📊 データ分析（GPT-4.1による）
#### データ分析報告
**1. 時系列推移**
– **総合WEIスコアのトレンド**: 日付2025-07-01から始まる総合WEIスコアは、ドル円の値のように頻繁に変動していますが、データ開始から終盤にかけ上昇傾向が見られます。特に、7月2日から4日にかけてスコアが低く、7月6日以降、平均値が顕著に高くなっています。
– **個人/社会WEI平均**: 個人WEI平均は比較的一定で、大きな突発的変動は見られませんが、社会WEI平均とは対照的で、後半に大きく上昇しています。
**2. 異常値**
– **時間内の異常値**: 特定の日付における異常値は、特に7月2日から4日の間に低いスコア（0.6台）としてみられ、その後の7月7日からは0.8台に上昇しています。この変動は、特定の社会的または経済的イベントと関連している可能性があります。
– **考えられる要因**: 社会的イベントや経済政策の変化、消費者信頼感の変動などが影響を及ぼしている可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– **長期トレンド**: データ全体としては、時間が進むとともに小さな下降後、大きな上昇が確認できます。
– **季節的パターン**: 季節性の影響は低いですが、デイリーの変動パターンは月始めと終わりの異なる傾向を示します。
– **残差成分**: 説明できない変動があるが、この期間の外生的な要因によって説明可能かもしれず、さらなる詳細考察が必要です。
**4. 項目間の相関**
– 相関ヒートマップによると、**個人の経済的余裕**は**社会持続可能性**と強く関連しており、政策的持続可能性と個人の生活の質が関与している可能性があります。
**5. データ分布**
– **箱ひげ図分析**: 例えば、個人のストレスはばらつきが見られ、心理的ストレスのばらつきが社会基盤の変動に影響しているかもしれません。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1 (66%)**: 総合的な社会と経済的健康さを反映している可能性あり、経済的要因が大きく影響している。
– **PC2 (10%)**: 社会的公平さや自由度のようなソフトスキルの側面を表現していると推測されます。
#### 結論
データは、特定の期間での社会・個人の経済的安定や幸福度が時間と共に大きく変動していることを示しています。特に個人と社会の重なり合う変動を観察することにより、社会全体の経済・環境的安定化が経済的状況と幸福度に影響を及ぼす要因として浮かび上がりました。データから抽出された異常値やトレンドは、突発的イベントまたは政策の結果として観察され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:
分析内容として以下の点を指摘します。
1. **トレンド**:
– グラフでは、WEIスコアが期間の初期に集中的にプロットされ、途中には大きな空白があり、終了近くに再びプロットされています。
– 総合的に横ばい傾向が見られますが、データは期間の初期と終了間近に固まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて1つの異常値が黒でマークされています。これが他のデータセットから明らかに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**:
– 青いプロットは実績データを示しており、紫や他の色の線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を表しているようです。
– 緑のプロットは前年のデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値の比較により、モデルがどれだけ実績データを正確に予測できているかを評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測範囲内に収まっているように見えますが、モデルによって示される予測スコアの分散が広いです。
6. **直感的インサイトとビジネス/社会への影響**:
– データの散らばり具合と予測の相違は、予測モデルの精度や実績データの変動性を示唆します。より効果的な意思決定には、モデルの精度を上げるための追加データや異なるアプローチが必要かもしれません。
– 継続的観察が必要であり、予測と実績が一致しない場合は戦略的調整を行うことが求められます。社会的インパクトとして、経済指標が政策やビジネス戦略に与える影響を評価する上で、このような分析は重要です。
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:
以下のグラフ解析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの期間の最初と最後で、データポイントが集中していることがわかります。初期にはデータが密集していますが、後半に他のデータクラスタが現れ、これは2つの異なる時間帯またはシナリオのようです。
– 初期のデータはWEIスコアが0.6から0.8の範囲で安定しています。6月から7月頃に分布が移動したことも視覚的に認識できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには、いくつかの突出したデータポイントがあり、異常値として特定されています。これらは通常であれば期待されない値を示している可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク線）も急激に変動していることが観察されますが、他の予測モデルに大きな異常値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の丸は実績値（実績AI）であり、安定した結果を表しています。
– 緑の丸は前年（比較AI）のデータで、主にグラフの後半に表示されており、現在の実績や予測と比較するための基準を提供しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰の予測を示しており、他の予測線（線形回帰や決定木回帰の線）と比べても例外的な変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年のデータは、主に後半で一致または近接していますが、この期間には、前年のデータがわずかに高めであることが分かります。
