📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データセットには、2025年7月の30日間にわたるWEIスコアの推移が記録されています。以下に重要な分析結果を示します。**
## 1. 時系列推移
– **総合WEI:** 7月初旬には一時的な下降が観察され、その後7月6日から9日にかけて急上昇し、約0.85に達しました。翌週以降は若干の変動はあるものの、比較的高い0.80以上を維持しています。
– **個人WEI平均:** 初旬は0.66程度から徐々に上昇し、7月中旬には0.78前後で横ばい状態になっています。
– **社会WEI平均:** こちらも初旬に一時的な低下が見られますが、7月6日以降急激に上昇し、0.90に近い高水準で推移しています。
## 2. 異常値
– **総合WEIの異常:** 特に7月6日の急上昇（0.85）や、それ以前の7月2日～4日の低下（0.65付近）は、個々のイベントや政策変動、社会的な出来事が影響を与えた可能性があります。原因については経済政策の発表や社会的騒動などのイベントが考えられます。
## 3. 季節性・トレンド・残差
– **トレンド:** 7月中旬以降のトレンドは上向きで、特に個人WEIと社会WEIがそれに寄与している可能性が示唆されます。
– **季節性:** 明確な季節性パターンは観察されませんが、月初から中旬にかけての上昇は季節イベントや経済循環に関連しているかもしれません。
– **残差:** 突発的な変動があり、異常値の原因として外部要因の影響が一部示されています。
## 4. 項目間の相関
– 高い相関が観察される項目は「個人WEIと社会WEI」、「社会持続可能性と自治性と総合WEI」です。これにより、社会的要因が個人の経済や感情に大きく影響していることが示唆されます。
## 5. データ分布
– **箱ひげ図:** 個人WEIや社会WEIの中央値は良好で、特に総合WEIは比較的良好な範囲で分布していますが、一部の値が外れ値として存在します。この外れ値は特定の出来事が影響を与えた可能性があります。
## 6. PCA分析
– **PC1(66%)とPC2(10%)で76%の変動を説明:** PC1が個人および社会WEIの揺動の主な方向を示している可能性があり、外部の社会・経済環境がこれに影響を与えていると考えられます。
## 結論
– **上昇要因:** 特に7月中旬以降のWEI上昇は、政策施行など外的要因の最適化が大いに影響を与えた可能性があります。
– **外部要因の影響:** 位相の変化および異常値の発生は、社会、経済、あるいは政策の変動に起因している可能性があり、これらがWEIに多大な影響を与えている点に注意が必要です。
全体的に、7月前半の低下から後半の急上昇と持続的な高水準維持は、社会的および経済的な要因が重要であることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 初期は低下傾向だったが、途中から上昇し、最終的には横ばい状態で安定しています。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 予測方法ごとに異なりますが、基本的に安定した傾向か、緩やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い縁のある丸で示されています。WEIスコアが急激に変動したポイントがいくつかあり、これらが外れ値として認識されています。
– 初期にはわずかに急激な変動が見られるが、その後は安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– **青い点（実績）**: 実際の観測値を示しています。
– **赤いバツ（予測）**: 予測値を表しています。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさ範囲を示し、この範囲内に実績値が収まっていることが多いです。
– **予測ラインの色**: 線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルは若干異なる予測をしていますが、全体として実績値とよく一致している期間が多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各種予測方法には比較的一貫性があり、予測モデルは全体的なトレンドをよく捉えていると考えられます。
6. **人間の直感およびビジネスへの影響**
– 初期の不安定性が見られた後、WEIスコアは安定しており、経済状況が落ち着いていると感じられます。
– 各種モデルの予測も安定しており、ビジネスにおいては今後も安定した成長を見込むことができる可能性があります。この予測は、経済活動の計画やリスク管理に役立てることができます。
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、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（青色）は、概ね横ばいで安定している傾向があります。
– 予測（紫色の線、ランダムフォレスト回帰）は上昇傾向を示しており、将来的には改善が見込まれる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分に、いくつかの異常値（黒い円）が見受けられます。これらは短期間での急激な変動を示し、特異な出来事の影響を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値を示しており、安定した密度での配置が見られます。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、広範な可能性をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測には違いがあり、特に予測は将来的な改善を示唆しています。モデル間の違い（線形回帰や決定木回帰など）がどう影響するかも注目のポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は、主に0.6〜0.8の範囲で集まっており、比較的狭いレンジでの変動が特徴です。
6. **直感とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、短期的には安定しているものの、長期的には改善が期待されるといった感情を引き起こすでしょう。
– ビジネス環境が改善するという予測は、戦略的な意思決定に役立ち、投資やリソース配分の適切な指針となる可能性があります。
