📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、以下のように重要な傾向、異常、パターン、そして隠れた意味が明らかになりました。
### 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコア**は、最初の数日間に下がり、その後安定的に上昇するトレンドを示しています。これは、初期の不安定さが徐々に解消され、社会全体の安定性や幸福度が向上したことを示唆します。
– **個人及び社会WEI平均**も類似した動向を示し、両者の動きが総合WEIスコアの変動に寄与していることが推測されます。
### 異常値と可能な要因
– 複数の異常値が指摘されており、特に2025年7月3日から7月6日にかけて多くの異常値が観測されています。これは、特定の経済的・社会的イベントや政策変更が関連する可能性があります。経済的余裕や健康状態の異常値もこれと時を同じくしており、個人の生活に直接影響を与える要因が影響を及ぼした可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解の結果、季節性要因はあまり強くなく、長期的なトレンドの上昇が徐々に現れています。これは、社会ベースでの持続的な改善があることを示唆しています。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**から、個々のWEI項目間に強い相関があることが分かります。特に、社会持続可能性と社会公平性が高い相関を持っており、持続可能な社会政策が公平性を促進することが示唆されます。
### データ分布
– **箱ひげ図**によると、WEIスコアは比較的狭い範囲の中で変動しています。しかし、一部の項目、特に心理的ストレスや健康状態は変動が大きく、個人の状況による影響が大きいことを示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**では、PC1がWEIの大部分を占めています（寄与率は0.66）。これは、PC1が主要な傾向を反映しており、全体の幸福度や経済的要因が有力な支配要因であることを示しています。PC2は相対的に小さい寄与（0.10）で、より具体的な局所的要因を示す可能性があります。
### 結論と見解
データからは、初期の不安定さを超えた後、社会全体での回復と安定が見られます。幸せ度や平和度といった総合的な指標は、持続可能な社会政策の促進や個人のストレス管理が改善されていることを示唆します。季節性はあまり顕著ではありませんが、長期的トレンドの改善示唆が見られます。異常値が多い期間は、潜在的な社会的・経済的イベントの影響を受けてい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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側には、初期の日付に集中したデータが多数存在し、右側には後半の日付に集中した別のデータ群があることがわかります。これは時間の経過による変化を示唆しています。
– 全体的に、明確な周期性や大きな変動は確認できませんが、時期によってデータの集中度の違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、初期の日付における異常値（黒い丸で囲まれたエリア）が存在します。これは予期しないイベントやデータの異常を示している可能性があります。
– 予測データが実際のデータと異なる場所にプロットされている点も気になります。特に、予測（ランダムフォレスト回帰）が他の予測と顕著に異なる、上昇傾向を示している可能性があり、これが予測手法による誤差または特異な傾向かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**：青い点で示され、過去の実際のデータを表しています。
– **予測（予測AI）**：赤い×印で、未来の予測されたデータを示しています。
– **前年（比較AI）**：緑の点で前年同時期のデータを表しており、短期間での比較に役立ちます。
– **予測の特色ある範囲（灰色の範囲）**は、予測の誤差を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に直接の関係性が見られ、予測は過去の実績データから推計しています。
– 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）が格別に異なる結果を提供しているのが注目点です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期には高密度のクラスターがあり、予測や前年データでは広がりがあります。これはデータが特定の期間中に密に収集され、その後予測や前年データで広がる様子を表しています。
6. **人間が直感的に感じること、影響に関する洞察**
– グラフから直感的に、初期段階では安定したデータ傾向が感じられるかもしれませんが、後半の様々な予測手法による違いは不確実性や予測の難しさを示しているように感じます。
– ビジネスや社会的な観点から、このようなデータの不確実性を考慮した上で意思決定を行う必要があることを示唆しています。この特異な動きを捉えるために、異なる予測手法の結果を比較してより良い判断を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:
以下のグラフから、いくつかの重要な視覚的特徴と洞察を導き出せます。
1. **トレンド**:
– データポイントは大きく2つに分かれて表示されています。初期の多数のデータポイントは2025年7月1日から数ヶ月間に集中しています。
– 最初のクラスターでは大きなトレンドは見られませんが、後半にグリーンのデータが急増しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側、中段に異常値とラベルされた大きな円があります。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、実績と予測がそこに収まっているかどうかが評価されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のデータポイントです。
– 赤い「×」は予測されたデータポイントを示しています。
– 紫、ピンクの線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータが比較AIとして緑色で表示されています。特に2026年6月以降に集中し、先行するデータと比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では明確な相関関係は見受けられませんが、グレーの範囲内で分布が広がっています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 前半のデータが密集しているため、初期段階では予測が安定している可能性があります。
