📊 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のトレンド**: 7月初旬はやや低めの水準（0.67-0.75）から始まり、徐々に上昇し、7月6日から7月10日頃に0.85に達しています。その後は小幅な上下動を繰り返しながらも、高めの水準を維持しています。
– **個人WEI平均**: 初期は0.675-0.75の範囲で推移し、7月6日を境に0.78-0.80の範囲に向上しています。
– **社会WEI平均**: 7月初めは0.64-0.80の範囲で波動していますが、7月6日以降は0.90以上の水準を高頻度で記録しています。
– **項目ごとの動向**:
– **経済的余裕**: 7月初めは安定した数値ながら、中盤以降安定し、特に7月6日以降は高止まり。
– **心理的ストレス**: 低い値（0.60-0.65）からスタートし、上昇傾向が見られる。
– **社会基盤・教育機会と共生・多様性**: 7月初旬から中旬にかけて著しい上昇があり、それにより社会WEIの強化を示唆。
#### 2. 異常値
– **総合WEIでの異常値**: 低かった7月初旬（0.67付近）や、急上昇期の7月6日（0.85）や7月8日（0.85）が特に目立ちます。これらは急激な社会変化や政策の導入が関与した可能性があります。
– **社会WEI**: 7月末にかけての急な上昇部分が異常値として分類されることが多い。これは社会的イベントや政策変更の影響を考慮する必要がありそうです。
#### 3. STL分解
– **長期的トレンド**: 総合的には上昇トレンドが強い。経済的成功や政策効果が想像されます。
– **季節性パターン**: 見られたものとしては、特に週末や祝日付近での一時的な上昇と下降がグラフ上に示されています。
– **残差成分**: 突発的な社会イベント（経済ニュースや健康関連の出来事）による一時的な変動と考察します。
#### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕と個人WEIの強い相関が示されており、これが個人の全体的な福祉に重要な役割を果たしていることを示唆しています。
– 個人の健康状態と心理的ストレス間での逆相関は、健康状態の改善がストレス低減に寄与していることが示されています。
– 社会基盤に関する評価は、持続可能性と多様性のスコアとも正の相関が見られ、社会的な健全性がこれらの側面間の強固な関係を築いていると言えます。
#### 5. データ分布
– 総合WEIは全般的に中央値が高く、ばらつきは中庸。異常値は急激な政策やイベントに起因するのかも知れません。
– 個人スコアでは経済的余裕が最も変動が少なく、多くのデータポイントが中央値に集中していることが示されています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (66%)** は、主に全体的な経済的余裕と個人の自治度から構成されています。社会の経済的安定性が個人の総合幸福にかなり寄与している印象です。
– **PC2 (10%)** は、心理的ストレスや健康状態と関連しており、どちらもパーソナルなウェ
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として360日間のデータを示していますが、実データ（青い円）は左側に集中しています。
– 予測データ（赤い×印）は、現在のデータから急激に移行して右側に分布していますが、観測された実データはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い円と緑色のプロットの間に大きな時間差/ギャップがあります（悪影響を与える可能性のある不連続性）。
– 黒い円で示された部分が異常値としてマークされていますが、全体的な範囲内にあるようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い円は実績（実測AI）を示し、黒い円は異常値を示しています。
– 緑のマーカーは「前年（比較AI）」によるスコアを示し、異なる期間での比較を可能にしています。
– 紫とピンクのラインはそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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**
– 今年と前年のデータ間での相関関係や変化を見ることができます。前年のデータは均一に右側に集中していますが、今年の実績データとの差が著しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測値は、過去のデータの範囲外に広がっているように見え、急激な変動を予測している可能性があります。
– 異なる手法の予測は似たようなトレンドを示しているが、差異も存在する。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 急激な変動や予測の不一致は、将来的な不確実性を示唆しています。これはビジネス戦略においてリスク管理や迅速な対応を求める可能性があります。
– 異常値の存在は、潜在的なシステムエラーや予期しない外部の影響を示すことがあります。
– 予測手法によっては、将来的な不安定さや応答の必要性をより強調する可能性があります。
– 常に前年のデータを考慮することで、長期的なトレンドと予測の整合性を高める必要があるでしょう。
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「経済カテゴリの個人WEI平均スコアの時系列散布図」を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側は2025年に集中しており、実績（青い点）と予測（赤い×）が密集しています。
– 右側は2026年で、昨年のデータ（緑の点）が散在しています。
– トレンドとしては横ばいの状態が続いているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測データに異常値（黒の◯）がいくつか観察されますが、全体的に大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値（青い点）は安定しており、予測（赤い×）と比較することで精度を評価できます。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、狭い範囲であることからモデルの精度がある程度高いと考えられます。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なる曲線が示されていますが、これらは類似した傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間で大きな乖離は見られず、比較的整合性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が互いに近い分布をしており、予測モデルが実績を適切にキャプチャしていることが示唆されます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人々はこのグラフから、今後一年間のWEIスコアが比較的安定していると直感するでしょう。