全体として、このグラフは安定したパフォーマンスを示しつつも、将来的な改善の可能性を予測するものであり、注意深く監視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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青いプロット）は、軽微に上下しているものの、ほとんど平坦なトレンドを示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも始めの数値から始まっており、特にランダムフォレスト回帰（紫色）は1.0付近で横ばいしています。
– 線形回帰（青緑色）も同様に0.7付近で安定した横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上で黒い枠で囲んだ青いプロットは、外れ値を示しています。これらは他のプロットと比べて急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIデータ。
– 赤い「×」は予測された値。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼性の指標と考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られません。予測モデルは実績データと概ね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績と各種予測との間に相関があると考えられます（予測モデルがデータに適合していることを示唆）。
6. **直感的洞察と影響**
– 全体のWEIスコアは比較的安定していますが、一部外れ値があることから、特定のイベントや異常事象が発生した可能性があります。
– ビジネスや社会において、この安定した結果はリスクが少なく、計画を継続または拡大するための安心感につながる可能性があります。一方、外れ値の原因となっている要因を特定することは重要です。これにより、潜在的なリスクを早期に検知し、適切に対応する手段を講じることが可能となります。
この分析により、ビジネスや関連分野での予測精度の向上や戦略的意思決定のサポートが期待されます。
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:
### グラフ分析の結果
1. **トレンド**
– **実績（青色）**: 7月初頭に固まっており、ほぼ横ばいの傾向が見られます。
– **予測（ライン）**: ランダムフォレスト回帰（ピンク色）が上昇トレンドを示しており、線形回帰（水色）と決定木回帰（薄紫色）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの点が外れ値として黒く強調されていますが、全体のパターンに大きな影響はないようです。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青の点）**: 期間全体で一部の外れ値を除き、変動は少ないです。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の領域）**: 予測のばらつきを考慮した範囲を示しており、この範囲内に実績が収まっていることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルにより異なるトレンドが示されていますが、全体的に大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測モデルの間に大きな相関は確認できませんが、予測範囲に実績が収まることから、予測精度はある程度保証されています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 人間の直感では、WEIスコアの安定感を感じ取ることができます。これは、経済的な視点では堅調な個人の経済的余裕の維持を示していると言えるでしょう。
– ビジネスへの影響としては、安定した消費者の購買力を意味し、企業に対しては安定した売上を予測できる可能性があります。社会的には、個人の経済的なストレスが少ないことを示唆するため、消費意欲が高まるかもしれません。
この分析からは、特にランダムフォレスト回帰が今後の上昇を示唆しており、経済的な楽観視ができるかもしれません。しかし、各予測モデルの異同を慎重に検討することが重要です。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ**（青色の点）は、ほぼ横ばいで一定の範囲内に密集している。
– **予測のライン**：線形回帰は上昇傾向を示し、ランダムフォレスト回帰もわずかに上昇している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値はグレーの範囲外の黒い丸で示され、いくつか観測される。これらは個別の要因により異常な値を示している可能性がある。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**：実際の数値データ。健康状態のスコアの実績を示している。
– **赤いバツ印（予測）**：予測値。
– **グレーの領域**：予測の不確かさを示す範囲。この範囲を外れた観測は、予測から大きく外れたものと見なされる。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– データは一種類のみであるため、直接の関係性は見られない。しかし、異なる予測モデルの結果が横に並んでおり、それぞれのモデルが異なる予測を行っていることがわかる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実際のデータは比較的一定しており、急激な変動は少ない。ただし、いくつかの時点で外れ値がみられる。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **健康状態の安定**：全体としては安定しているため、健康状態が良好であることを示唆している。ビジネスにおいては、標準的な健康維持プログラムで十分である可能性を示唆する。
– **外れ値の分析必要性**：外れ値があるため、原因を調査し必要な対策を行うことで、さらなる改善が期待される。
– **予測の信頼性**：異なるモデルの結果を比較できるため、より精緻な予測や実際のデータへの対応が可能。
