📊 データ分析（GPT-4.1による）
## WEIスコアの推移に関する分析
### 1. 時系列推移
全体的なWEIスコアの動向において、以下の傾向が示されています。
– **初期の低調から上昇**: 初期7月上旬では総合WEIスコアは比較的低く（0.65〜0.70）、徐々に上昇し、代表的なピークは7月6日から9日ごろの0.85に到達、その後やや横ばい。
– **個人と社会WEIの調整**: 個人WEI平均と社会WEI平均の差異が徐々に調整され、一緒にスコアが向上する様子が見られます。
詳細項目でも7月1日〜5日間には相対的に低いスコアが観察され（個人的な経済的余裕や健康面など）、6日以降大幅な改善が見られます。
### 2. 異常値
異常値は多く見られるが、主に次の期間で際立つスコア変動が原因。
– **7月3日**: 個々の項目（経済的余裕、健康状態、心理的ストレスなど）で非常に高いあるいは低いスコアが観察される一方で、これは大きな異常として活動的な経済や健康関連のイベントが影響を与えたか。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 全体的な上昇トレンドが認められる。社会の状況は時間とともに安定化している様子が見受けられる。
– **季節性**: 特定の周期的な変動は見逃せないが、この30日間のデータのみでは特定し難い。
– **残差**: 残差は普遍的で特定のパターンが再現し難いため、突発的なイベントや外部要因が要因となっている可能性。
### 4. 項目間の相関
相関ヒートマップからは、以下の関連性が見られます。
– **個人の経済的余裕と全体WEIの強い相関**: 経済的余裕は個人と社会の他の項目に比例しやすく、統合的なWEIスコアを動かしている。
– **社会基盤の充実度と持続可能性**: 社会基盤と持続可能性は非常に高い関連性があり、教育やインフラが社会整備に影響している。
### 5. データ分布
箱ひげ図からは以下のような特性が確認されます:
– **中央値の上昇**: 各カテゴリでの中央値自体が7月中旬に向けて上昇し、社会環境や個々のコンディションが改善する姿が見られます。
– **外れ値の頻度**: いくつかの項目では外部要因（例：市場変動や政策変更）がそれらのスコアの外れ値を引き起こしているように見えます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が非常に高い**: 社会の大部分の変動が第一主成分によって説明され、経済的変化と健康維持が主要な動因である可能性が高い。
– **PC2の寄与**: 第二主成分の寄与は10%と控えめで、これがそれほど大きなパターンを表していないことを意味します。
### 結論
この30日間の分析では、特に後半にかけての改善傾向が複数の指標で観測され、特に社会インフラの整備と個人の経済的余裕が中心的な改善要因です。データの異常値は突発的な外部要因の存在を伺わせ、データの不規則な動きは社会的な変動に起因す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:
## グラフ分析の詳細
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は概ね安定しており、0.8付近で横ばいの傾向が見られます。
– 予測データは複数種類の手法で描かれており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がそれぞれ異なる予測を示しています。ランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示し、他の手法は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が観測されていますが、これらは全体の傾向に大きな影響を与えていないようです。外れ値は黒い円で囲まれています。
3. **各プロットや要素**
– プロットは実績（青）、予測（赤）は異なる色で示されることで、異なるデータが直感的に区別できるようになっています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間として機能しています。
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明確な相関は見当たりませんが、予測の不確かさを視覚化しており、予測精度の限界を理解するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は主に0.7から0.9の間に集中しています。
– 各予測手法は異なる未来の可能性を指し示しており、多様な分析が可能です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが比較的一定していることから、経済状況が安定していると仮定できます。予測手法の違いを考慮し、どの手法が過去の実績データに最も近いかを評価することで、より適切な見通しを得られるでしょう。
– ランダムフォレスト回帰が上昇を示しているため、楽観的なシナリオでは経済の改善が見込まれる可能性があります。
全体として、このグラフは過去の実績と未来の予測を視覚的に比較できるため、戦略立案やリスク管理に役立つツールとなります。
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:
このグラフは、個人のWEI（Well-being Economic Index）平均スコアの推移を30日間にわたって示しています。以下に、視覚的な特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（実績）はおおよそ横ばいです。スコアは安定しており、大きな変動は見られません。
– 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）は、今後の上昇傾向を示しています。特に線形回帰とランダムフォレストの予測ラインが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側にいくつかの外れ値が見られます。これらのデータは、他のデータポイントに比べて低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を表し、スコアの実際の推移を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、予想されるスコアの幅を示します。