– ビジネスにおいては、このWEIスコアの安定性が予測されることで、将来の計画や投資に対する不確実性が減少し、安定した経済活動が期待できます。
このグラフを基に、今後の経済活動において比較的安心した計画を立てることが可能です。
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:
グラフ分析の観点から、以下の点に注目して説明します：
### 1. トレンド
– **実績 (青のプロット)**: 最初の期間ではデータが密集しており、徐々にインクリメントされています。その後突然大きな間隔が空いてデータが再び現れています。全体として、特段の上昇や下降のトレンドは明確ではありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値 (黒い円)**: データセット内に数個の外れ値が存在します。これらは、通常の範囲から外れている点としてマークされています。
– 急激な変動は特に観察されていないように見えます。
### 3. 各プロットや要素
– **青色 (実績AI)**: 過去の実績データを示しており、左側に集まっています。
– **緑色 (前年比較AI)**: 過去のデータを基にした前年との比較が右側に集中しており、実績データとの相関を見ることができる可能性があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **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が示されていますが、どの予測も一定の範囲内に収まっています。モデル間の差異はあまり大きくないように見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明らかな相関関係は観察されませんが、青色プロットと緑色プロットの間で、一部の類似性が見られるかもしれません。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響
– 実績と予測の差異が少ないため、意外性は少なく、予測が現実に近い可能性を示唆しています。
– データの分布や外れ値の存在は、社会的にも経済的にも注意を促す要因となるかもしれません。
– 次回の予測や比較の際に、前年データをどの程度考慮するべきかを示唆する情報と捉えられるでしょう。
このグラフは、予測の信頼性を評価し、過去のデータと未来の予測を比較するための有効な手段として考えられます。未来の計画や戦略の調整に役立つことでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月頃）の実績AIによるWEIスコアは安定しているように見えますが、その後データが途切れています。
– 2026年5月頃に再びデータがありますが、前とは異なるデータセット（前年の比較データ）です。
– トレンド自体は期間が離れすぎているため明確な判断はできませんが、前半と後半でデータソースが異なることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分に異常値が多数あるように見えますが、外れ値の表示方法が異なっているため、影響を受ける範囲は限られています。
3. **プロットや要素の意味**
– **青のプロット：** 実績AIのデータ。
– **緑のプロット：** 前年のAIによる比較データ。
– **紫：** ランダムフォレスト回帰による予測。
– その他、線形回帰や決定木回帰も示されていますが、視覚化されていないかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青の実績データと、緑の前年データの間には直接的な関係や比較をするための視覚的な連続性がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係を具体化するには不足していますが、実績データは一定の範囲内（成長の安定）で動いているようです。
6. **直感的・ビジネス・社会への洞察**
– 経済的余裕のスコアの安定性は、個人や家庭の経済的健康を示す重要な指標です。初期段階で安定していることは安心材料ですが、データの空白期間に注意が必要です。
– 予測モデルを活用することで、将来的な変動に対する早期対応が可能になる可能性があります。ただし、異常値の扱いには注意し、経済政策の再評価や調整を行うことが求められるでしょう。
全体的に、データの不足や期間の分断により、持続的なトレンド分析が難しい状況ですが、初期の安定性と予測手法の活用がカギとなっています。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– グラフ全体を通じて大きなトレンドが見られないが、左右にデータが分かれており、特定の時期に急激な数値の変化があったことを示唆している。
– 左側（2025-01-01から始まる部分）は、おもに実績（青色）点が密集していますが、WEIスコアが0.6から0.8の範囲に収まっています。
– 右側（2026年以降）は前年（緑色）とされるサンプルが多く存在し、異なる時期における状況を表すと考えられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は円（黒色）で示されており、これも左側に集中しています。これらは、一般的なデータポイントと異なる動きを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 実績（青色）は過去のパフォーマンスを示し、予測（赤色）は将来の期待スコアを示します。予測の範囲内での変動が少ないため、予測の精度は高い可能性があります。
– 予測の枠から外れたデータ（黒色の円形）は外れ値として捉えられ、一般の傾向とは異なる特徴を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 違う色の線（紫色、ピンク）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）を示しており、モデルによってわずかに異なる傾向があることを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体的なデータの分布は左寄りであり、右側に前年データ（緑）と見られるポイントが集まっていることから、健康状態の評価スコアは時間の経過とともに変化する可能性があります。