このように、ビジネスや社会においては、安定した健康維持が可能であることが示される一方で、異常値に対する迅速な対応が求められます。
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:
### グラフ分析と直感的洞察:
1. **トレンド**:
– 実績データは初期に0.6～0.8の範囲に多く集中し、その後は横ばいが続いているように見えます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも同様に横ばいトレンドを描いており、わずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の日付で0.6付近に多くのデータが集中しており、その中に外れ値がいくつか観測されますが、それ以降は外れ値は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、X印は予測データです。
– 外れ値は黒い円でハイライトされています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、全体的に広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体的に一致しており、特に重大な差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは0.6～0.8のスコア範囲に密集し、全体としては安定した動きを示しています。この範囲内でのスコアのばらつきが多少ありますが、大きな変動はありません。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– データが安定していることから、心理的ストレスのレベルは相対的に一定していると考えられます。
– 外れ値が少ないため、特別なイベントやストレスを増大させる要因が少ない可能性が示唆されます。
– ビジネス面では、ストレスが安定しているため、短期的な心理的リスクの影響は少ないと予測され、社会的には安定した環境が提供されていると解釈できます。
全体として、この30日間の期間では重大な変化はなく、安定が続いていることが強調されます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいで、特に初期の期間に集中しています。続く予測（紫の線）は緩やかな上昇トレンドを示しており、予測モデルによって異なる傾向を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか、実績データ内に黒い輪の中で表示されています。これはデータのばらつきや異常が存在することを強調しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青の点で、予測は異なる色の線で示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 灰色の範囲は、予測モデルの不確かさを示しており、データの変動が許容される範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは、異なる傾向を示していますが、全体としては緩やかな上昇を示しています。これにより、将来的には経済的自由度や自治が向上する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、中央に密集した分布を持ち、外れ値がその外に存在することが強調されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– データが示す安定またはやや上昇傾向のWLスコアは、個人の経済的自由度と自治が時間とともに改善する可能性が高いことを示しており、これはポジティブな経済指標と見なされます。
– 外れ値の存在は、依然としていくつかの経済的障壁や不確定要素が存在することを示唆しています。このため、これらの要素を理解し、修正することが重要です。
総じて、このグラフは経済的発展のポテンシャルを示しつつも、未解決の課題があることも示しています。ビジネスや政策決定においては、上昇傾向を維持するための戦略が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期部分（7月1日から15日まで）では、WEIスコアが0.6から0.8の間を変動しており、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– その後、スコアの予測値が一定してそれぞれのモデルで示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が見られ、特に7月初めにかけてWEIスコアが0.6を下回っている点がいくつかあります。
– 他のデータポイントは大体0.6から0.8の間で安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIのデータを示し、白い囲みの中に黒い丸で示されるものは外れ値として認識されています。
– 背景の灰色は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 予測線は3つの異なる色で示され、異なるAIモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のスコアと予測モデルのスコアの間には大きな乖離はなく、全体的に実績に対して予測が安定していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはクラスタリングされており、0.6から0.8の狭い範囲にほとんどのデータが集中しているため、比較的強い相関があると見られます。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、WEIスコアが全体として安定しており、大きな不安定要因が見られないことです。
– 予測が安定していることから、今後も大きな変動は予期されないと推測されます。
– ビジネスや社会的な観点から見ると、公平性・公正さの評価が安定していることは良好な指標であり、企業や政策立案者にとっては、持続可能な運営や政策を推進する信頼性を提供します。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
グラフには2つの主要なトレンドが見受けられます。初期にはWEIスコアが0.6から0.8まで急激に上昇している傾向があります。その後、スコアはほぼ横ばいで、1.0近くで安定しています。全体的に見ると、スコアは改善しているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