– 複数の予測モデル間で一貫性があるように見えますが、ランダムフォレストの予測は他と異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデル間でわずかな差異がありますし、確率的な成分が異なる可能性がありますが、一般的なトレンドは大きく異ならないようです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 目に見える異常値や急激な変動はリスク要因として捉えられるため、これらのトレンドを監視することは重要です。
– ビジネスや政策決定者は、これらのデータを基に、どのモデルが過去のデータと一致する傾向があるか、または異常値が将来的なリスクを示すのかを判断する必要があります。これにより、より実用的で安定した戦略や計画が立てられるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 初期の日付（2025年）では、データは密集しており、安定しています。
– 360日後の2026年にかけて、データポイントは一時的に集まっていますが、全体のトレンドとしては明確な上昇や下降の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータポイントには黒い円で示される異常値がいくつか確認できますが、その影響を受けた急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を示し、整然とした密集が見られます。
– ピンクと紫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）で、それぞれ異なる予測のパフォーマンスが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 最も古いデータ（昨年のデータ）は緑で示され、他のデータより期間が分かれており、これが比較対象として機能しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 異なる期間のデータ間で大きな相関は見られず、それぞれの期間でのデータの分布が異なります。
– 予測と実績の間に多少の差異が見られますが、これは予想の精度に関係します。
6. **直感とビジネスや社会への影響:**
– 利用者は、初期段階でデータが安定していることから、これを基に信頼性の高い予測を得られると感じるでしょう。
– ただし、予測モデルの異なる結果が見られるため、モデルの選択が重要であることが示唆されています。
– 経済指標としての信頼性は高いが、異常値の影響を除外するためには精密なモデルの選択が必要です。
このグラフは、将来的な予測を立てる上での基礎情報を提供し、モデルごとの結果を比較することで、どのモデルが最も信頼性が高いかを判断する助けとなります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは、過去のデータと予測データに分かれています。実績データ（青色のプロット）が示す過去のトレンドは比較的安定しているように見えますが、予測データ（赤色のプロット）は見られません。
– 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分かれて表示されています。各モデルが異なる予測をしていますが、特にランダムフォレスト回帰（ピンク線）は高い値を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの青いプロットのうち、特に目立つ異常値は見られません。
– ランダムフォレスト回帰予測が他の予測と異なる傾向を示しており、急激な変動の可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データと異常値は青と黒のサークルで示されています。
– 線形回帰予測は水色、決定木回帰は紫色、ランダムフォレスト回帰がピンク色の線で示されています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法間での予測の違いが顕著です。特にランダムフォレスト回帰が他の方法と大きく異なる予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ点が少ないため、明確な相関関係は見出しにくいですが、ランダムフォレスト回帰の予測が他のモデルと乖離しているため、特に注意が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データに基づく限り、現在の経済的余裕（WEI）は安定しているように見えます。しかし、異なる予測モデルが示す未来の変動には注意が必要です。
– ビジネスや社会レベルでは、ランダムフォレスト回帰の予測通り、経済的余裕が増加する可能性があるが、この予測のばらつきに対する理解と慎重な対応が必要です。予測が大きく異なるため、多様な戦略を検討することが求められます。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 時系列データは二つの異なる期間に分かれており、明確な長期トレンドを見つけるのは難しいです。
– 最初の期間（2025年7月頃）は、データが密集しており、限られた範囲での微細な変動が見られます。
– 直近の期間（2026年6月頃）でも同様に、データは密集していますが、やや高めのスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測（▲）のエリアが空白となっており、この期間のデータはないようです。
– 初期の期間においては、幾つかの異常値（○）が報告されていますが、視覚的に外れ値と判定されるほどの大きな値の変動は見られません。
3. **要素の意味**:
– 実績（実績AI）は青のドットで示されています。
– 前年のデータは薄い緑で、予測範囲（×AI/3σ）は灰色で示されます。
– 回帰ラインは色分けされており、それぞれの回帰モデルの得失を視覚的に確認できます（紫、マゼンタなど）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが二つの異なる期間に存在するため、これらの間の関係性を直接的に示すデータは不足していますが、各期間内でのスコアのばらつきが異なることに注目できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両期間とも、各データポイントは高い密度で集まっており、特定の閾値付近で安定しています。
