📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析レポート
**1. 時系列推移**:
– **総合WEI**: 期間全体を通じて顕著なトレンドは、7月6日以降のスコア上昇です。最初の方は0.65付近で低迷していましたが、最終的には0.85付近まで上昇しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは全体的に安定していますが、一部の日付で顕著なスコアの上昇が見られました。社会WEIは7月6日からの劇的な増加が目立ちます。
**2. 異常値**:
– **7月1日から4日の間**に、総合WEIが著しく低い水準を記録しました（0.64から0.72）。日常の変動や一時的な社会経済の変動が影響した可能性があります。
– **7月6日と7日の**急激なスコア上昇（0.83から0.85）は、特定の政策発表や経済的出来事が関与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)**:
– **トレンド**: 長期トレンドとしては7月6日を境に、より高い安定した水準へとシフトしました。
– **季節性**: 季節的変動は特に見られませんが、特定の時間帯のデータ増加が見られることから、評価実施のタイミングに依存する可能性があります。
– **残差**: 残差の大きな変動はないため、観測される変動は主にトレンド成分からきている可能性が高いです。
**4. 項目間の相関**:
– **経済的余裕**と**心理的ストレス**にはやや逆相関が認められました。これは、経済的余裕が増加することでストレスが減少する可能性を示唆しています。
– **社会WEIの項目間**でも、高い相関が確認されました（例: **社会基盤と持続可能性**）。これらは各構成要素が一緒に向上または悪化することを示唆しています。
**5. データ分布**:
– 箱ひげ図では、社会的項目や個人の経済状況のスコアには著しい外れ値が見られました。これらは一時的なイベントやデータ収集の特性を反映しているかもしれません。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**:
– **PC1が66%**の寄与率で、主な変動要因となっています。これは、収入や財政の余裕がWEIにおいて最も強く影響を与えている可能性を示唆しています。
– 一方で**PC2の寄与率は10%**にすぎませんが、これには個人の健康やストレス関連の要因が含まれている可能性があります。
### 結論
この期間におけるWEIスコアの上昇は、特定の経済的または社会的出来事に起因する可能性がありますが、その詳細な要因はさらに深掘り調査が必要です。特定の日付に関する異常値が何を示唆するのかを分析しながら、各指標間の相関関係を考慮してさらなる施策を講じるとよいでしょう。
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AIの青いプロットは、基本的に0.7から0.8の範囲で横ばいになっています。明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか見られますが、全体的には大きな急激な変動はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績AI（実績データ）を示し、予測AIの異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が別々の線で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。この範囲内に実績データが収まっていることから、予測モデルの精度は比較的高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは実績データに対して微妙に異なる推移をしているが、全体的にモデルの予測は実績範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データには、精度が高く一貫した相関関係があります。予測は実績に対して安定したパフォーマンスを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績データが安定しているため、ビジネスや経済の現状は安定している可能性があります。大きな外的要因がない限り、現状は維持されると考えられます。
– 各予測手法の一致度が高いため、今後の予測に対して信頼性があり、戦略的計画に活用できるでしょう。
この分析は、経済やビジネスの安定性維持に関する指標として、現在の状況を把握するのに役立ちます。
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:
## 視覚的特徴の分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ (青いプロット)**:
– 初期に急激な上昇が見られ、その後は比較的安定した水準を保っている。
– **予測データ (紫や水色の線)**:
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は軽い上昇トレンドを示しており、線形回帰（水色の線）と決定木回帰（青い線）は横ばいで安定している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期に示されたいくつかの外れ値（黒い円で強調）が注目され、最初期の急激な変動を反映している可能性がある。
### 3. 要素の意味
– **色とプロット**:
– 青いプロットは実績を示し、予測は異なる色の線で表現されている。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、モデルの予測信頼性の指標となる。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測は互いに関連している。異なる予測手法が用いられ、それぞれが異なるトレンドを予測しているが、全般的に実績に基づいた保守的な見方を提供している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績プロットは主に一定範囲内に集中しており、安定した分布を示している。予測は安定または軽い増加を仮定している。
### 6. 直感とビジネス/社会的影響
– 初期の変動は不安定な要素や外的ショックを反映する可能性がある。安定した水準の維持は、経済の堅調さを示唆する。