### 6. 人間の直感と社会への影響
– 人々の健康状態（WEIスコア）の変化に影響を与える要因が期間内に存在するのか、生活習慣や環境の変化が考えられます。
– 社会的には、一定の健康水準が維持されつつも、改善が進んでいることを示唆する。予測の精度を活用して、医療や健康の改善、政策立案に役立てることができます。
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
– **全体の動き**：グラフは360日間にわたる心理的ストレス（WEI）のスコアを示しています。左側で見られるデータは横ばいの傾向を示しており、後半のデータはピンクやライトブルーの線で予測されています。
– **周期性**：特定の周期性は観察されませんが、予測データの上昇傾向が確認できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：冒頭の実績データには、一部のデータポイントが異常値として黒で示されています。
– **急変**：特に急激な変動は見られませんが、後半の予測データでスコアが上昇傾向を示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **プロットの色と形**：青のプロットは実績の心理的ストレスを示しており、緑色のプロットは前年の比較AIデータを示しています。
– **線の色**：紫、ライトブルー、ピンク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）を示しています。
– **灰色の帯**：予測の不確かさを表しており、xAI/3σ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 vs 予測**：実績データと予測データの間には一定の隔たりがありますが、予測データは全体的に緩やかな上昇傾向を示しています。
– **前年との比較**：前年のデータは予測と近い水準を示しており、ほぼ同等の傾向が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**：実績値と予測値の間には直接的な相関は見受けられません。
– **分布**：実績データの密度が高く、緑の前年データも類似の分布を持っていることが分かります。
### 6. 直感的な感じとビジネスや社会への影響
– **直感的な感じ**：前半のデータは安定しているように見えますが、予測データは未来に向けて上昇する予測がされており、その一貫性は経済の回復を示す可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**：もしこのWEIスコアが高いほど経済が好調であることを示す場合、予測データの上昇は経済の回復や個人の幸福度の向上を示す可能性があります。
この分析は、具体的な数値や別の背景情報がない限り、一般的な傾向として理解するべきです。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 視覚的には2025年末から2026年初頭にかけて、WEIスコアが急激に増加し、一時的に高水準で横ばいになっています。
– その後、2026年の中盤にかけてデータがなく、再びデータが出現するのは同年半ばで、スコアは落ち着いているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年末から2026年初にかけて、WEIスコアが急激に上昇しています。この急激な変化は特筆すべきで、何か特定の出来事が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績プロットは最初のデータポイントに多く集まっています。
– 異常値は最初に近いエリアに集中しており、何らかのシステムエラーや予期せぬ出来事がもたらした可能性があります。
– 十字マーク（予測）は、異なる予測モデルのトレンドを示しており、各モデルの予測傾向が異なることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）は、他の予測と比較して異なる動きを示しており、多くの異なる因子を考慮している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の期間では、実績と予測の範囲は重なっており、予測は実績への適度なフィット感を示しています。しかし、その後の期間にはデータが大きく逸脱しているようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々が直感的に感じることとして、初期の予測と実績の整合性が高い間は、信頼性が感じられるでしょう。
– しかし、急激な変動や予測モデル間の差異から、不確実性が高い状況が描き出されており、社会やビジネスへの影響としては、計画の再考や不確実性への備えが必要です。
このグラフは、WEI（自由度と自治）の動向を詳細に示し、具体的な政策変更や社会情勢の変化に応じた適切な対応を促すための重要なツールとして役立つでしょう。
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:
このグラフは、社会の公平性・公正さに関するWEIスコアの時系列データを示しています。以下に、このデータから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 初期の期間では、実績AIのスコアは約0.8付近で安定しています。途中でスコアが急に変動しているが、全体的に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にいくつかの異常値（黒い円で示される）が存在しています。これらは通常のパターンから外れているデータポイントで、特定の出来事やデータエラーが原因かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い円は実績データを示し、赤いバツ印は予測データです。
– 緑色の点は前年のデータで、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰の予測はカラフルな線で表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データを比較すると、予測と比較することで予測モデルの精度が確認できます。予測モデルは、どれがより正確かを判断するために、実際の実績データと見比べることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは最初の期間に集中しており、一定の範囲内に収まっています。