– 大きな異常増減は見られませんが、二つの期間の間に予測のデータは利用されていません。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、特定の期間で健康状態の安定性を示唆していますが、その間に予測が利用されていないことから、外部要因やモデルのリセットが行われた可能性もあります。
– 企業や政策立案者にとっては、短期間に実績が安定していることが継続し、どのように改善や変化が起こるのかを見据えるために、今後のデータ収集が重要となります。
全体的に、データはわずかな期間で異なる特徴を示しており、追加のデータと詳細なモデル分析が期待されます。
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:
以下に、このグラフの視覚的な特徴とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、初期の時点でのWEIスコアは比較的一貫しているように見えます。しかし、その後、データがほとんど分布していないため、全体のトレンドは把握しにくいです。初期の安定した期間とその後の空白は注目に値します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の部分に異常値が存在しています。ただし、このグラフでは急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを示しており、初期に集中しています。
– 緑色の点は前年のデータを示していますが、こちらも右側に集中しており空白が多いです。
– 外れ値は黒い輪郭で示されており、初期に観測されます。
– 予測について複数の回帰モデル（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、それぞれの線が左側に集まり、あまり時期に関係なく描写されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは一貫して安定したWEIスコアを示しているため、短期間では類似の傾向があります。ただし、時期が異なるため、直接の比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは、それぞれの期間でかなり集中していて、実際の散布が限られているため、相関や詳細な分布の分析は難しいですが、異常値が初期に集中しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 初期の短い期間にしかデータが集中しておらず、その後のデータがないため、長期間のストレス指標としての一貫性が欠けている可能性があります。ビジネスや社会において、初期のデータに基づく対策が誤る可能性があり、一年間を通して安定したデータ収集の重要性が示唆されます。
以上の分析から、初期の短期間のデータに過度に依存せず、実績データに基づいた慎重な意思決定が求められることがわかります。また、今後のデータ収集が重要です。
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:
このグラフについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は初期に集中していますが、一定のスコアに集約されており、特に顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データは紫色の線で示されるランダムフォレスト回帰を例にとると、やや増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示されている異常値が一部存在するが、特に急激な変動はグラフ上で明らかではありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い円は実績を示し、緑色の円は前年の数値です。全体として、前年と比べると若干スコアの変動が見られます。
– 灰色の帯は、予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼区間の幅を示しています。
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各予測は、それぞれ異なるモデルによる予測値を示していますが、全体として大きな差異はなく、一定の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全般的にまとまっていますが、ランダムフォレスト回帰の予測線がある程度変動を捉えており、予測の信頼性を反映しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 全体的には、大きな変動がなく、安定した状況にあるように見えます。ただし、わずかな上昇トレンドが見られるため、今後の自由度と自治の向上が期待されるかもしれません。このような安定性は、個人が長期的な意思決定を行う上で、一定の安心感を与えるでしょう。ビジネスにおいては、この安定した傾向はリスク管理のしやすさに寄与すると言えるでしょう。
この分析に基づいて、更なる詳細なデータ分析やモデルの改善が考慮されるべきかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側の実績のデータ（青い点）は、7月初旬に比較的高いWEIスコアを示していますが、徐々に下降傾向にあります。
– 予測データ（紫）の線は、時間が進むにつれ、全体として一定のスコアを保つと予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されている黒色の太枠の点がいくつか見られますが、これらは特定の期間に集中しています。
– これらの異常値がどのような原因で発生したのかをさらに調べる必要があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データで、紫色の線は異なる予測モデル（線形回帰やランダムフォレスト回帰など）を示しています。