– 将来的な予測の安定性、特にランダムフォレストによるわずかな上昇トレンドは、経済活動の徐々な改善を示唆。
– ビジネス戦略や政策案において、突発的な変動ではなく、安定した成長を求める姿勢が求められる。この安定性は投資判断や経済政策の基礎となり得る。
全体として、グラフは過去の変動を乗り越えた安定期を示し、将来的な安心感を与える構造を持っている。この情報は、経済予測やビジネス戦略の策定において重要な要素となるであろう。
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
1. **トレンド:**
– 実績AI（青いプロット）は最初の期間で横ばいから若干の下降を示しています。後半はかなりの変動が見られます。
– 予測はさまざまな回帰モデルで示されていますが、全体的に安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データには外れ値がいくつか存在し、特に一部の日付において急激な変動が見られます。
– 外れ値は黒い枠で示されており、予測範囲（グレーの範囲）から外れています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績データを示しており、実際のWEIスコアの変動を表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測の範囲と実績データの関係を視覚化しています。
– 各種予測（赤や緑、青、紫の線）は異なるモデルによる予測の安定性やモデル間の差を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 全体的に予測は安定していますが、実績データは変動が大きいため、予測と実績の間にはギャップが生じています。このギャップは、外れ値や予測範囲からの逸脱によって影響されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは時間と共に変動が大きく、離散的な分布を示しています。一方で、予測データはフラットな傾向を示すため、実績との相関は低いかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– WEIスコアの変動が大きいことから、不安定な経済状況を表している可能性があり、政策決定者やビジネスリーダーはリスクマネージメントへの対応が求められるかもしれません。
– 予測モデルが今後のトレンドをうまく捉えられていない場合、さらなるモデルの改善が必要です。
– 不確実性が高い場合の意思決定には注意が必要で、より多様なデータソースやモデルを使用した分析が有効です。
このグラフからは、経済状況の不安定さと予測の難しさが強調されており、慎重な意思決定が求められる状況が推察されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いドット）は初期に密集し、その後横ばいです。後半に実績がないため、傾向を見るのは難しいです。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンク）では緩やかな上昇がありますが、線形回帰や決定木回帰は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントに外れ値があることが確認できます（黒い円で囲まれた青いドット）。これらは通常の分布から逸脱しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いドットは実績データを示しています。
– ピンク、緑、青の異なる線は予測を示しており、それぞれ異なるアルゴリズムによるものです。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示し、この範囲内で予測が変動する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測アルゴリズムは異なる傾向を示しています。ランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを示し、他の予測はフラットです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に大きな乖離は見られませんが、予測アルゴリズム間の違いがいくつかあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 経済的余裕（WEI）は比較的一定ですが、外れ値があることから、一部個人に経済的不安定が存在する可能性があります。
– 予測アルゴリズムの違いから、不確実性があり、経済的状況の変動に対する異なる視点を提供していることが示唆されます。
– ビジネスや政策決定において、予測モデルの選択が結果に影響を与えることがあるため、注意が必要です。特に、将来の経済状況を考慮する際には、多角的な視点を持つことが重要です。
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:
このグラフについて、以下のポイントから洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いドット）が左側に集中しており、急激な変化は見られません。
– 予測（赤い×）は左から右にかけてほぼ一定ですが、ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、実績データの中にいくつかの外れ値がありますが、大きな傾向を崩すほどではありません。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示し、安定している様子が伺えます。
– 不確かさの範囲（グレーのエリア）は実績データの密集と一致しており、予測の信頼性を示している様子です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、水色の線、及び決定木回帰の予測（緑の線）はほぼ一定ですが、ランダムフォレスト回帰が微細な上昇傾向を示しており、他の手法よりもやや成長の可能性を示唆しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは0.6から0.8の帯に集まっており、予測もこの範囲で行われています。
– これらの相関を見ても、安定した範囲内での動きが続く可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 人々はこのグラフを見て、個人健康状態の安定性を感じ取るでしょう。
