 初めの数日間の実績AIのデータは0.6から0.8の範囲でばらつきがありますが、全体として横ばいの傾向が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では、全体的に0.8を中心とした安定な推移を示していますが、ランダムフォレスト回帰は若干の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIデータポイントの中に何点かの外れ値が確認できます。これらは円で囲まれていますが、全体のトレンドに大きな影響を与えているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示し、安定している部分もあれば、ばらつきも多いです。
– xAI/3σで示された予測の不確かさ範囲が灰色で示されており、予測モデルの信頼性や不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルの間には、広い意味での整合性が見られますが、ランダムフォレスト回帰が唯一の成長を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに関して、特定のパターンや周期性は見られませんが、ランダムフォレスト回帰がわずかに上方に進む傾向があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このグラフから、人々は個人の自由度と自治が概ね安定していると認識するでしょう。ただし、ばらつきがあることから、個人の自由度に対する認識や外部要因によって影響されていると考えるかもしれません。
– 特に予測が示す安定性は、政策決定者にとって将来の計画や施策を立てる際に安心材料となるかもしれませんが、外れ値には注視が必要です。
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:
分析内容は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 過去の実績（青い点）は0.4から0.8の範囲に分布していますが、特定の方向性は見受けられません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰：ピンクの線）は、スコアが0.8付近で安定して推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムに見えるため、明確な外れ値は少ないものの、いくつかのデータポイントが「異常値」として円で示されています。これらは平均から大きく外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロット（実績AI）は実際の観測値を示し、ばらつきがあります。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は、将来の予測が0.8付近で一定で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**:
– 複数の予測手法が用いられており、ランダムフォレスト回帰が安定した予測を示している中で、その他の予測（線形回帰、決定木）は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布にはバラツキが見られ、ばらつきはありますが、ランダムフォレスト回帰による予測は比較的安定しています。
6. **洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データの変動性が高いため、社会WEIスコアが不安定であることが示唆されます。これにより、社会的公平性・公正さに関する取り組みが安定していない可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰による安定した予測は、将来的な政策や戦略を立案する際の基礎として信頼性を持つと考えられます。
– 人間が直感的に感じることとして、この分野では更なる改善が必要であることが示唆され、継続的な調査と改善が求められています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、初期にはばらつきが見られますが、徐々に0.8付近に収束しています。全体的には横ばいに近いトレンドが見られます。
– 予測（ピンクや水色のライン）は、0.9または1.0にかけて安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには外れ値がいくつか見られ、黒い円で囲まれています。これは予測モデルとの乖離があること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**
– 青い点は実績値を示し、これに対して予測モデル（線形回帰、決定木回帰など）の線が示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、予測モデルの信頼区間を示しており、特に初期の実績値のばらつきが大きいことが観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の間には、初期には若干の乖離があるものの、時間の経過とともに予測がより安定していることが確認されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期には変動が大きく、不確実性が高いですが、中盤以降安定化しています。予測モデルはこれを踏まえて安定したスコアを示しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 初期には変動が大きく、社会の持続可能性と自治性の評価が不安定である可能性が示唆されています。ただし、時間の経過とともに安定した状態に向かっているため、改善が進んでいると受け取られるでしょう。
– ビジネスや社会において、この安定化した評価は、持続可能な戦略が効果を発揮していることを示すかもしれず、その結果として更なる投資や政策の後押しを得る足がかりになり得ます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の15日間は青色の実績データが0.7から0.85の間で横ばいの傾向です。これにより、社会基盤と教育機会のスコアが安定していることが分かります。
– その後、3種類の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、大きな変動は見られず、特にランダムフォレスト回帰のスコアは1.0で安定しています。
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（黒い円）が示されていますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていません。
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、予測プロットは異なるモデルによる将来的な予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測の精度や信頼度の指標と考えられます。