– しかし、後半の急増したデータポイント（緑色）により、何らかの急激な変動や変化が予測されます。
– ビジネスや政策においては、この急激な変化への事前対応策が求められ、情報に基づいた迅速な意思決定が重要になります。
このグラフは、データの急激な変動を示す時期への備えを強調するための警告として機能す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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績データ**（青い点）は初期の部分だけで、後半にはない。このため、期間全体のトレンドを明確には掴めないが、初期の実績では0.8付近で横ばいになっている。
– **予測データ**（X印）が複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいて表示されており、これらは時間とともに異なる値を示しているが、大きな上昇または下降トレンドは示していない。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値**（黒い円）はグラフの左側に集中しており、これが異常状態を示している可能性がある。
– 大きな急激な変動は見当たらないが、予測は区間全体にわたってある程度の幅を持っている。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色分けされた線や点は異なる予測手法を示している。
– 灰色領域は予測の不確かさの範囲を示しており、信頼区間の広さが予測の精度を視覚的に示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績データ**と多数の予測モデルが同時に描かれているが、密接な相関や一貫した関係性を明確にするためのデータは乏しい。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は比較的密集しているが、予測と実績の間にはいくつかの乖離が見受けられる。特に異常値の存在が全体的な信頼性に影響を与えている可能性がある。
6. **社会やビジネスへの直感的な影響**
– 実績が限られた期間しか示されておらず、予測に頼らざるを得ない状況は、意思決定者にとって不確実性を高める。
– 多様な予測モデルを用いている点は、シナリオ分析の可能性を示唆し、さまざまな経済条件に適応する戦略を立てる手助けとなるかもしれない。
全体として、このグラフは限られたデータを元にした予測価値の多様性を示しており、特に労働市場や経済活動の見通しに関連する予測に活用することができる。ただし、異常値の存在が注意を促し、十分な慎重さが求められるだろう。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕を示すWEIスコアの時系列データを描いています。以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフは大きく2つの期間に分かれ、左側の過去の実績（青の円）と右側の将来予測（緑の円）に分かれています。
– 実績の部分は横ばいの傾向があり、安定しているように見えます。
– 予測の部分でも、複数の予測モデルが示す通り、全体的に横ばいまたは微増傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に外れ値と見られるデータ点が存在しますが、全体への影響は限定的です。
– 特に急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データ、緑の点は前年のデータを表します。
– 紫、ピンクの線は予測（ランダムフォレストや線形回帰など）で、長期的な予測の方向性を示します。
– グレーのゾーンは予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示し、将来の可能性を幅広く考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年データの間に強い類似性が見られます。
– 予測モデルは実績データと前年データに基づいており、今後の変化を慎重に見積もっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測間で相関を見出すのは難しいが、前年データに対して全体の安定した傾向が続いているという仮設が立てられます。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– 現在の経済的余裕は安定していると感じるでしょう。これは個人経済を取り巻く環境が安定していることを示唆している可能性があります。
– 将来にわたる安定した（もしくは微増の）予測は、個人やビジネスが長期的な計画を立てやすい状況を提供します。
– 確実性の高い予測は政策決定や個人の投資判断に寄与するでしょう。
全体として、このグラフは経済的余裕の安定性を指し示しており、これが長期的に持続することを期待するビジネスや個人にとって安心材料となります。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 青色で示された実績（実績AI）は、2025年7月から8月にかけて横ばいまたは軽微な上昇を示しています。
– 緑色で示された前年度（比較AI）のデータも、安定して横ばいですが、わずかに高めの位置でクラスターを作っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒色の円で囲まれた異常値が、評価日の開始付近で多く観察されます。これらは通常のデータパターンから外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色分けや線の種類により、異なるAIモデルの予測や実績値、異常値が可視化されています。予測（予測AI）は、赤い×で示される異常値を含む変動を示しています。
– 線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測がそれぞれ異なる接近法を示しており、予測の不確実性が視覚的に表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年度データの位置や分布が異なるため、異なる年の間でのWEIスコアの違いが見受けられます。