– WEIスコアが大きく変動しないため、健康状態の維持が続くと予測されます。
– 経済への影響としては、個人の健康が安定していることで、医療費の変動が少ないなどの安定感を提供するかもしれません。
この分析に基づき、健康状態のモニタリングは今後も継続し、異常が発生しないかを注意深く見ることが重要です。ビジネスや政策決定においては、予測と実績が一致することを確認しつつ、突然の変動への備えをしておくことが求められるでしょう。
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（青いプロット）は、全体として0.6から0.8の範囲内にあり、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 線形回帰（紫色の線）とランダムフォレスト回帰（緑色の線）は、今後のわずかな上昇を示しています。
– 決定木回帰（水色の線）は、ほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始日の付近で、外れ値（大きな黒い円で囲まれた点）が観察され、一時的な急激な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実際の数値を示し、予測は異なる色のラインで表示されています。
– グラフ上の灰色の範囲は、予測の不確かさ範囲を示しており、実績データがこの範囲内にほとんど入っていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル間での予測値の違いは小さいですが、線形回帰が他の予測よりもやや大きな上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的安定しており、急激な変動は多くありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、現在の心理的ストレスレベルが比較的一定しているとの印象を与えます。
– 経済的、社会的環境が安定している可能性が高いですが、初期の外れ値は特定のイベントや変化が影響している可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、ストレス管理の取り組みが一定の成功を収めていることが考えられますが、外れ値の原因を特定し、対策を講じることがさらなる改善につながる可能性があります。
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:
以下は提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は、期間の前半で変動が大きく、後半では安定しています。
– 予測（紫色の予測ライン）が3種類あり、特にランダムフォレスト回帰は最初の変動の後、かなり高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの前半にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた部分）が見られます。これらは統計的に異常な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤いバツは予測データです。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示します。
– 線の色で異なる予測モデルの結果（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは初期に変動し、予測モデルがそれに続く形で描かれていますが、特にランダムフォレスト回帰のスコアが高く安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の急激な変動に対して、予測モデルは全体的にスムーズなトレンドを示しています。これは短期的な変動に対するモデルの安定性を示すかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 調査対象の自由度と自治に関するスコアは、時間の経過とともに安定化しているようです。これは、制度や政策の改善があった可能性を示唆します。
– 経済的に重要な指標と考えられ、ビジネス戦略の調整や社会政策の策定に寄与するでしょう。特に、長期的な安定性が重要視される場面での活用が期待できます。
グラフ全体から、短期間での変動に対して、長期的な安定性の重要性を再認識させる結果と見て取れます。このデータは、変動要因を特定し、適切な対応策を講じるための貴重な情報源となるでしょう。
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**
– 実績データ（青い点）は比較的ばらつきがありますが、全体的に見ると大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（紫、青緑、シアンの線）は直線的で、一度基準値を設定するとその後変動がない様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い円でハイライトされた点が見られます。これらの点は他のデータポイントから大きく離れています。
– 初期の頃にデータのばらつきが大きく、一定の範囲内に収まらない期間があるようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIの過去30日間のデータを示しています。
– 紫、青緑、シアンの線は異なる予測モデルの出力です。予測結果は一定の安定した数値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しており、実績データの大半を含んでいます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの出力（紫、青緑、シアン）は全て一定であり、実績データの変動に追随していないことからモデルの予測力の限界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**
– 実績データにはばらつきが見られ、特定の範囲に集まる傾向が見受けられますが、予測データと一致しているとは言えません。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**
– 実績データのばらつきや外れ値は、社会の公平性に関する指標が安定していないことを示唆します。ビジネスや政策決定者はこのばらつきを重視し、より詳細な分析や対応策が必要となるでしょう。