– 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異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルは、それぞれ異なるトレンドを示しています。特に線形回帰とランダムフォレスト回帰が顕著に上昇を示唆しており、決定木回帰は横ばいを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアには安定性があり、外れ値を除いてほとんどのデータが狭い範囲に集中しています。
6. **人間の直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 人々は、現在の安定したスコアから大きな変動がない限り、経済状況が比較的安定していると感じるでしょう。
– 予測が上昇傾向を示しているため、今後の経済的な改善への期待が高まる可能性があります。しかし、外れ値の存在が示唆するように、特定の要因による一時的な不安定さに注意が必要です。
この分析により、企業や政策立案者は未来の経済動向を予測し、適切な戦略を策定するのに役立てることができます。
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**
– 実績（青いプロット）は、全体的に横ばいの傾向を示していますが、小さな変動が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれも横ばいで安定した予測が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一つの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）があり、WEIスコアが一時的に低下しています。しかし、それ以外のデータポイントは密集しており、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青の点）は、現実のデータを示しています。
– 外れ値は、通常のデータ点から大きく逸脱した値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、その中で予測データが存在することが期待されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データはおおむね一致しており、特にランダムフォレスト回帰と実績の間には高い一致性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測の不確かさの範囲内に収まっています。予測手法の中でランダムフォレスト回帰が最も実績に近い結果を示している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアの安定性は、短期的には大きな経済イベントや変動がないことを示唆しています。
– 外れ値は注視が必要なポイントですが、全体のパフォーマンスに大きな影響を与えているわけではありません。
– 予測手法の中で安定した結果を示すランダムフォレスト回帰を活用することで、将来的なデータの予測精度を向上させることができるでしょう。
この分析からは、WEIスコアが今後も安定した推移を維持する可能性が高いと考えられます。ビジネスや政策立案においても、予測モデルを基にした意思決定が有効に働くでしょう。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）**は7月初旬に若干の変動を見せた後、ほぼ横ばいになっています。特に7月8日以降は安定した動きです。
– **予測（線グラフ）**としては、線形回帰（灰色）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）が示されており、それぞれ異なる予測パターンを見せています。特にランダムフォレスト回帰は8月にかけての上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が7月初旬に観察されます（黒い縁取り）。ただし、それらが全体のトレンドに大きな影響を与えている様子はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**は実際の観測値を示します。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを表し、データのばらつきを示しています。線形回帰モデルのばらつきは他のモデルよりも狭い範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによる将来の値の見通しは異なりますが、全体として安定した傾向を維持しつつ、若干の上昇傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のばらつきはあるものの、その後のデータが比較的一貫していることから、個人の経済余裕に関してはある程度の安定性があると見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人々は短期間での予測に従って経済的意思決定を行いやすいことが示唆されます。特にランダムフォレストが示す上昇トレンドはポジティブな経済予測を提供しています。
– 経済的余裕の安定と予測モデル間のばらつきから、リスクを考慮しつつも楽観的な見方が求められます。ビジネス戦略においては、柔軟性を持った計画が有効かもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのデータ（青いプロット）は期間初期から中盤にかけて横ばいで、0.65から0.75付近で安定しています。
– 予測データから見ると、線形回帰（薄紫）ではゆるやかに上昇していますが、他の予測（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で異常値（黒い丸）がいくつか見られますが、その後はデータが安定しています。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 青い点：実際のWEIスコアの推移
– 赤いX：予測されたWEIスコア
– 異常値はデータの中で他と異なる特異な値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、3σ内に収まると予測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**
– 複数のモデルによる予測は実績に対して大きな乖離はないが、微妙な差が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは一定の安定性を示しており、大きな変動は見られません。