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**:
– 初期の安定したスコアは、社会の公平性・公正さがある程度保たれていたことを示唆していますが、異常値によって一時的な不安定さを示唆しています。
– ビジネスや政策決定者にとって、これらの異常値が発生した理由を究明し、将来的な不公平や不公正を減少させるための対策を考慮する必要があります。
全体として、このグラフは社会の公平性や公正さを時系列で可視化し、異常値やトレンドを識別するのに役立ちます。政策や施策の改善につながるインサイトを提供しています。
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
– **上昇トレンド**: グラフの初期から中期にかけて横ばい、または軽微な変動が見られるが、後期にかけて急激な上昇が確認できる。
– **周期性**: 短期的な周期性は特に認められず、全体としては上昇傾向のスパンが長め。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータにいくつかの外れ値が確認できるが、全体のトレンドには大きな影響を与えていない。
– **急激な変動**: 後期の上昇部分で急激な変動が確認できる可能性が高い。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青色プロット）**と**予測（赤色と他の色の線）**で、それぞれ異なるトレンドを示している。特に予測の部分は、実績のトレンドと一部一致しない部分もある。
– **異常値（緑色のプロット）**も確認でき、異常な変動を示している可能性。
### 4. 複数の時系列データ
– **実績と予測の関係性**: 実績値が最初は予測と重なる部分が多いが、時が経つにつれて予測の範囲を超えている。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布特性**: 初期段階ではスコアは均一に近く分布しているが、後期にかけて広範囲になる。
– **相関の評価**: 予測と実績間での強い相関はグラフの後期には見られない。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **持続可能性の向上**: 後期にかけて急速にスコアが上昇していることから、持続可能性や自治性の改善が想像される。
– **政策や投資の影響**: 政策変更や新たな投資、技術発展が、特に後期のスコア上昇に大きな影響を与えた可能性がある。
– **不確実性の管理**: 初期の外れ値や予測の範囲を超えた動きから、戦略的なリスク管理が重要となることが示唆される。
このデータは、持続可能性の推進が十分に成功していることを示していると解釈することができ、今後のプロジェクトの立案において有用な知見を提供します。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期段階（2025年7月頃）の実績AI（青い点）はおおむね横ばいで安定していますが、僅かに上昇しています。
– 後半（2026年7月頃）は前年度（緑の点）で大きな変動がありますが、スコアが全体として高く一定に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階でいくつかの青い点が異常値として黒い円で囲まれています。
– 予測（紫色の線、赤い×）では線形回帰、決定木、ランダムフォレストのいずれも安定した上昇を示しており、予測不確かさ範囲（灰色の領域）も狭いです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績AI」、緑の点は「前年（比較AI）」を表しており、それぞれの時期のスコアを示しています。
– 紫色と関連する線や記号は異なる予測手法を表し、すべての予測モデルが2026年に向けてスコアの上昇を示唆しています。
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2026年7月頃に近接しており、昨年のスコアと最近の実績との関係が緊密であることを示します。
– 予測は実際のあるいは予測のスコアが過去のデータから期待される範囲にあることを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年（緑）と実績（青）のデータ間で僅かに高いスコアが維持されていることから、相関が示唆されます。
6. **洞察と影響**
– 全体的に予測が楽観的であることから、社会基盤や教育機会の改善が続いていることが示唆されます。
– 異常値の発見や予測の信頼性（狭い予測範囲）が高い精度のモデルを反映していることから、政策決定に対する貴重なインサイトを提供できるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、教育機会の拡大や社会基盤の強化が見込まれ、長期的には地域経済や福祉の向上が期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフのデータは、2つの主要な期間に分かれています。初期のデータ（評価日：2025年7月から2025年12月）は0.6から0.8の範囲で比較的安定していますが、後半（評価日：2026年3月以降）のデータは約0.7以上で集まっており、若干の上昇傾向がうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには異常値とみなされるデータポイントが見られます（黒い円で表示）。この中には、0.8以上のスコアに達しているものもあり、一般的なトレンドから外れています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測データを示しており、紫と緑の線は予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）です。これらは、将来的なWEIスコアの予測とデータのトレンドを示しています。
– グレーの背景は、予測の幅を示しており、モデルの不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの関係を見ると、予測は実績に近い値を示していますが、予測の幅（不確実性）が大きいことから、予測モデルの改良が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体として、スコアが時間とともに上昇する傾向があります。異常値を除くと、データの密度が高まり、一定の方向性があることが確認できます。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアの上昇は、共生・多様性・自由の保障が改善されていることを示唆しています。これは社会全体の人々の幸福度や経済の安定性に寄与する可能性があり、特に政策決定者や企業にとっては、持続可能な社会の構築に向けた指針として役立つでしょう。