– 予測モデルが一定の予測をし続けているのに対し、実績データが不安定なことから、予測モデルの見直しや改善が求められる可能性があります。
– 経済や社会政策の立案において、現実世界の不確実性を反映した新たなアプローチが必要とされることが明らかです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期には実績AIのスコアが急激に上昇していますが、その後は横ばいに移行しています。
– 予測AIのスコア（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの外れ値が見られますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い丸は実績AIのスコアを示しています。
– グラフ内の黒の円は外れ値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲です。
– 各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる色で示され、一定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AIと予測AIのスコアには初期段階で差がありますが、その後、いずれの予測方法ともにスコアの変動が少ないことから、予測精度が改善された可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期にはばらつきが見られますが、その後のスコアは比較的安定しており、予測と実績の間に高い相関が見られる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体としてWEIスコアは高いレベルで安定しており、持続可能性と自治性においては健全な状況であると判断できます。
– 初期の不安定さは、予測精度の向上や外部的要因の改善によって解消された可能性があります。
– ビジネスや社会においても、持続可能性と自治性の向上が期待されます。安定したスコアの維持は、政策決定や戦略の策定においてプラスに働くでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータ点（青）は横ばいで推移しています。大きな変動はなく、WEIスコアは安定して0.8前後であることがわかります。
– ランダムフォレスト回帰での予測（ピンク）は、わずかに上昇してから横ばいに転じているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの実績データ点で異常値（白で囲まれた青）が見られますが、それらは全体のトレンドに大きく影響を与えてはいないようです。
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、一定の範囲内で安定しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰での予測を示しています。途中で予測値が上昇しているのが特徴的です。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、比較的一定です。
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で大きな乖離は見られませんが、ランダムフォレストがわずかな上昇を予測しているのは興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績データに対する予測データのトレンドは、実績に基づいており強い相関を持っているように見受けられます。
6. **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**:
– 人々はこのグラフから、社会基盤や教育機会が安定していることを感じるでしょう。予測のわずかな上昇はプラスの兆候として受け取られるかもしれません。
– この安定性は政策決定や投資の計画において安心材料となる可能性があります。ビジネスにおいては、安定した環境が持続可能な成長を促す前兆と捉えられるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は、最初の部分で0.6から0.9の範囲内にランダムに分布している。
– 予測（線、紫色）は初期に急激に上昇した後、0.9付近で安定している。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 異常値（黒い丸で囲まれた青い点）が散見され、その多くが0.6未満の低いスコアを示している。
– 初期の実績データはバラつきが大きいが、予測は一貫して横ばいの傾向を示している。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点（実績AI）は実際のスコアを示しており、現場からのリアルタイムの変動を反映している。
– 線（紫）はランダムフォレストによる予測で、一貫性のある成長と安定を予想している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は異なるが、全体として同様のトレンドを示している。
– ランダムフォレストは他の予測手法に比べて若干高い値を示しており、より楽観的な見通しを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータは予測と比べて分散が大きい一方、予測はより安定している。
– 実績と予測の間に直接的な相関は見られないが、全体的な傾向としては改善傾向を示している。
6. **人間が感じる直感およびビジネス・社会への影響**:
– グラフから直感的に感じ取れるのは、実績データの変動が大きい中で、モデル予測は成長と安定の兆候を示している点。
– ビジネスや社会においては、これらの予測トレンドに基づき、政策や戦略を立てる際に一貫性と成長への期待が持たれる可能性がある。ただし、実績の不安定さは政策決定において注意を促す要因となる。
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:
このヒートマップは、日付と時間帯に基づいて色で示された総合WEIスコアの変動を視覚化しています。以下に示す直感的および分析的な洞察を考慮してください。
1. **トレンド**:
– 上部の時間帯（7時～8時）では、7月1日から7月15日にかけてスコアが徐々に上昇し、全体的に良好な状態を示しています。
– 中央の時間帯（15時～16時）でも同様の上昇傾向が見られますが、上部よりもやや遅れて黄色の濃い変化があります。