– 予測データが異なるAIモデルによって一定範囲内で推移していますが、実績データとの乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが各モデルの予測内で一定の範囲に収まっていることから、予測がある程度の精度であることがわかりますが、実績との距離があるためモデル改善の余地があります。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**:
– データの初期段階における異常値が示すように、WEI（健康状態）の指標は一定の不安定性を含んでおり、健康に対して敏感な影響を受ける可能性があります。
– これは特に医療やウェルネス業界で、予測モデルの改善や異常値の早期検出が必要であることを示唆しています。改善された予測モデルは、より効果的な健康管理やリスク管理に寄与できるでしょう。
総じて、今後のモデル改良によるより正確な予測が期待され、ビジネスの意思決定プロセスに大きく役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 視覚的には、データが2つの異なる期間に分かれています。
– 2025年7月から2025年9月までの間は、WEIスコアが0.6から0.8付近で安定しており、ほぼ横ばいです。
– 2026年5月から2026年7月の間に見られるデータポイントは、類似の範囲で測定されていますが、少し高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には、スコアが0.8に集中しており、特に顕著な外れ値は見られません。
– 異常値としてマークされたデータポイントがあり、それはその期間の中でも特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色で示されており、高い濃度で散布されています。
– 予測は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により色分けされており、どれも現実のデータと一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実データと予測データの期間にはギャップがありますが、それによって予測モデルの精度を比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータと予測の間には明確な相関が見られ、特に異常値を除けば整合性が取られています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見ると、短期間内で安定した心理的ストレス（WEI）の状態が維持されていることがわかります。
– 異常値の存在は特定のイベントや状態変化を示している可能性があるため、注視する必要があります。
– ビジネスや社会においては、特にストレスの増加が生産性や福祉に与える影響を評価し、必要な対策を講じることが重要です。
全体的な影響としては、ストレス管理戦略や職場のメンタルヘルス対策を適切に設計するための基礎として役立つデータとなります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフの最初の部分では、ブルーのデータポイント（実績）が集まっており、比較的一定の範囲内にまとまっている。
– 最終的な期間にはグリーンのデータポイント（前年）が現れ、これも一貫して同様の範囲に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ブルーの実績データポイントの中に異常値が含まれていることが確認できる（黒の丸で囲まれている）。
– 異常値はトレンドから外れており、特に注目すべきデータポイントとなっている。
3. **プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲（±3σ）を示しており、これに対してデータがどれほど一致しているかを表している。
– 紫、ピンク、赤は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、それぞれ異なる方法での将来的な動向を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ブルーの実績データとグリーンの前年データを比較すると、データの分布に大きな変化がないことがわかる。
– 各予測手法は、実績や前年に基づいて、様々な未来のシナリオを描いている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは一定の範囲に集まりやすく、相関関係が強いことが示唆される。
– 異常値の存在が、全体の分布に影響を与えている可能性も考えられる。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– このデータは個人の自由度と自治の指標（WEIスコア）を示しており、異常値があるため個々のケースでの深掘りが必要。
– ビジネスにおいては、安定的なトレンドがマーケティングや戦略立てに安心感を与えるが、異常値に対するリスク管理が必要。
– 社会的には、自由度や自治の向上が意識される中、データを元に政策決定の説得力があるか検証する必要が出てくる。
この分析は個人の自由度と自治の経済的評価に基づき、今後の動向に関する示唆を与えます。特に異常値の対応は重要です。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 全体として、スコアは最初の期間（2025年8月まで）で変動が大きく、急降下や急上昇が見られます。この後、スコアは急に上昇し、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の初期には、スコアが上下に急激に変動していることがわかります。また、初期に異常値が見られることから大きな変動が発生していたことが示唆されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **実績（実績AI）**: 青色のプロットは2025年初頭に集中しています。
– **予測（予測AI, 線形回帰, 決定木回帰, ランダムフォレスト回帰）**: これらの線は、一部で実績値を超える予測を示しており、ほぼ横ばいに近い傾向が見られます。
– **前年（比較AI）**: 緑色のプロットは、後半期間での安定したスコアの上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績と予測値の間には明確な乖離があります。特に予測は実績値の変動を正確に捉えていない様子が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に相関が弱いことが示唆されます。予測はかなり理想的なスムーズさを持っていますが、実績は変動が多いため、モデルの精度に課題がある可能性があります。