– 前年の比較AIの緑色の点は、前年の同時期のデータを示しており、今年のデータと比較するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデルのデータが重なっており、予測の精度を視覚的に比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測のモデルは、一定の期間で異なる傾向を示しており、どのモデルがより現実に近いかを分析することができます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアが一貫して高い場合、社会の公平性や公正さが高まっていると理解できます。
– 異常なデータポイントがあることで、この期間の具体的な出来事（例えば、政策変更や社会的イベント）を深掘りする価値があります。
– ビジネスや政策の策定においては、高い公平性や公正さを維持するために、どのように予測モデルを改善するかを考える必要があります。
このグラフは、WEIスコアの動向をさまざまな角度から分析することができ、社会的な判断やビジネス戦略への重要なインサイトを提供します。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは二つの明確な期間に分かれています。初めの期間(2025年7月から2025年10月頃)はスコアが横ばいまたは一定の範囲で比較的高い位置(約0.8-1.0)で維持されています。この期間の後、データが途切れ、その後の期間(2026年7月)では一段低い位置(約0.6付近)にスコアが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階では実績値に異常値が認識されていますが、それ以外の急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実績値を示しており、初期のデータは2025年に集中しています。
– 緑色の点は前年のデータを指しており、2026年のデータにのみ現れています。
– 紫色の線はランダムフォレストによる予測で、2025年のデータと整合していますが、これらの予測範囲に大きな違いは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年のデータと2026年のデータでは、スコアが異なるレベルに集中しており、特に前年AIが挙げた緑点はデータが著しく低い部分に分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列内では、スコアが単一の高いクラスタ(2025年)と低いクラスタ(2026年)に分散していることから、それぞれの期間においてスコアの変動がわずか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**:
– グラフを見ると、高いスコアが持続可能性や社会的自治性に関連している可能性があります。2025年における高いスコアの維持は、持続可能性の向上や自治活動が成功していることを示唆します。しかし、2026年にかけてのスコア低下は社会・経済の状況が変化した可能性を示し、改善策が必要かもしれません。特に、前年AIからのデータは2026年の変動や課題を精査するための有用な指標となるでしょう。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/経済_social_infrastructure_scatter_360日間_20250712201938.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは、360日間の期間をカバーしていますが、大半のデータポイントは2025年7月から2025年9月の間に集中しています。
– 予測線（ランダムフォレスト回帰）は、突然1.0付近まで上昇し、その後急激に終わっています。この直後、データのプロットが急に途絶え、後半に新たなデータが高まる部分が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には一部のデータポイントが異常値として認識されています。特に、最初の数か月での異常値が目立ちます。
– その後の変動は予測から外れています。特に、実績AIからのデータが1か所に集まりすぎているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青の丸）**は、実際の社会WEIスコアを示しています。
– **異常値（黒の丸）**は、分布から大きく外れているデータを示します。
– **予測（紫の線）**は、ランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、急激に上昇している点が特徴です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測された数値と実際の数値には大きな差があります。ランダムフォレスト回帰の予測は、実際のデータの分布から大きく逸脱しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは異常値が多く、その後のデータはかなり狭い範囲に集中しています。
– 予測範囲（灰色領域）からの大きな逸脱が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、データが非常に偏っているため、予測に対する信頼性が低いことが直感的に感じ取れます。
– 予測モデルが改善される必要があるかもしれません。特に、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の領域での変動が、真の状況を反映していない可能性があります。
– このような不安定な予測がビジネスや政策決定に利用されると、誤解を招く恐れがあります。データの品質向上が求められるでしょう。
この分析ではデータと予測の不一致が大きな課題として浮かび上がっており、予測モデルの再考が必要な状況です。
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:
以下は、ヒートマップの分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、全体的に色が紫から緑〜黄色へ移行しています。これは、WEIスコアが初めは低かったが、時間の経過とともに上昇していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にはスコアが特に低い（濃い紫色）のが見られますが、中盤から後半にかけて急激に緑〜黄色の高スコアに変化しています。この急激な変化は経済的な出来事や政策変更の影響かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化が濃い紫から明るい黄色へと移行することで、WEIスコアの上昇を可視化しています。各軸は時間と日付を表し、特定の時間帯のスコアを評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日でも時間帯によってスコアが異なることが、変化する色で示されています。これは、特定の時間帯に経済活動がより活発になる傾向を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 外れ値や急な増加を除いて、一般にはスコアは一定の範囲で移行するため、安定している日もあれば、劇的な変化がある日もあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップは、特定の時期や時間帯に経済活動が活発になるパターンを視覚的に示しており、ビジネスプランニングやマーケティング戦略に活用できるでしょう。経済の回復や成長の兆しを理解するため、政策立案者や企業にとって有益な指標となりえます。
このように、時間とともに変化する経済状況を簡潔に解釈するのに役立ちます。
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:
このヒートマップに基づいて、以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 期間の最初（2025年7月1日頃）は青や紫の色（低い数値）から始まり、後半にかけて黄色や緑色（高い数値）に変化しています。全体的に上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付において濃い紫や青が見られる部分があり、これは低い数値を示しています。このような急激な変動は特異な事象があった可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションが異なる数値域を表しており、数値が高いほど緑から黄色の色になります。横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、時間帯ごとの変動も顕著です。
4. **関係性**:
– 特定の時間帯（例：16時から19時）において、全体的に数値が上昇しています。これにより、特定の活動が活発になる時間帯がわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 基本的に午前中から午後にかけて数値が上昇する傾向があります。日中の活動や作業効率に関連している可能性があります。
6. **人間が感じるであろう直感とビジネスへの影響**:
– トレンドやパターンを考慮すると、経済活動が特定の時間帯や日付で活発化することが示唆されます。ビジネスの計画やリソース配分を最適化する上で、このようなデータは貴重です。
– また、急激な上下変動の日は特別な注意が必要で、可能性としてはニュースやイベントの影響かもしれません。
このヒートマップは、時間帯と日付に基づく活動の傾向を視覚的に把握するのに役立ち、特に作業効率改善や市場動向分析において重要な指標となります。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**：
– グラフは横方向に時系列データを示しており、全体的に色の変化を見ると、データが進むにつれて平均スコアが上昇しているようです。
– 一部の時間帯（例えば7時や19時）はスコアが高く、その他の部分では比較的低い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 7月7日および7月8日に、18時と19時の時間帯で急激なスコアの上昇（黄色に近づく）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色はスコアの大きさを示しており、黄色が高スコアを、紫色が低スコアを意味しています。
– 時間ごとに色が変化しており、特定の時間帯に注目すべき変動があることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 各行が異なる日を表し、縦軸が時間を示しています。これにより、日ごとの時間帯別のスコア変動を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 特定の時間（月別や曜日別など）に規則的なパターンが見えれば、規則性や相関が推測されます。今回のデータでは、一部の時間帯で特異な高スコアが繰り返されています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**：
– 特定の時間帯（早朝や夕方）におけるスコアの変動がビジネスにおける消費者行動の変化を示している可能性があります。
– 高スコアの時間帯は、経済活動が活発な時間帯であると考えられ、その時間にターゲティングしたマーケティングや営業活動が効果的であるかもしれません。
– 社会的には、特定の時間に生活リズムが集中していることを示唆しており、ライフスタイルや交通パターンへの影響が考えられます。
時間帯別および日別の違いを考慮し、より詳細な分析を行うことがさらなる意思決定に役立つでしょう。
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:
このヒートマップは、様々なWEI（ウェルビーイング指標）の間の相関関係を表しており、以下の分析と洞察が得られます。
1. **相関トレンド**:
– **高い相関**が見られるのは、「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.90）、「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」（0.75）、「社 会WEI平均」（0.93）との間です。これらは同様の動きをしていることを示唆しています。