初期の頃にいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれたプロット）が見られます。これらは一時的な変動や予測からのズレ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（実測データ）
– 赤いバツ: 予測値
– 黒い丸: 異常値
– 灰色の範囲: 予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）
– ラインの色とスタイル: 線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）での予測
### 4. 複数の時系列データの関係性
各予測方法は異なる色で示されていますが、すべての予測が最終的に1.0付近で収束しています。これは異なるアルゴリズムが同様の結果を示すことを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
初期の不安定な期間を除けば、実績と予測は全体的に高い相関を示しています。実績データは予測の不確かさの範囲内に収束する傾向があります。
### 6. 人間が直感的に感じることやビジネスへの影響
このグラフを見ることで、持続可能性と自治性における改善を直感的に理解できます。初期段階での不安定さがありますが、全体としてはポジティブな進展を示しています。このトレンドは、ビジネスや政策決定者にとっても、戦略を再評価し、成功への確信を持つきっかけになるかもしれません。
初期の不安定なスコアは、プロジェクトの開始時期の試行錯誤を反映している可能性がありますが、最終的には各予測技術の一致により、取り組みが正しい方向にあることが示されています。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は概ね横ばいで推移していますが、若干の上下変動が見られます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、若干の上昇トレンドを示しており、予測地点では高いスコアを保つようです。決定木回帰（緑の線）と線形回帰（青の線）は一定のスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中には黒い円で囲まれた外れ値がいくつか見られます。これらは特異な状況や不測の事態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**
– 青いプロットは実績データを示しており、予測ラインと比較することで実際のデータの傾向を評価できます。
– 異常値は、予測モデルの調整やデータ品質の検討を必要とする可能性があります。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、特にランダムフォレスト回帰で予測値が不確実な範囲に入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**
– 実績データと各予測モデルの間でパフォーマンスの一致程度を観察できます。特にランダムフォレスト回帰は高い将来のスコアを示しており、他の2つのモデルとは異なる予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは概ね安定していますが、一部の外れ値は異なるパターンを示唆しています。予測モデルの違いにより、将来の評価を行う際のリスク評価や戦略の計画に影響を与える可能性があります。
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**
– 人間がこのグラフを見た場合、実績データの安定性を好意的に捉えるかもしれませんが、外れ値の原因分析が必要だと感じるでしょう。
– ランダムフォレスト予測の楽観的な見通しは、新しい教育プログラムの導入や社会インフラの整備による改善の可能性を示唆していますが、異常な事象が発生した場合の対応策を検討することも重要です。
– ビジネスにおいては、予測と実績の乖離がある場合、戦略の再評価や再調整が必要となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体的に0.6から0.8の範囲に密集しており、大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンク線）は安定した横ばいを示していますが、一部で急な変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒い円）があり、これらはおそらく特殊な要因によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、0.6から0.9の間に多数集まっているため、社会のWEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアがこの範囲に集中していることを示唆しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、多くの実績値がこの範囲内に収まっていることが見て取れます。
4. **複数の時系列データとの関係性**
– ランダムフォレストと他の予測手法（線形回帰、決定木など）の間には、若干の予測値の差異が見られますが、大きく乖離しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布は全体的には均等に見えるが、0.7から0.8の間に密集する傾向があります。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– WEIスコアが大部分で安定して高い水準にあることは、共生や多様性が一定以上担保されていることを示唆します。
– 折れ線が示す予測に基づくと、今後もその傾向は続く可能性があります。
– 外れ値に対しては、突発的なイベントや政策の変動の影響を示唆する可能性があり、少数派に対する政策の見直しが求められることもあります。
全体として、短期間での大きな変動は見られず、社会の多様性や共生に関する制度が安定している可能性が示唆されています。ただし、外れ値の要因を理解し対応することで、さらなる改善が可能かもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から、全体的に色が濃い青や紫から緑や黄に変化していることが確認できます。これは、WEIスコアが低い状態から高い状態へと向かう上昇トレンドを示しています。