6. **直感的に感じるであろうこと、および影響に関する洞察**
– このグラフからは、WEIスコアの安定性の欠如と予測モデルの改善の余地が直感されます。急激な変動は社会的・経済的安定性の欠如を示しており、ビジネスには慎重な戦略が求められるでしょう。また、予測の精度を高めることで、より正確な意思決定が可能になり、長期的な社会的公平性を高める取り組みにつながるかもしれません。
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**
– グラフは「WEIスコア」の時間的推移を示しています。初期（2025年7月から）の数カ月間、スコアが1.0付近に密集しており、安定した状態が観察されます。その後、2026年5月以降、スコアが低下し、0.6付近で安定する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は2025年の初期に集中して観察されますが、後半にはほとんど見られません。これらの異常値は、初期段階での予測モデル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**
– 青いプロットが実績（実績AI）を示し、緑色のプロットは前年のデータを示しています。予測線（紫、ピンク、水色）は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、各モデルの予測の違いを視覚化しています。灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと前年データは非常に近接しているため、過去のパフォーマンスが継続していることを示しています。しかし、予測データは初期には高値を維持していますが、後に低下することをモデルが予測していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は、2025年の高スコア区間と2026年の低スコア区間で二分化されています。予測モデル間では、ランダムフォレスト回帰の予測が他の回帰モデルよりも高く保たれている点が観測されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 初期の高スコアからの低下は、持続可能性と自治性の低下を示唆しています。これにより、ビジネス面では将来的な環境適応策や自主性向上の取り組みが必要とされる可能性があります。このグラフは長期的なパフォーマンスの降下を警告し、政策や戦略の見直しが求められることを示唆しています。
このような情報を元に、持続可能性や組織の自治性を改善するための方策の見直しなどが考慮されるでしょう。
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:
このグラフは、経済カテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）を360日間にわたり示した時系列散布図で、次の点で分析できます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月頃）の実績は約0.8付近で安定しています。その後、予測が行われ、2026年に向け異なるモデリング手法で予測されています。
– 各予測は0.8から1.0の範囲で上昇していますが、安定した正確な傾向の評価は各手法によって異なる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データでの外れ値は確認されますが、全体的なトレンドには大きな影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、赤い×は予測値を示しています。
– 前年の結果は緑色の点で示され、過去のデータとの比較対象として役立ちます。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で示され、範囲内での変動を考慮すべきです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 多様な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、それぞれの予測トレンドを比較することで、モデルによる違いや不確実性を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて、データは右上に移動する傾向があります。これはWEIスコアの上昇を示し、社会基盤や教育機会の改善を示唆しています。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**:
– グラフからはWEIスコアが今後改善することが予測されており、これは社会の持続可能な成長を示します。
– 政策立案者や経済学者は、このデータを基に教育および社会インフラへの投資が長期的な利益をもたらすことを理解しやすいです。
– 組織は、予測されるトレンドに基づき、戦略的に社会資源を配分する準備ができるでしょう。
この分析を用いることで、関係者はデータ駆動の意思決定を行い、社会基盤の向上に寄与することが期待されます。
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
1. **トレンド**
– グラフの初期段階では、青色の実績データが高く、徐々に上昇傾向が見えます。予測データは、線形回帰とランダムフォレスト回帰の異なる手法によって上、下がりしているように見えます。
– しかし、緑色の前年データは右側に固まっており、明確に評価時期が離れています。この違いは、現在の状況と過去の状況が大きく異なる可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で、異常値とされるデータポイントがいくつかあります。特に2025年中頃に集中しています。
– 急激な変動は見受けられませんが、予測の幅が大きく、予測の不確実性が示唆されています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績値は、現在のWEIスコアを示しており、過去の実績と比較して上昇しているようです。
– 緑色の前年データは、参考となる過去のパフォーマンスを示しています。