– 外れ値の存在は、特定の政策やイベントが特定の時期に影響を与えた可能性を示唆しており、これらの背後にある要因を調査することが重要です。
### 結論
このグラフは、WEIスコアの変動を通して、社会の共生や多様性に対する取り組みの進展を示しています。さらなる分析により、特定の政策の効果を理解するために役立つ可能性があります。
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:
以下はあなたのグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、色の変化によって時系列における変動が示されています。青から緑、黄にかけての色の変化は、時系列での値の増加を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯「19時」の7月5日から6日にかけての変化は、急激であり、目立つ黄色が示されています。この期間に何らかの要因で大きな変動があった可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡はスケールバーに従います。濃い色（青から紫）は低い値、薄い色（黄色、緑）は高い値を示します。
– 各プロットが時間帯別に色分けされ、時間によって異なる変動を視覚化しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例: 15時、16時）での色変化が他の時間帯と比べて明確です。時系列での変動が異なる時間帯でどのように影響し合っているかを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見て取れる直線的な相関は薄く、一部の時間帯が他より際立っているため、非線形な関係が存在するかもしれません。
6. **直感的な感触と影響**:
– 全体として、期間を通しての動きやリズムの変化が視覚的に容易に捉えられるため、人間が直感的に様々な要因の影響を考慮しやすいです。
– 経済に関連する場合、特定の時間帯の急激な変動はマーケットイベントや政策変更などの影響を受けた可能性があり、それが人々やビジネスにどのように影響するかを洞察する手がかりとなります。
このヒートマップは、時間とともに変化するデータのパターンを視覚化し、特定のイベントや時間帯の影響を捉えるのに有効です。
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:
1. **トレンド**:
– 期間中のWEI平均スコアに明確な上昇または下降のトレンドは見られません。全体的に安定しているように見えますが、明確な周期性は確認しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日と7月6日に紫から青の低スコアが目立ち、それに続いて7月6日以降急激なスコアの上昇が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– カラースケールを見ると、濃い紫から濃い黄色までの範囲でスコアが表現されています。濃い紫は低スコアを、濃い黄色は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時系列内で、時間帯ごとにスコアが変化していることがわかりますが、特定の時間帯に明確なパターンがあるようには見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアのばらつきは、それほど大きくありませんが、7月4日と7月6日は他の日とは異なる分布を示しています。
6. **人が感じるインサイトとその影響**:
– 特定の日に急な変動があり、これが重要なイベントや外的要因による影響を反映している可能性があります。こうした急激な変動は、経済状況や消費行動に対する影響を示唆する可能性があります。
このヒートマップは、個人の活動パターンや経済指標の短期的な変動を捉えるためのツールとして有効であり、外部要因がどのように影響を及ぼしているかを理解するのに役立ちます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフは日付ごとのヒートマップであり、日毎に横方向に伸びるデータが表示されています。
– 全体としては、一部の期間で色の変化が見られることから、特定の時期にスコアが増減しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に2025年7月5日から7月6日、7月8日が明るい黄色で示されており、これらの日のスコアが他の期間に比べて高いことを示しています。
– 反対に、2025年7月2日から4日までは暗紫色や青色で示されており、スコアが低いです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色が濃い紫から明るい黄色に変わるにつれてスコアが低くから高くなっています。
– 色の変化はスコアの増減を視覚的に把握しやすくしています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 特定の時間帯（例えば、8時から9時、16時から19時）は他と異なるパターンが見受けられます。
– これらの異なる時間帯でのパターンは、仕事や生活のスケジュールによる影響を示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一貫したカラーグラデーションがあることが、複数の時間にわたって類似した傾向があることを示唆している可能性があります。
– 一部の時間帯におけるスコアの変化は、特定のイベントや外的要因によるものかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 高スコアの日は、特定のイベントやポジティブなニュースが社会全体に影響を与えた可能性があります。
– 低スコアの期間は注意が必要で、潜在的な問題や改善の必要性があることを示しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、顧客の行動パターンや市場の変動に合わせて戦略を調整するための手がかりとなるでしょう。
このヒートマップを通じて、特定のシステムや社会的指標の動向を視覚的に評価し、戦略的な意思決定の参考にすることができます。