– 特に、7月5日以降、急激な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日と7月6日付近で、急激な変動があります。これらの日に一時的なスコアの低下または上昇があったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を表しており、黄色や緑が高スコア、青や紫が低スコアです。
– 特定の時点におけるスコアの上昇や下降を色の違いで視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯と日付ごとにスコアが表示されており、同一日の異なる時間帯での比較が可能です。特定の日の同じ時間帯においてスコアが上昇していることは、経済活動の活発化を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯別に比較すると、夜間のスコアが概して低く、日中に上昇していることから、典型的な日中の経済活動が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– この30日間で、特定の日や時間帯における経済活動の活発化が示唆されます。企業は、この情報を元に、営業戦略や労働力の配置を適切に調整できるでしょう。
– 社会的には、特定の日における高スコアは、大規模なイベントや経済的な発表が影響を及ぼしていた可能性があります。これにより、消費者行動やマーケットの変化を予測することが可能です。
全体的に、このヒートマップは、特定の時間帯や日に経済活動がどのように変動しているかを視覚的に理解しやすくしています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは、特定の時刻における個人WEI平均スコアの変動を示しています。時間帯によって色が異なり、濃い色（低値）から明るい色（高値）へと変化しています。
– 特に15時から19時にかけて値が上昇する傾向が見られ、日を追うごとに徐々に明るい色が多くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月4日は16時と19時の間で濃い紫色が見られ、他の日と比べて極端に低い値を示しています。
– 7月3日から急激に値が上昇している点も注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを表し、明るい黄色が最高値、濃い紫が最低値を示します。
– 特定の日付と時間の組み合わせでスコアが変化していることから、時間帯別の活動量や経済活動のピークを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯で日を追うごとの変化を見ると、特定の時間帯での経済活動が増加傾向にあるようです。
– 特定の時間帯に集中して高いスコアが出ていることから、日中の活動が活発になっていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 15時から19時の高値の増加が目立つため、経済活動のピークがこの時間帯にシフトしています。
– 上記時間帯以外では比較的低いスコアが散見されることから、特定の時間帯に依存した活動が多い可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– ヒートマップからは、夕方の時間帯（特に15時から19時頃）が最も活発であることが感覚的に伝わってきます。この時間帯に合わせたビジネス戦略、広告、プロモーションが効果的である可能性があります。
– 社会的には、時間帯に依存した活動パターンや労働時間の集中があると考えられるため、ワークライフバランスの見直しや効率的な時間管理がさらに重要になるでしょう。
このヒートマップは、ビジネスのピーク時間帯を把握するための重要なツールとなり得ます。
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、提供されたヒートマップについての視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに色の変化が見られ、特に8時、16時、19時台に色の明暗がはっきりしています。
– 特定の日付（例えば、2025-07-06や2025-07-08）で色が明るく、これらの日付でのスコアが高いことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-06と2025-07-08の19時台には明るい黄色が見られ、急激なスコアの上昇を示しています。
– 逆に、2025-07-03の8時台には濃い紫が見られ、スコアが低下していることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– ヒートマップの色の濃さがスコアの高さを示し、明るい黄色は高スコア、濃い紫は低スコアを表しています。
– 日付と時間帯にわたるスコアの動態を見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 8時台と16時台には、定期的な色のパターンが見られ、それらの時間帯が特に注目すべき時間である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 具体的な相関関係は見えませんが、ある時間帯における急激なスコアの変化がビジネスや社会的要因と関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 2025-07-06と2025-07-08のような高スコアの日付は、経済イベントや政策変更が影響を与えた可能性があります。
– ビジネスにとって、特定の時間帯（例えば、19時台）の高スコアは、ユーザーのアクティビティが高い時間として戦略的に活用できるかもしれません。
– 社会的には、これらの時期に特定の時間帯に注意を払うことで、リソース配置や対応が効率的になる可能性があります。
このヒートマップは、特定の時間に注目することで、より効果的な意思決定に役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド：**
– 相関ヒートマップは時系列トレンドではなく、変数間の相関関係を示しています。
– 上昇や下降の時間的トレンドはこのヒートマップから直接分かりません。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 各セルの色の明るさにより相関の強さが視覚化されます。