– 予測も比較的狭い範囲で行われており、一貫性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが一定の安定性を保っていることから、個人の健康状態は安定していると考えられます。
– 社会的には、こうした安定的な健康状態の維持は、医療費の抑制や労働生産性の向上に寄与する可能性があります。
– ビジネスにおいては健康状態のモニタリングが容易となり、予測を活用して早期に介入することで、個人の健康を向上させる戦略を立てやすくなるでしょう。
このグラフは、個人の健康状態が予測可能で安定していることを示しており、健康管理における定量的なアプローチの有用性を示唆しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青点）は期間の前半で比較的一貫しており、その後、不確実性が増える予測期間が続いています。予測において線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使用されています。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は、微増の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日間に、いくつかの外れ値が観察されています。円で囲まれた観測は異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、予測は赤い「×」で表されています。
– 灰色のシェーディングエリアは、予測の不確かさの範囲を指しており、AIによる予測の信頼性を保管しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは複数の回帰モデルによって表され、それぞれ異なるトレンドを示しています。決定木回帰（青線）は横ばい傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測値の間に強い相関は見られませんが、外れ値が予測の不確かさに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な考察とビジネス・社会への影響**
– この期間のストレススコアが変動することで、社会における経済的不安や個人の心理的健康が影響を受けている可能性があります。
– ストレスレベルの安定化が目指すべき目標であり、経済政策や健康管理の取り組みが求められるかもしれません。
この分析は全体として、心理的ストレスが予測によってどのように変わり得るのかを示しており、その不安定さは経済や社会の動向と密接に関連しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データは7月初旬から中旬にかけて0.6〜0.8の間で変動しており、特定の方向性は観察されません。
– ランダムフォレスト回帰の予測は7月15日を境に急上昇し、その後は横ばいです。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、最初から横ばいを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として判定されたデータがいくつかあり、概ね初期の期間に集中しています。
– ランダムフォレストの予測では急激な上昇が見られます。
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、オレンジ色の丸で囲まれたものが外れ値として認識されています。
– 線の色によって異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。
– 灰色の範囲は予測の信頼区間を示しており、実績データと多くの部分で重なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが予測信頼区間とおおよそ一致しており、全体として予測モデルが実績を捉えています。
– ランダムフォレストの急上昇は、他のモデルとは異なり特異性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布はばらつきがあるものの、予測モデルとの間にはある程度の一致が見られます。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 実績データのばらつきは、個人の自由度や自治度が日や条件によって変動しやすいことを示している可能性があります。
– ランダムフォレストの予測が急上昇した場合、外的要因や政策変更などの影響が考えられ、継続的な観察が求められます。
– 経済的には、自由度が上がる方向に進むとすれば、消費者や市場への好影響が期待されるでしょう。
このグラフは、今後のデータの収集とモデルの精度向上に向けたさらなる分析のための良い基盤となります。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初めの20日間ほどはWEIスコアが0.5から0.9の間で変動しています。その後、予測値が出ており、それぞれ水平に推移しています。
– 実績データには大きなトレンドの変化は見られず、予測に向けて安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が数点見受けられますが、全体の中で特に不規則な動きはなく、散点のばらつき程度です。
3. **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、黒い丸で囲まれた箇所は外れ値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（誤差範囲）を示しています。
– 色分けされた線は異なる予測手法によるもので、予測の信頼性や手法間の違いを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測が実績よりも高めに設定されており、現在の状況から改善を見込む動きを示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.5から0.9の範囲で分布しています。一方、予測データは高めの位置にあるため、現在のデータよりも良い状況を期待している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 予測は全体として現状よりも改善を示唆しており、その背景には政策変更や社会的なイニシアティブが考えられます。