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、経済カテゴリ内の複数のWEI項目の間の相関関係を示しています。ここから得られる主要な洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 高い相関が見られる項目間は、可能性として関連性が強いことを示唆しています。特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの他の項目と高い相関を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは急激な変動というよりは、極端な相関値が特定されています。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の相関は非常に低い（0.09）です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤いプロットは強い正の相関を示し、青いプロットは負の相関または無相関を示しています。色が濃いほどその関係の強さが示されており、色の密度が高い領域は注目すべき関連性を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップ自体は相関を示すものであり、特定の時系列データの分析ではありませんが、期間中の項目間の強い関係性を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」など、主要な指標間に高い正の相関が見られます。組織全体の動向を把握するのに有用でしょう。
6. **人間が直感的に感じる印象とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、どの分野において重点的に改善すべきかの指針を提供します。特に高い相関を持つ項目同士は、1つの側面を改善することで他の項目にも良い影響を与える可能性があることを示唆します。
ビジネスにおいては、特定の項目間の相関を理解することで、効率的な資源配分や戦略立案が可能となるかもしれません。社会的には、政策立案においてどの側面を重点的にフォーカスするべきかを理解する助けとなるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– このグラフはWEIスコアの分布を比較した箱ひげ図であり、時系列というよりは分類ごとの比較を示しています。そのため、直接的な上昇、下降といったトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 箱ひげ図には外れ値としていくつかの点が示されています。例えば、「個人WEI（経済余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」に多数の外れ値があります。こうした外れ値は、一部のデータポイントが他のポイントから著しく離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**:
– それぞれの箱ひげ図は、異なるWEIタイプのスコア分布を示しています。箱の中央の線は中央値、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数、そしてヒゲは通常の範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため、直接の関連性は見出しにくいですが、分類ごとの比較を見ることで、それぞれのWEIタイプの特性や分布のパターンを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 横に比較することで、WEIスコアの分布がどのWEIタイプで広いか、どのWEIタイプで中央値が高いかを確認できます。「総合WEI」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」が広いボックスを持ち、スコアのばらつきが大きいことが分かります。
6. **直感的に感じる洞察と影響**:
– 人々は、カテゴリによってWEIスコアのばらつきがどのように異なるかを観察し、どの領域が改善を求められているかを判断するでしょう。外れ値が多いカテゴリ（例:「個人WEI（心理的ストレス）」）は、その領域における課題やセグメントの特殊性を示唆しています。企業や政策立案者にとって、これらの差異は改善を必要とする領域を特定する際の参考になるでしょう。また、高い中央値を持つカテゴリは、相対的に良好な状態を維持している可能性があります。
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:
以下に、提供されたグラフに基づく分析を示します。
1. **トレンド**:
– 散布図には明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、プロットは右上がりに広がっている傾向があります。これは主成分1（寄与率: 0.66）がより強い影響を与えている可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上に一部のプロットが目立っています。これらは他のデータ点からの外れ値であり、特定の事象や要素が強く影響していることを示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは異なる時間点での観測データを表していると考えられます。第1主成分（寄与率0.66）がデータの大部分を説明しているため、横軸に沿った変動が重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時系列データの間には共通の変動要因が存在するように見えますが、第1主成分が大きく関与している点で異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図が右上に広がる形をしているため、第1主成分と第2主成分の間には弱い正の相関があります。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– このグラフから、経済の特定の要素が全体の動向に大きく影響していることが読み取れます。例えば、主成分1が何らかの経済政策や市場の動向を反映していると仮定することにより、これらの変動がビジネス活動に直接影響を与える可能性があります。
– また、外れ値は特定のリスク要因を示唆している可能性があり、これらを注意深く分析することで、経済の予測や戦略立案に活かせるでしょう。
この分析は、経済の構成要素がどのように変化するかを理解することで、経済全体の動向を把握するための一助となるでしょう。
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。