– 明らかに目立つ色をしたセルが高い相関（赤）または低い相関（青）を示します。
3. **各プロットや要素の意味：**
– プロットの色は相関係数を示し、赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いです。
– 1.0に近い値は非常に強い相関を示し、0は相関がないことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」は0.89の高い正の相関があり、これらが密接に関連していることを示唆します。
– 「個人WEI（自由度と自立）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」間の0.82の相関も注目に値します。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 総じて、各WEI指標は相関が比較的高く、一部を除き多くのデータが正の相関を示しています。
– 特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの指標と強い正の相関があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響：**
– 高い相関を示す要素間では、改善が一方の指標で見られれば他の指標でも改善が期待される可能性があります。
– ビジネスにおいては、例えば「自由度と自立」の改善が社会の「公正性や公正さ」に寄与しうることを示唆しているため、政策や経営戦略の一助となるかもしれません。
– 社会的には、持続可能性や教育機会への取り組みが他の社会的指標の改善につながる可能性があることを示唆します。これは、政策立案者にとって重要な考慮事項です。
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:
この箱ひげ図を見ると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– WEIスコア全般が0.6から0.9の範囲内で推移しており、大きなトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（経済余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」では外れ値が多く観察され、データ内でのばらつきが大きいことが分かります。
– 「社会WEI（持続可能性と自給自足）」では下方の外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 四角の中にある線は中央値を示しており、上部と下部の線は四分位範囲（75%と25%）を示します。ひげは、データの全体的な範囲を示し、外の点は外れ値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプが表示されており、それぞれの分布の広がりや中央値が異なるため、異なる経済的または社会的要素が異なる影響を受けていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプ間の直接的な相関は箱ひげ図のみでは明確ではないものの、特定の特徴（たとえば、心理的ストレスと経済余裕）が関連する可能性があります。
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**:
– 外れ値や広範囲の分布を持つWEIは、経済的または社会的な不安定さを示唆する可能性があります。例えば、経済的余裕や心理的ストレスのばらつきは、特定の個人またはグループがより大きなストレスや不均等を感じている可能性があり、これが消費行動や社会の安定性に影響を及ぼす可能性があります。
– より広い四分位範囲を持つ項目は、関連する要素の多様性を示しており、個別の要因を更に詳しく調査する必要があるかもしれません。
このグラフからは、個別のWEIタイプに関連する具体的な改善策や支援策の検討が必要であることが示されるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、主成分分析（PCA）に基づくWEI構成要素の30日間のデータを示しています。以下がその分析です。
1. トレンド：
– 横ばいに近いデータが多いものの、全体的なトレンドとしてはやや散らばっており、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– 第1主成分（貢献率: 0.66）が主に横方向に変動しており、一定の範囲に集中しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 左下のエリアのプロットは、他のデータからやや離れており、外れ値の可能性があります。
– 右上方向への広がりが一部見られ、一部のデータが突出している状態です。
3. 各プロットや要素の意味：
– 各プロットは特定の時点での観測データを表し、横軸と縦軸はそれぞれ第1主成分と第2主成分のスコアを示しています。
– 点の密度が濃い部分では、観測値が集中していることを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 明確な相関は見られませんが、第1主成分と第2主成分の間に軽い散布が見られます。
– データが軸に対してほぼ均等に分布しているため、相互に独立性が高いと考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 第1主成分の方が第2主成分よりも大きな貢献率を持っており、データの大部分を説明しています。
– データ点が分散しているため、個々の変動要因が混在していると考えられます。
6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響：
– 分析結果から、主要な要因が一部の観測値に強い影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定の要因が市場や経済の特定セクターにどのように影響しているかを深く理解するためにさらなる調査が必要です。
– 経済活動の異常な動きや潜在的なリスクを特定する手段として、この種の分析は価値があります。
このグラフは、特定の要因がどのように経済指標に影響を及ぼしているかを直感的に理解するのに役立ちます。特にビジネス戦略や政策立案において重要な洞察を提供す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。