– **低い相関**が目立つのは、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」（0.09）などです。これにより、ある指標の変動が他に影響を与えにくいことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは急激な変動を直接見ることはできませんが、一部の項目で相関が極端に低いものは、特定の期間や状況で急に変化する可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色が濃い赤に近いほど、強い正の相関があり、濃い青に近いほど、強い負の相関です。中程度の相関がある項目はオレンジから薄い赤で表示されています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 「社 会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と他のいくつかの指標（特に「社 会WEI（公平性・公正さ）」と個人WEI関連のもの）との相関が高いです。これは多様性の重要性を示しています。
5. **分布の特徴**:
– 多くの指標間で中程度以上の正の相関が見られ、社会や個人のWEIが互いに強く関連してサポートし合っていることがわかります。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 高い相関が見られる指標群は、政策決定やビジネス戦略で一緒に考慮することが重要です。例えば、経済的な支援が精神的健康にポジティブに影響を与える可能性があります。
– 「健康状態」と「経済的余裕」の低い相関は、健康に対する施策が直接経済面の施策に連動しにくい現状を反映しており、個別対応が必要となるでしょう。
このヒートマップは、複数のWEI項目が相互にどのように影響し合っているかを理解する上で有益なツールと言えるでしょう。
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:
この箱ひげ図に基づき、以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプに明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、全体として中央値は高めです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数種類のWEIタイプ（特に「個人WEI（経済繁栄）」や「個人WEI（心理的ストレス）」）で外れ値として認識されるデータポイントが存在しています。
– これらの外れ値は、特定の要因により異常な変動が生じた可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の上限と下限は四分位範囲（IQR）の上位25%と下位25%を示しており、中央の線が中央値を示します。
– 総じて、中央値が高いものが多く、全体的に高いWEIスコアを維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一部のカテゴリ間でスコアの範囲や分布が類似しているため、一定の関連性があるかもしれません。
– 特に「社会WEI（持続可能性と自立生活）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」では、スコアの分布が似ているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に分布の幅は広く、特に「個人WEI（経済繁栄）」では分布の幅が大きいことがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一部のカテゴリで外れ値が目立つことから、特定の分野で経済的または社会的な不安定要因が存在するかもしれません。
– 高スコアのカテゴリが多いことは、全体的にポジティブな経済状況や社会環境を維持している可能性があります。
– 外れ値に注意を払い、改善すべき点を見つけるのが重要です。
ビジネスや社会において、安定性の維持と同時に、外れ値に対する対策を講じることが、さらなる発展に貢献するでしょう。
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）のグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 第1主成分と第2主成分の間にははっきりした上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、プロットは第1主成分を中心として左右に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 横軸（第1主成分）の0.2よりも右に位置する点は比較的少なく、これらが外れ値として扱われる可能性があります。また、縦軸（第2主成分）で0.2を超えるプロットも少数で、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– プロット同士の密度は、第1主成分が0.1前後の領域で高く、散らばりが少なく見えます。この領域において見られる高密度は、データの多くがこの方向性の影響を受けていることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各プロットは360日間のデータに対応しており、これらがどのような時系列的な相関性を持っているかはこのグラフでは明確ではありません。ただし、主成分による次元削減が行われているため、何らかの共通する変動因子が存在することが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分（寄与率: 0.66）が第2主成分（寄与率: 0.10）よりも多くの分散を説明しています。したがって、第1主成分がデータの大部分の変動を説明していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このPCAの結果からは、経済指標の中で特に重要な要因が特定の方向（第1主成分）に存在していることを感じるでしょう。政策決定者や経済分析者にとって、最も変動を説明する要因に集中することで、より的確な意思決定が可能になる可能性があります。
– 外れ値の分析は、経済の特殊なイベントや異常事象を示唆することがあり、それらを深く調査することが実務的に重要です。
このように、EconomicカテゴリのWEI構成要素をPCAで分析することにより、特定の経済動向や要因を浮き彫りにでき、政策立案や経済予測に役立てる情報が得られる可能性があります。
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。