– 予測データ（紫とピンク）は、将来のスコアの可能性を示し、異なるアルゴリズムの予測結果の違いが明らかです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在と過去のデータを比較すると、熟慮された政策変更や外部要因が現在のスコアを上昇させた可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコア自体には強い上昇傾向が見られ、異なる手法での予測の差異はアルゴリズムの特性を表しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフから直感的に感じ取れるのは、共生・多様性の重要性が見直され、対応策が実を結んでいる様子です。
– ビジネスや政策立案者は、上昇傾向を活かして新たな戦略を策定することが重要です。特に異常値を注意深く監視し、予測結果を考慮することで、より持続可能な社会を構築するための手がかりとなるでしょう。
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**
– グラフは、時間に対する総合WEIの変化を示しています。ヒートマップの色が時間とともに変わっている点に着目すると、日付が進むにつれて、特に7月5日過ぎから色の変化が大きくなっています。これは、WEIの値が変動したことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日付近で黄色系の色が突然現れています。この部分は他の部分よりも明るい色で強調されており、急激な変動や外れ値が示されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIの値を示しており、青系から緑、黄色にかけて値が増加していることを示しています。棒の位置は時間軸を表し、特定の時間帯でのWEIスコアの分布を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯（7から23時）ごとのプロットがあり、それぞれの時間帯で異なるパターンが見られます。同じ時間帯でも日ごとに変動が見られ、これらはある種の周期性や時間帯特有の変動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**
– 特定の時間帯（例えば16時と19時）において、WEIが他の時間帯に比べて急上昇している部分があります。このことから、特定の時間帯に経済活動が激しくなる可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とその影響**
– 色の変化により、直感的に経済活動の強弱がわかります。特に特定の時間や日付での経済活動のピークや低迷が視覚的に把握できます。
– 経済やビジネス活動において、ピーク時に向けた資源配分や戦略の立案に役立つ可能性があり、特定の時間帯に焦点を当てたマーケティングやオペレーション戦略を考える上で重要な情報となります。
このヒートマップは、集中的な活動が特定の時期や時間帯に集中していることを示しており、ビジネス戦略の最適化や改善に貢献しうる情報を提供します。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴と得られる洞察についての分析を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色は全体的に黄色から紫色に変わっており、スコアが高い時間帯（黄色から緑色）が存在していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付と時間帯において、急激な変化や濃い紫色が見られます。特に2025年7月7日から一部の時間帯で高スコアが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、濃い色（紫）は低スコア、明るい色（黄色や緑）は高スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でのスコアが日によって変動しますが、特定の時間に一貫して高スコアが続く傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 整った周期性はあまり見られませんが、一部の期間に集中して高スコアが観測されるパターンがあります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 一部の時間帯で経済活動が活発化していることを示しており、労働時間の最適化や市場の反応を見極める上で有益です。
– 高スコアの時間帯を把握することで、ビジネスの戦略や広告のタイミング調整に活用できる可能性があります。
このヒートマップは時間帯別の経済アクティビティの傾向を示しており、そのパターンを理解することで、市場戦略や業務効率化の意思決定をサポートする材料となります。
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:
このヒートマップの分析について提供いたします。
1. **トレンド**:
– 上段の色が日付が進むにつれて青から緑、そして黄緑に変化していることから、一貫した上昇トレンドが見られます。
– 一部の時間帯では、比較的一定の色（緑系）が維持されているため、横ばいトレンドも示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 下段の左端に濃い青がありますが、一転してその直後には黄色に変わっています。これが急激な変動を示唆しています。
– 特定の日や時間帯で急激に変化することがあると考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化は、スコアの変動を示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。
– 色の密度や濃淡は、スコアの大小を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯や日付間で連続性が見られ、周期的なパターンが見受けられます。
– 同じ日付でも異なる時間でのスコアの変化が異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯で色が一貫しない点から、相関が弱い可能性があります。
– しかし、時間の進行に伴う一貫した上昇トレンドは、一定の相関を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 上昇トレンドは、経済や社会における好調を示唆しており、改善が続いている可能性があります。
– 急激な変動は、一時的なショックや予期せぬイベントの影響を反映しているかもしれません。
– 定期的なモニタリングや対応策が求められる領域となります。
このヒートマップは、特定の時間帯や日で変動が大きい場合、リスク管理や予測に役立ちます。また、全体のトレンドを把握することで、戦略の立案に寄与することが考えられます。