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で一貫性があり、大きなズレは見られません。予測は全体的に上昇傾向にあり、実績データもその範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データの変動はそれほど大きくなく、予測においても線形的な安定性が見られます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– このデータは、社会基盤と教育の機会が安定していることを示しており、将来にわたって成長の可能性があると解釈できます。
– ビジネスや政策において、これらの安定性は投資の信頼性や開発戦略の構築に有益です。予測が正確であれば、それに基づいて長期的な計画を立てることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は0.6から0.9の範囲に広がり、一定の分布が見られます。
– 予測データでは、予測AIの予測（赤い×）は一つしか示されておらず、トレンドを把握するには情報が不足しています。
– 予測の線形回帰（薄青の線）、決定木回帰（紫の線）、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は全て横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い丸で囲まれた青い点）が複数存在し、多くが0.6付近に集中しています。
– 異常値はシステムやデータ取得に問題がある可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績データの散布範囲と重なっています。
– 青い点は実績AIの評価を示し、一定のバラツキがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法の結果が異なるため、複数手法を用いることで異なる洞察が得られる可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布の特徴としては、実績データに対して予測の精度がどうであるかを考察することが重要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 予測手法が横ばいであることから、社会WEIスコアの変動が少ないと考えられていますが、異常値の存在がこの評価を複雑にしています。
– ビジネスや政策の意思決定においては、この不確かさをどのように軽減するかが重要であり、異常値の原因分析が必要でしょう。異常が社会や経済にどの程度影響を与えるかを理解するためのさらなる調査が求められます。
全体として、このグラフは社会WEIの安定性と変動の潜在的な原因を探り、予測の不確かさを考慮に入れた対応策を考えることが求められています。
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:
グラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時系列全体にわたって、左側の濃い紫から右側の黄色や黄緑色に移行しています。これは、WEIスコアが低い（濃い紫）から高い（黄色、黄緑）へと上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 場所によっては特定の日付で急に色が変わる箇所がありますが、全体的にはなだらかな移行を見せています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を表現しています。濃い紫は低いスコア、黄色や黄緑色は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアが大きく異なる場合があります。これは、特定の条件や外部要因が日ごとにWEIスコアに影響している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアのばらつきが少なく、日によるばらつきがより顕著です。このことは、スコアが時間帯よりも日付に依存していることを意味します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間にとって、グラフは徐々に経済状況が改善する様子を視覚的に提供しているため、将来的な改善見通しを期待させるものです。企業はこのような上昇トレンドを背景に、経済活動を活発にし始める時期を模索する可能性があります。また、政策決定者にとっては、効果的な政策が実施されている証拠と見なされることがあり、さらなる施策の後押しにつながるでしょう。
このグラフは、WEIスコアの変動を直感的に理解するための優れたヴィジュアルツールです。ビジネスや政策に対する影響を考慮する際に役立つポイントが多く含まれています。
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:
この時系列ヒートマップから、以下のような特徴と洞察を引き出すことができます。
1. **トレンド**:
– カラーバーから判断すると、色が濃い紫から明るい黄色へ移行しています。これは、個人WEI平均スコアがこの期間中に上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例えば、7日目の16時）で明らかに低いスコアを示す濃い青や紫のプロットが見られます。このようなスパイクは、通常、特定のイベントや状況の影響を反映する可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は個人WEI平均スコアの値を表しており、黄緑から黄色に向かうほどスコアが高いことを示しています。
– 時間帯による変化が見られるため、時間軸での周期的なパターンが存在する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯でのデータが存在し、これらの間に類似したトレンドがあることから、異なる時間帯でのスコアの動きが互いに類似している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップ全体的に、夜間よりも昼間の時間帯で高いスコアが多く見られます。これは、多くの活動が昼間に集中している可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– ビジネスや社会的な文脈では、昼間の特定の時間帯にパフォーマンスが向上する傾向があるため、これを考慮した活動の配置やリソースの最適化が考えられます。
– 外れ値の発生時には、個別の対応やさらなる調査が必要かもしれません。
このグラフは、時間帯別の個人WEIスコアの動向を捉えるのに役立ち、ビジネス戦略の最適化や効率化に活用できる情報を提供します。
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**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、濃色から明る色に変化する部分が見られます。これは、スコアが低い状態から高い状態に変わっている可能性があります。特に、日付が進むごとに明るい色が増えているため、上昇傾向があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月3日にかけて一部の時間帯で急激な色の変化が見られます。これらの部分では急激なスコアの変動があったと予想されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さは、社会WEI平均スコアの高さを示しています。濃い紫から黄緑に向かうにつれてスコアが高くなります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各時間帯に対して日ごとにスコアが異なりますが、全体としては時間が進むにつれてスコアが上昇している傾向が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアが異なる分布をしており、特定の時間帯（例えば午後）が他の時間帯よりも高いスコアを示す傾向があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 日を追うごとにスコアが上昇する点から、経済状況や社会的環境が改善している可能性があります。これにより、ビジネスにおいても消費者信頼感の向上や経済活動の活発化が期待されるでしょう。また、時間帯による差異も観察されるため、ビジネス運営の最適化において重要な示唆を与えるかもしれません。