– ビジネスや社会においては、予測された改善が本当に実現するかが焦点となり、このような予測に基づいて意思決定を行うことで、社会的な公平性や公正さが向上する可能性があります。
このグラフに基づくと、予測はポジティブな方向を示しており、それが期待される実現に対して、政策や社会活動の強化が重要になることが直感的に理解されます。
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**
– 実績データ（青色のプロット）は0.8付近で安定しています。
– 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）は全て横ばいで、全体的に安定した高い値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には、いくつかのデータポイントが0.8よりもやや低い値を取っており、これは異常値としてマークされています。
– それ以降は特に目立っ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**
– 青いプロットは実績値で、過去のWEIスコアの実際のデータを示しています。
– xマークは予測された値で、異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による将来のスコアの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、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値は安定しており、すべての予測モデルの予測値もそれに倣っています。ライナーな傾向は見られず、全体的に水平トレンドが強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で非常に高い相関があり、予測信頼区間内に全てが収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフは非常に安定したスコアを示しており、社会の持続可能性と自治性が高いことを示唆しています。
– 予測も安定しているため、短期的には大きな変化は見込まれないでしょう。この安定性は、政策やビジネス戦略において安心感を提供するため、新規事業や投資におけるリスクが低減される可能性があります。
全体として、このグラフは安定した社会の状態を示し、それが維持されることが予測されています。これにより、企業や政策立案者に対して、今後の計画や施策を安定した基盤を基に立てることができるという安心感を与えます。
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:
以下がグラフ分析の結果とその洞察です。
1. トレンド:
– 実績（青い点）は大まかに横ばいで推移していますが、若干の変動があります。
– 予測（紫の線）の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰には、微細な違いがありますが、いずれも、期間の中盤から末にかけて上昇傾向を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 一部の実績データは外れ値として強調されています（黒い円）。
– 急激な変動は見られませんが、いくつかの点で小さな変動があります。
3. 各プロットや要素:
– 青い点は実績データ、予測の部分は異なる色の線で示されています。
– 予測の不確かさ（グレーの範囲）はほどほど生じている状態を表しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データは予測と大きく乖離していないように見えますが、予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の間には微細な違いがあります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績と予測の全般的な分布は、概ね一致しているようです。このことから、予測モデルは実績データをある程度うまく説明している可能性があります。
6. 洞察と影響:
– このグラフから、人々は社会基盤や教育機会のウェルビーイング指数（WEI）が安定していると感じるでしょう。
– 外れ値の存在は、突発的な社会事件や政策変更などが影響している可能性があります。
– モデルの予測精度が高い場合、将来の政策策定に役立てられる可能性があります。
– 上昇傾向の予測は、社会基盤や教育が改善される見通しを示しており、ビジネス環境の改善や投資の機会拡大への期待が高まるかもしれません。
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**
– 実績のスコアは初期に0.6から1.0の間で変動しており、特に大きなトレンドは観察されません。
– 時系列の後半で予測スコアは上昇し、その後横ばいの傾向となっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいていくつかの外れ値が観察され、それらは黒い円で囲まれています。これは期間中の不安定さや異常な変動を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を示しています。
– xマークが予測値を示し、紫、青、緑の線は異なる予測モデルによる予測値を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に乖離があり、モデルによって異なる精度が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は0.6から1.0の範囲で比較的密に分布していますが、外れ値の存在が全体の傾向を理解する上で重要かもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の実績データの変動は、社会的または経済的な不安定要素の存在を示している可能性があります。
– 予測値の上昇とその後の安定性は、政策の改善や状況の正常化を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、共生、多様性、自由の保障が強化されつつあることを示唆し、これに関連する施策や取り組みが効果を発揮している可能性があります。
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:
以下のグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日時の進行に従い、色の濃淡が変化しています。特に、時間帯16時から19時にかけて、7月6日以降は色がより明るくなり、WEIスコアが上昇していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日において、16時の時間帯で急に明るい黄色が現れ、この日が他の日と比べて目立っていることがわかります。これは急激なWEIスコアの上昇を意味します。
3. **各プロットや要素**:
– カラーの濃淡はWEIスコアの高さを示しており、明るい色ほど高いスコアを示します。黄色は特に高いスコアを、濃い青や紫は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一天では、朝から夜にかけてスコアが変わっていることが示されており、ある時間帯に集中してWEIが高くなる傾向があることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝や夜間ではスコアが低くなりやすく、特定の時間帯、特に夕方にスコアが高くなりがちです。このパターンは全体的な日中のエネルギー消費やビジネス活動の盛り上がりを反映している可能性があります。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– このグラフから、社会活動や経済活動が特定の時間帯に活発化することが見て取れ、特に7月6日には何か特別な要因があった可能性が推測されます。企業戦略として、その日に集中した活動が成功した、もしくは予期しない需要が発生したと考えられます。このデータは将来の経済活動計画において、時間帯ごとの最適化やマーケティング施策のタイミングを考える際に有用です。
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:
以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色が異なり、一定の周期性が見られます。特に朝と夕方の時間帯に色の変化が集中しています。このことから、これらの時間帯に特定の行動や活動が影響している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 早朝から朝（15時、19時）にかけて一部の色の変化が激しく、これが異常値や特定のイベントの影響として捉えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEI平均スコアを示しており、色が暗いほどスコアが低く、明るいほど高いことが分かります。特に7月6日からの変化が顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日の異なる時間帯での平均スコアの変動が見られ、特定の時間帯に対して他の時間帯が明確に異なるパターンを見せています。これは、例えば業務の開始と終了に関連した影響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**:
– 同じ日に濃い色と明るい色が混在することがあり、特定の時間帯に生産性または活動レベルが大きく異なる状況を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間帯でのスコアの急激な上昇や下降は、業務効率や生産性に影響を与える可能性があります。また、これらの時間帯における変動の影響を理解し、対策を講じることで、業務運営や社員のモチベーション向上に寄与するかもしれません。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯における経済活動のパターンを理解するのに役立ちます。これらの洞察を活用することで、効率的な時間管理やリソース配分の改善が期待されます。
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:
グラフについて分析と洞察を以下に述べます。
1. トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯（特に8時や16時）でヒートマップの色が濃い緑から黄色へと変わっており、WEIスコアが改善していることを示唆します。
– 一部の時間帯では、濃い色（青や紫）が見られ、これは低いスコアを示しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 2025年7月6日頃の16時間帯で急激な変動が見られ、その時のスコアが大幅に改善（黄色）しています。
– 他の時間帯と比較し、19時間帯では特に変動が激しいことが見て取れます。
3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味
– 色の変化はWEIスコアの変化を示し、緑から黄色にかけて明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– 青や紫の領域は、比較的低いスコアを示しており、改善が必要な部分と考えられます。
4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– 各時間帯毎のスコアが日々変動していますが、特定の時間帯（特に16時や19時）は周期的に高い変動を示しているようです。
5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な相関関係はこのグラフからは読み取りにくいが、特定の時間帯のスコアが改善している傾向があります。
6. このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響に関する洞察
– トレンドの変化から見ると、時間帯によっては業務効率が改善している可能性が示唆されます。
– ビジネス面では、特定の時間帯の効率改善により、生産性向上が期待できるかもしれません。
– 社会的には、時間帯別の効率や満足度を向上させるための取り組みが有効であることを示している可能性があります。
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:
このヒートマップは、30日間における各WEI項目間の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには時間的変化は示されていないため、トレンド情報はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このグラフでは、相関が異常に高いまたは低い場合が「異常」として捉えられることがありますが、全体的に調和のとれた相関関係が見られるため、特に外れ値とする事象は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示し、赤色に近い色は高い正の相関、青色は負の相関を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEI項目の組み合わせを見て取ることができ、例えば「総合WEI」と「個人WEI平均」との間には非常に高い相関があります（0.90）。
– 「個人WEI (精神的ストレス)」と「個人WEI (自由度と自治)」はほとんど相関がない（0.19）ため、これらは独立した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」には非常に高い相関（0.93）が見られます。
– 全体的に個人および社会のWEI項目間に様々な程度の相関があり、その強さが各項目間で異なります。
6. **直感的感覚とビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップからは、WEIのどの要素が他の要素に影響を与えるか、または類似した動きをするかの理解が容易であり、これにより政策立案者やビジネスリーダーが重点的に取り組むべき領域、例えば「自由度と自治」や「共生・多様性」に重点を置くことで、社会全体の福祉を高める可能性があります。
– 社会的な政策やプログラムの効果を測る際に、どの領域を強化することで他の分野が改善される可能性があるかを探る手がかりとなるでしょう。
この相関ヒートマップは、複雑な経済および社会の指標間関係を一目で把握するために非常に有用であり、データに基づいた戦略的意思決定を支援します。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **全体の分布**：全体として、WEIスコアの中央値がやや高い位置に分布しています。大半のデータが横ばいのトレンドを示しています。
– **カテゴリ間の変動**：複数のカテゴリで分布にばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**：いくつかのカテゴリ（例：個人WEIの心理的ストレスや社会WEIの公共善）で明らかな外れ値が見られます。
– **急激な変動**：個人WEIの経済的余裕や社会WEIの公共善で、広い四分位範囲が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **中央値の線**：各ボックスの中央の線は、カテゴリーの中央値を示しています。
– **ボックスの範囲**：各ボックスの長さは、データの50%がこの範囲内にあることを示しています（第1四分位～第3四分位）。
– **ヒゲの範囲**：ヒゲはデータの全体的な広がりを示しており、異常値とみなされるデータポイントを含むことがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは30日間の一貫した観測期間に基づいており、特定の時間的なトレンドは示されていませんが、個々のタイプ間の比較により、各カテゴリの安定性や分散の大きさが観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人の心理的ストレスと経済的余裕の間に、他のWEIよりも広いデータ範囲が見られ、これらのカテゴリにおいてより不安定な要素が存在する可能性があります。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**
– **直感的視点**：全般的に高い中央値を持つカテゴリは、個々の側面に安定的な要素を指し示すかもしれませんが、一部のカテゴリで広い分布と外れ値が見られることは、特定の社会や経済的な圧力や不安を反映している可能性があります。
– **ビジネス影響**：個人の心理的ストレスや経済的余裕に大きなばらつきがあることは、消費者行動や市場の安定性に影響を与える可能性があるため、ビジネス戦略において考慮すべき要素となります。
– **社会的影響**：公共善での不安定性は、政策策定や社会プログラムの必要性を示唆する事があります。
この分析から、特定のWEIスコアカテゴリーに対する細やかな調査が、社会・経済へのより深い洞察を得るために必要であると考えられます。
総合WEI STL分解グラフ
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以下は、STL分解グラフについての分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフを見ると、30日間の観測値全体のトレンドは緩やかな上昇を示しています。基礎的な経済指標が徐々に改善している可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値や急激な変動は観察されません。観測された値は比較的一貫しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– **Observed（観測値）**: 実際のデータを表しています。上昇傾向があります。
– **Trend（トレンド）**: データの一般的な傾向を示しており、長期的に上昇しています。
– **Seasonal（季節性）**: 短期的な周期的変動を示しています。小さな周期的変動がありますが、大きくはありません。
– **Residual（残差）**: トレンドと季節性を除去した後のデータで、ほぼ零に近く、データの説明力が高いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各成分は合成されたデータを構成しています。トレンドが安定した上昇を示し、季節性は比較的小さいため、残差も安定していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値とトレンドの間には強い正の相関があるように見えます。季節性の影響は小さいですが、短期的には観測値を上下に動かしています。
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**:
– 全体的な上昇トレンドが見られるため、経済の回復や改善の兆しを感じ取るかもしれません。ただし、季節変動が存在するため、ビジネス上の判断にはこれを考慮する必要があります。短期的な波動に対処するために、柔軟な戦略が求められるでしょう。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **観察値 (Observed)**: 緩やかな上昇傾向があります。最初はやや変動がありますが、中盤以降には上昇に転じ、安定した高値を示しています。