– 下部の時間帯（23時）は他の時間帯よりもスコアが低く、一貫性はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日16時から19時にかけて急激なスコアの上昇が見られます。黄色の色が示すようにこの時間帯で特異な高スコアが観察されます。
3. **プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、青から緑、黄へと移行するに連れてスコアが高くなっていることがわかります。
4. **関係性**:
– 朝と夕方の時間帯で、スコアは徐々に改善されるトレンドを示していますが、夜間のスコアは不安定です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による違いが顕著であり、早朝と昼過ぎに主要な活動が行われていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 多くの経済活動が朝から夕方にかけてピークを迎え、夜間は活動が低調であることが示唆されます。
– 企業は朝と夕方の時間帯をターゲットにすることで、効率的なリソース配分が可能となるかもしれません。
– スコアの急激な変動は、特定の日や時間に特有の要因（例：特別なイベントや市場の変動）が存在した可能性を示しています。
このヒートマップにより、経済活動における時間と日の周期的な変動パターンを把握することができ、より効果的な計画が立てられます。
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:
以下にこのヒートマップの分析を示します：
1. **トレンド**:
– 左側には色の変化が見られるが、全体的に特定の時間帯においては一定の色が続く部分が多いです。特に、2025年7月6日以降、明るい色の部分が多くなっていることから、WEIスコアが高い状態が続いていることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの時間帯（8時、15時）で急激な色の変化が見られます。特に7月4日付近でスコアが急に下がる傾向があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。濃い色は低スコア（パフォーマンス低下）、明るい色は高スコア（パフォーマンス向上）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なるパターンが現れており、特に午前と午後でパフォーマンスの変化が見られます。これは、日中の活動の変化による可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（特に日中）は高いパフォーマンスを示すことが多く、特定の日においても高スコアが持続する傾向があります。これにより、特定の曜日や時間帯に活動が集中している可能性があります。
6. **人間の直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**:
– スコアが高い時間帯が長く続くということは、生産性が高い状態が続いていることを示しています。これがビジネスにとっては全体の効率向上を示し、戦略的に良い影響を持つ可能性があります。スコアが急に下がる時間帯に対しては、原因の特定と対応が求められます。
このヒートマップからは、時間帯、日付ごとに効率や生産性を視覚的に把握することができ、業務の最適化に役立つでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が見受けられます。
1. **トレンド**:
– 各部門のWEIスコアに対して、日別の変動が見られます。色が青から緑、黄への移行はWEIスコアの上昇を示唆します。
– 日付が進むにつれ、全体的にスコアが増加しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月8日あたりに、顕著な変動が見られます。特に7月6日は黄色く表示され、急激なスコア上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡でWEIスコアの高さを示しており、色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（行）における変動が示されていますが、すべての時間帯で似たような上昇トレンドが見られます。これらが関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は観察されませんが、一定の時間帯においてスコアの変動が集中しています。このことから、特定の要因が特定の時間帯に影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– スコアの全体的な上昇トレンドは、経済状況や社会活動の改善を反映している可能性があります。特に急激なスコアの上昇が見られる日は、何か特別なイベントや政策の影響かもしれません。
– ビジネスや社会的には、これが回復期における良好な指標であると解釈され、投資や新規事業展開の機運が高まる可能性があります。
このヒートマップは、社会的または経済的な活動の変化を日ごとに可視化し、それに基づいて戦略的な意思決定を行うのに役立つでしょう。
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:
この経済カテゴリーのWEI項目相関ヒートマップから、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップはトレンドを示すものではないですが、相関の強さや方向を示しています。正の相関が強い場合、2つの項目は同じ方向に変動する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はヒートマップには直接現れませんが、強い負の相関や非常に低い相関は、他と異なる動きを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 赤い色は強い正の相関（1に近い）を示し、青い色は負の相関に近づくことを示しています（-1に近い）。