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:
このヒートマップは、360日間にわたるWEI（World Economic Indicators）の各項目間の相関関係を示しています。それぞれのセルの色の濃淡が相関度合いを示しており、濃い赤は強い正の相関、濃い青は強い負の相関を示します。
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体として、一貫したトレンドを示すわけではないが、特定の項目間で強い相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップ自体には時系列の変動が表れていないため、時系列の外れ値や急激な変動は見られない。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」「社会WEI（公平性・公正さ）」間の相関が非常に高い（それぞれ0.89、0.89）。これは、総合的な経済指標に対する社会テーマの重要性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が高い（0.75）。これは、経済的安定が個人の生活全体に影響を与えることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関が高い組み合わせ（特に0.8以上）は、関連する政策や施策を通じて、異なる指標間の相互作用を考慮することがビジネスや社会における問題解決に重要です。
– 相関が低いまたは負の組み合わせも存在し、それは特定の指標が互いに独立しているか、トレードオフ関係があることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 経済指標が社会的指標と強くリンクしていることから、持続可能な経済成長には社会的側面の改善が不可欠と言えます。
– 経済的余裕や健康状態の向上が、個人の自由度や自治性と関連していることは、福利や健康への投資が長期的な経済成長に寄与する可能性を示しています。
このグラフは、経済と社会の間に深い関係性があり、一つの指標の変動が他の指標に影響を及ぼす可能性を示唆しています。このため、経済政策の立案にあたっては、これらの相関を考慮することが不可欠です。
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:
1. **トレンド**
– 箱ひげ図はそれぞれのWEIタイプに対する360日間のデータ分布を示しており、時間的なトレンドよりも各タイプ別の分布の違いに焦点を当てたグラフです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのWEIタイプで外れ値が確認できます。例えば、「個人WEI(経済余裕)」「個人WEI(心理的ストレス)」の箱では顕著です。これらの外れ値は特定の期間や出来事が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各箱は四分位範囲を示し、中央の線は中央値を表しています。箱の長さはデータのばらつきを示し、それが大きいほどそのWEIタイプのバリエーションが広いことを示します。
– 色の違いは視覚的な区分けを示しており、各カテゴリーに視覚的な認識を容易にします。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは独立しており、直接的な時系列の関係性は示されていません。ただし、分布の特徴から異なるタイプ間での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI(公平性・公正さ)」や「社会WEI(共生・多様性・自由の尊重)」は全体的に中央値が高く、ばらつきが小さいため、一貫性があると考えられます。
– 「個人WEI(経済余裕)」のようなタイプは、広い範囲の分布があり、ばらつきが大きいことから、個人レベルでの経済的差異が存在する可能性を示唆しています。
6. **人間が感じる直感やビジネス/社会への影響**
– WEIスコアの分布は、各領域における強みや課題を浮き彫りにし、政策決定や戦略設計の参考になるでしょう。
– 例えば、「個人WEI(心理的ストレス)」での外れ値の多さは、個人が直面するストレスの多様性を反映しており、精神的健康に関する支援策が重要かもしれません。
– 「社会WEI(共生・多様性・自由の尊重)」の一貫性は、社会的安定性に寄与していると考えられ、これを維持するための施策は価値があるでしょう。
このように、全体の分布と外れ値の分析から、WEIタイプごとの特性を理解し、より良い経済や社会政策への指針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:
以下はこのPCAグラフの視覚的な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 各プロットが広がりをもち、一定の方向にきれいな傾向は見られませんが、第1主成分が比較的大きい範囲に集中しているため、潜在的に重要な要素があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下の一部のデータポイントは他のポイントから離れており、外れ値の可能性があります。これらは特異な状況や異常値を示しているかもしれません。
3. **要素の意味**:
– 第1主成分の寄与率が0.66で、第2主成分は0.10です。これにより、第1主成分がデータの分散の多くを説明しており、より重要な変数として捉えることができます。
4. **時系列データの関係性**:
– データは周期性や明らかな相関関係を見出すのが難しい分布をしており、個別の要因が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に第1主成分の範囲内で一定のパターンが見られますが、第2主成分には明確な相関が見えません。分布はむしろランダムであり、特定のドメインに制限されていると考えられます。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– PCAグラフはデータの高次元構造を理解するのに非常に有用です。これにより、ビジネスでは特定の期間において重要な経済的指標を特定し、戦略的判断を下す材料を提供する可能性があります。
– 社会的には、異常値が示す可能性のある特定の経済イベントや政策の影響を深く探ることで、より健全な意思決定が行えるかもしれません。
全体として、このグラフは、全体構造を把握し、潜在的な異常やトレンドを発見するための第一歩として適しています。
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。