– **トレンド (Trend)**: 持続的な上昇トレンドが強調されています。全体として右肩上がりで、安定した成長を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急ショックは見られません。ただし、観察値に一時的な変動があり、その変動を季節性要因や残差が吸収しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **季節性 (Seasonal)**: 定期的な上下動を示しており、これは経済指標特有の短期的な反復パターンを表現しています。
– **残差 (Residual)**: 残差は比較的小さい変動に留まり、モデルがデータをうまく説明し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**
– 観察値とトレンドの増加傾向は一致していますが、季節性や残差が短期的な変動を生み出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドがしっかりと上昇している中で、季節性要因が盛衰を作り出すことで、データに周期的な変動をもたらしています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会的影響**
– 経済カテゴリの個人WEIスコアの上昇傾向は、経済活動や個人の経済的な好調さを反映している可能性があります。これにより、消費者信頼感の向上や市場の活性化につながるかもしれません。
– 季節変動は特定の月や年次イベントに関連し、計画や予測において考慮すべき要素となります。ビジネスはこれを利用して生産や販売戦略を最適化できるでしょう。
この分析をもとに、短期的な変動を考慮しつつも総じてポジティブな経済見通しを描くことができるかもしれません。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **Trend**プロットを見ると、全体として上昇傾向にあります。このことから、社会WEI平均スコアにおいて、観察された期間中は全体的な改善が見られたと言えるでしょう。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Observed**プロットでは、急激な上昇と下落が散見されます。特に初期の数日間での下落と、その後の数値の急上昇が目立ちます。
– **Residual**プロットでは、非常に小さい変動が示されています。これはモデルによって捉えられていない変動要素が少ないことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**は実際に観測された値を示し、全体的に変動があることを反映しています。
– **Trend**は長期的な方向を示し、持続的な上昇を示しています。
– **Seasonal**は周期的な変動を表し、小さいが明確な季節性パターンが存在することを示しています。
– **Residual**は観測データからトレンドと季節性を除外した後の残差を示していますが、ここでは非常に小さいため、モデルがデータをよく捉えていることが示唆されます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– トレンドが上昇している一方で、季節性の変動は比較的小さく、安定した傾向が維持されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ObserevedとTrendには明らかな相関が見られます。Seasonalは短期間の変動を示し、Residualは小さな変動のみを反映しています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– グラフから、人々が直感的に「改善が進んでいる」と感じ取ることが予想されます。社会WEI平均スコアの上昇は、経済や社会にとってポジティブな動きであり、ビジネスにおいても消費者や企業の自信の増加につながる可能性があります。このような上昇傾向は、政策決定者にとっても重要な指標となりうるでしょう。
このグラフは、短期的な波を乗り越えて徐々に向上するというポジティブな経済動向を示唆しています。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、経済カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 横ばいの分布であり、特定の一方向への強い移動は見られません。このため、累積的な上昇や下降トレンドは不明瞭です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分の-0.4に近い点や第2主成分の0.10以上の点は、クラスタから離れている外れ値として考えられます。これらの外れ値は、特異な条件やイベントに起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは一つの観測点を示し、第1主成分と第2主成分に基づく位置を表しています。色や密度の情報がないため、明示的なクラスターは識別できませんが、中央部分にデータが集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ではないため、直接的な関係性はありませんが、経済データの構成要素がどのように変化しているかを評価する一助となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは広く分布しており、一部の主成分での強い相関は示されていません。軽い正の相関が第1主成分に見られるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析により、データの背後にある主要な変動因子が特定されている可能性があります。この分析により、経済活動を動かす主要要素を把握し、政策決定やビジネス戦略の見直しに利用できます。特に外れ値の解析によって、通常のパターンから外れた経済イベントやアノマリーを特定する手がかりを得ることができます。
このグラフは、データの次元削減を通じて理解の促進を目的としており、抽出された主成分が経済の動向にどのように関与しているかを探る基礎となります。
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。