– 色の濃さが相関の強さを表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 全体として、経済項目間で正の相関が多く見られ、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」、「総合WEI」と「個人WEI平均」は強い正の相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」は他の多くの項目と低い相関を示し、特に「個人WEI（経済的余裕）」と非常に低い相関を持っています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は中程度の相関を示します。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと**:
– WEIの各項目が互いにどの程度関連しているかが一目で把握でき、特に「経済的余裕」や「共生・多様性・自由の保障」が他の多くの項目と密接に関連していることが分かります。
– ビジネスや社会への影響として、相関の高い項目同士が相互に影響を及ぼしやすいことが推測されます。特に、経済的余裕や自治性といった強い正の相関がある要素の変動は、他要素に連鎖的な影響を与える可能性があります。
これらの相関関係は、経済政策や社会福祉プログラムを策定する際の重要な指針となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– データはWEIスコアの各カテゴリでの分布を箱ひげ図で示しています。箱ひげ図は特定のトレンドを示すのではなく、カテゴリ間の中央値や分布のばらつきを見るのに適しています。そのため、このグラフから明確な上昇や下降トレンドを見ることは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ、特に「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」では、外れ値が観察されます。これは通常の範囲外にあるデータポイントを示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他と比べてスコアが広範囲に分布し、外れ値も多く、変動が大きいことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱の幅は四分位範囲を示し、中央の線は中央値を表しています。
– 箱の上下の「ヒゲ」はデータの広がりを示し、外れ値はしばしば小さい円で表示されます。
– 他のカテゴリに比べ、「社会WEI（公共性・公平さ）」は中央値が高く、一貫して高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIスコアのカテゴリごとに、個人と社会の視点でスコアが分けられています。個人のスコアよりも社会的カテゴリの方が全体的にスコアが高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリ間でスコアの範囲や分布に差が見られます。このことは、特定のWEIタイプが他のタイプと異なる要因から影響を受ける可能性があることを示唆しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の広い範囲は、これらの要素に多様な影響を及ぼす経済的要因や個人の状況があることを示します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 社会の視点でのスコアが高く安定していることから、社会全体の仕組みや政策が比較的うまく機能している可能性があります。
– 個人の経済的余裕やストレスにおいては、外れ値や範囲の広さから、個人レベルでの格差や不確実性が大きいことが伺えます。ビジネスとしては、これらの分野での介入やサポートが求められるかもしれません。
– 政府や政策立案者にとって、目立つ問題は「個人WEI（経済的余裕）」問題に対処することで、全体の幸福度を向上させる可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
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
– **Observed（観測値）**: 全体としてはわずかな上昇トレンドがありますが、途中で変動が多く見られます。
– **Trend（トレンド）**: 全体的に一定の上昇傾向を示しています。これは、選択された30日間の間に総合WEIスコアが緩やかに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
– **Observedプロット**: 7月5日で最も低下し、その後急激に回復しています。この急激な変動は、外部要因や一時的なショックによる可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 実際のWEIスコアの値を示しており、市場の変動を直接的に反映しています。
– **Trend**: 長期的な方向性を示し、ノイズを平滑化しています。
– **Seasonal（季節性）**: 短期的かつ周期的な変動を捉えており、一定のパターンを反復的に示しています。
– **Residual（残差）**: トレンドと季節性を取り除いた後の、予測できないランダムな変動を表しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– Trendは一貫して上昇しているのに対し、SeasonalとResidualはより短期的で変動が多いです。このことから、基礎的な上向きの経済動向がありつつ、日々の変動はその時々の要因に依存していることが伺えます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– SeasonalityとObservedの間には明確な相関が見られますが、ResidualはObservedとの直接的な相関がないため、予測するのが困難です。
#### 6. ビジネスや社会への影響に関する洞察
– 緩やかな上昇トレンドは、経済状況の改善またはポジティブな要因が市場に影響を与えていることを示唆しています。このことは、投資家やビジネスリーダーにとってポジティブな指標と受け取られるでしょう。
– 急激な変動や外れ値の存在は、一時的なショックや市場の不確実性を示しており、これに対する適切な対応策やリスク管理が重要となります。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフ分析
1. **トレンド**
– **Observed**: 最初は横ばいから始まり、一時的に下落した後、全体的に上昇しています。
– **Trend**: 右肩上がりの線形トレンドが見られ、個人WEIの平均が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**