このようなパターンやトレンドを詳細に解析することで、今後の戦略策定に役立てられるでしょう。
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:
このヒートマップは、WEI（Well-being Index）に関する各項目間の相関関係を30日間にわたって示したものです。以下、視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド（相関のパターン）**:
– 全体的に、個人および社会のWEI項目は多くの部分で中〜高い正の相関を示しています。特に、”総合WEI” と”個人WEI平均” との相関が高いです。
– 相関が高い項目同士は、似たような要因で変動している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– “個人WEI（健康状態）” と他の項目との相関が比較的低く、他の項目と異なる動きを示しています。これは、その項目による独自の要因が影響している可能性を示唆します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃い赤が強い正の相関を、青が負の相関または相関なしを示しています。
– “社会WEI（共生・多様性・自由の保障）”は多くの項目と強い相関があります。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– “個人WEI（自由度と自治）” と他の「社会」関連のWEI項目の相関が中程度となっています。個人の自由が社会の健全さと関連していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目が0.5以上の相関を持ち、生活の質の各側面が相互に深く関与していることを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– この相関情報は、例えば政策立案やビジネス戦略において、いずれかの項目を改善することが全体のウェルビーイングに波及効果をもたらす可能性があることを示します。特に、”総合WEI”と「個々のWEI平均」の改善に取り組むことが、広範囲にポジティブな影響を及ぼすかもしれません。
– 社会的な正義や公平性が、個人の自由度やストレスレベルにどのように影響を与えているか、さらに検討する価値があります。
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:
この経済カテゴリのWEIスコア分布比較の箱ひげ図について、以下の特徴と洞察を提供します。
1. トレンド
– 各WEIタイプ間のトレンドは示されていないが、一定のスコア範囲内での分布を見ることで、異なるWEIタイプの相対的な評価を確認できます。
2. 外れ値や急激な変動
– 幾つかのWEIタイプには外れ値が見られます（特に「個人WEI（心的努力ストレス）」に多い）。
– 外れ値は特定の期間や条件下で顕著な変動があったことを示唆します。
3. 各プロットや要素
– 各箱は中央値、四分位範囲、最小値と最大値（外れ値除く）を示しています。
– 箱の幅(四分位間隔)が広い場合、そのWEIタイプのスコアにばらつきが多いことを示します。
– 各色がWEIタイプごとの異なるカテゴリやテーマを表している可能性があります。
4. 複数の時系列データの関係性
– 箱ひげ図は時系列ではないので、特定の期間にわたる傾向や関係性を把握するのには役立ちません。
5. 相関関係や分布の特徴
– 「社会WEI（生態系・持続可能性）」のスコアは相対的に均一で、ばらつきが少ないように見えます。
– 一方、「個人WEI（心的努力ストレス）」のスコアはばらつきが多く、一定のストレスや変動があることがうかがえます。
6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– 高いWEIスコアは、一般的にそのカテゴリにおける健康や効率が良いことを示しています。
– 外れ値やスコアのばらつきが大きいカテゴリは、不安定な要因が影響を与えている可能性があり、政策的な介入や改善が必要かもしれません。
– 全体的なスコアのばらつきを見ることで、社会システムの安定性や導入政策の効果を評価することができます。
この分析は、特定のWEIスコアに焦点を当てることで、経済や社会政策の改善、その影響範囲を的確に捉える助けになります。
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、30日間の「WEI」（週次経済指数）構成要素に対する主成分分析（PCA）の結果を示しており、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 第1主成分と第2主成分の分布を見ると、全体的には右上から左下にかけて点が分布しています。これにより、両主成分間には負の相関がある可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上の極端な点は外れ値として考えられ、大きな第2主成分を持つことが示されています。これは、特定の経済指標が他とは異なる動きをした可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、WEIの構成要素となる複数の指標の組み合わせを示しています。プロットの密度は、第1主成分が0付近、第2主成分が-0.1付近に集中しており、多くの指標がこの範囲内で安定していることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ全体としては、第1主成分と第2主成分で経済指標間の関係性を示しており、経済活動の主要なドライバーがどの指標かを視覚的に認識しやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各成分間に一定の負の相関関係が見られますが、分布が分散しているため、各経済指標間の寄与がかなり異なることが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会に対しては、外れ値は注目すべき経済イベントや市場の変動を示している可能性があり、リスク管理や投資戦略の見直しが必要となるかもしれません。
– PCAの結果から、特定の指標が経済動向に強く影響を与えている可能性が示唆され、これらの指標を特に注視することで、経済全体の動向をより正確に予測する基盤となるでしょう。
このような解析は、経済活動の多面的な理解を助け、政策決定や市場アクションに対する洞察を深めるために有効です。
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。