– **Observed**のラインの急激な下落は外れ値として識別される可能性がありますが、全体的に影響を与えていません。
– **Residual**に極端な数値は見られませんが、微妙な曲線が観察されています。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– **Observed**: 実際に観測されたデータを表しています。
– **Trend**: 基本的なトレンド、全体的な動向を捉えています。
– **Seasonal**: 季節性や周期性のある変動を示し、短期間内での上昇と下降が読み取れます。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた後のノイズや不規則な変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各コンポーネントが互いにどのように影響し合っているかを分析することで、トレンドの上昇にもかかわらず、観察されたデータが短期的にどのように変動しているのかがより明確になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **Trend**の上昇に伴い、**Observed**もほぼ同様の上昇傾向を示していますが、短期間内の変動は**Seasonal**によって補足的に説明されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 経済指標としての個人WEI平均が上昇していることは、個人消費や経済活動の活発化を示唆しています。
– 短期的な変動は季節性に起因している可能性が高く、人々の心理や行動に反映されることがあります。
– この期間の上昇トレンドが続く場合、経済成長の期待感が増すことで、投資や消費が促進される可能性があります。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド:**
– トレンドのプロットを見ると、30日間で緩やかな上昇傾向が見られます。基軸となるトレンドが経済状況の改善を示唆しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– Observedプロットにおいて、急激な変動はあまり見られませんが、全体としてなだらかな上昇と多少の上下動があります。特に急激な外れ値はないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– Observed: 実際に観測されたデータの変動を示します。
– Trend: 長期的な動向の示すもので、本データでは上昇基調が見られます。
– Seasonal: 季節変動を示し、小幅な周期性があります。
– Residual: トレンドや季節要因で説明されないランダムな変動を示し、見たところ小さな誤差範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– Seasonalが示す波状パターンは比較的一定しており、Observedデータの上下動に部分的に影響を与えているようです。Residualは小幅であるため、説明されない変動要因は少ないようです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データに明確な相関関係は見られませんが、observedのデータはtrendに沿った動きを示しつつ、季節要因と誤差がその変動をさらに細かく補正しています。
6. **直感的な洞察および影響:**
– 観測値がトレンドに沿って上向きであることは、社会経済環境が改善しつつある状況を示しています。企業や政府は、この上昇傾向を基にして計画を立てることができるでしょう。ただし、seasonal要因による変動も組み込んだ柔軟性のある対策が必要です。社会的にも前向きな影響をもたらす可能性がありますが、予期しない要因がないか常に注意が求められます。
全体的に、このグラフは安定した経済成長が見込まれることを示唆していますが、短期的な季節変動に注意が必要です。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、WEI（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）によって可視化したものです。以下に、その視覚的特徴とそこから得られる洞察をいくつか挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分の分布を示しており、全体として特定の方向に明らかなトレンドは見られません。ただし、第1主成分（寄与率: 0.66）が特徴的に広く分散していることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分で-0.4付近の点は、他のデータと離れた位置にあり、外れ値として注目されるかもしれません。これらのデータポイントが何を示すのか、詳細な検討が必要です。
3. **プロットの意味**:
– 各点はWEIの構成要素の一つを表しています。第1主成分と第2主成分によって、各要素の影響度や重要性が違うことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– このグラフ自体は時系列データの直接的な可視化ではありませんが、様々な要素の相対的な重要性を示すことで、異なる経済要素同士の関係性や相互作用についての理解を深める手助けになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは右上から左下にかけて広がっており、第1主成分と第2主成分に若干の相関が見られるかもしれません。また、第1主成分の寄与率が高いため、全体の変動の多くを説明している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 第1主成分が経済活動に与える影響が大きいことから、ビジネスやポリシーメイキングにおいては、この成分の変動を注視することが重要です。また、外れ値の詳細を確認することで、特異な経済イベントや要因を特定し、リスク管理を強化することができるかもしれません。
このグラフから人間が直感的に理解するには、どの要素が最も重要なのかという点に注目し、特異なポイントを分析していくことが重要です。それにより、経済の動向をより正確に把握し、戦略的な意思決定をサポートできます。
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。