📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータと関連する分析を基に、以下のようにWEIスコアの傾向、異常、関連性、構成要素についての洞察を示します。
### 1. 時系列推移:
– **総合WEI**:
– 7月初旬から中旬にかけて、0.65付近から始まり、7月中旬から終盤に向けて0.85に達する上昇トレンドが観察されます。
– 特徴的なのは、特に7月6日以降の急激な上昇で、スコア0.85以上を記録する高い値に顕著なピークが見られます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– 個人WEIはやや不安定ながらも全体的に0.65から0.80の間で推移する傾向にあります。
– 社会WEI平均は一貫した上昇が見られ、中盤以降は0.90に達する高スコアを維持しています。
### 2. 異常値:
– 異常値は特に総合WEIおよび個人WEI項目で多く観察されています。
– 7月初旬の低いスコアは、社会や個人のストレスや不安定さに由来する可能性があります。
– 逆に、7月6日以降の高いスコアは社会的なイベントや政策の変化、経済的な好調さによる影響が考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）:
– **トレンド**: 緩やかな上昇が見られ、特に7月6日以降の顕著な上昇が重要です。
– **季節性**: 堅調な社会基盤の発展や経済的安定性が、季節的な変動として反映されている可能性があります。
– **残差**: 外的要因による説明不能な変動が多く見られるが、これが最終的なスコアへの影響は限定的です。
### 4. 項目間の相関:
– 個人WEIと社会WEIは、それぞれの一部の項目間で強い相関を示しています。
– 特に、社会的な公平性と持続可能性は個人の経済的余裕やストレスと関連している可能性が高く、これらは社会全体の安定性と密接に関連しています。
### 5. データ分布と外れ値の確認:
– 多数のデータが中央値に集中していることが箱ひげ図から確認できますが、特定の日付には顕著な外れ値が含まれます。
– これらの外れ値は急な経済的変動や社会的イベントに起因している可能性があります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1(PCA第一成分: 67%)** は、データの大部分の変動を説明し、全体の上昇トレンドを捉えている可能性があります。
– **PC2(10%)** は、個別項目内の小さな変動を説明する役割を果たします。
### 結論と考察
7月のWEIスコアの増加は、社会的な持続可能性や基盤の強化、経済的な状況の好転を反映していると考えられます。異常値の多さは、急激な経済変動や政策の影響を受けた結果として現れており、社会的な安定性が個人に直接影響していることが示唆されます。
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:
以下は、このグラフから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は、期間の初めに若干の上昇がありますが、全体的に横ばいで推移しているように見えます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、後半に向かって緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には外れ値として識別されているデータポイントがありますが、全体的にはデータは安定しています。
– 特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロットは実績値を示し、黒の円は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測は、それぞれ色分けされた線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績とランダムフォレスト回帰は特に相関しており、予測が現状維持またはわずかな改善を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度は期間中ほぼ一貫しており、上下に大きく分散していません。
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**:
– 実績が安定していることは、経済状況が現時点で大きな変動をしていない可能性を示します。
– 緩やかな上昇予測は、将来的な改善の期待を持たせる可能性があり、企業や投資家にとってはややポジティブな信号となるでしょう。
このグラフは、WEIスコアが短期間で比較的安定して推移していることを示していますが、予測モデルが示唆する将来のわずかな成長に注目する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータは主に0.6から0.8の間を推移しています。散布されていますが、全体的に大きな上昇や下降は見られません。
– 予測線は、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若干の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか存在し、特に7月上旬に集中しています。これらは一過性の変動要因によるものと考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績を示し、外れ値とされるものは黒い円で囲まれています。
– 各種予測手法の不確かさを示す灰色の範囲があります。この範囲内に今後の実績が収まる可能性が高いとされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値の間に大きなズレがないため、予測がある程度の妥当性を持っていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図から見る限り、極端に高い相関は見られませんが、全体としては0.6から0.8の範囲内に収まっており、安定した推移を見せています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 長期的にはわずかながらの成長の兆しが見えます。個人のWEIスコアが安定して高値を維持することは、経済の安定性を示す要因として解釈される可能性があります。
– 外れ値が短期間で発生することで、政策や特定のイベントが一時的に影響を与えた可能性があります。このような経済指標の変動は、適切な経済政策や事業計画を立てる上でのヒントになるでしょう。
### 結論
全体として、この30日間のデータは安定した範囲での推移を見せており、予測線が示すわずかな上昇傾向を考慮すると、今後僅かに経済改善が期待されるかもしれません。しかし、外れ値も無視できないため、追加の環境要因への注意が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– **実績AI（青ドット）**: 期間の初めにWEIスコアが上昇しているが、その後はやや横ばいの傾向が見られる。ただし、わずかに増加傾向が続いている。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: これらはいずれも期間後半でスコアの上昇を予測している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、全体の傾向から外れているデータがいくつか存在する。
3. **各プロットや要素**:
– **青い点**: 各日付の実績WEIスコア。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示す範囲。予測がこの範囲に収まる可能性が高い。
– **ピンク、青、緑の線**: それぞれ異なるモデルによる予測結果を示しており、緩やかな上昇を示唆している。
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を比較することで、予測モデルの精度を評価できる。どのモデルも、実測値が収まる範囲を捉えている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緩やかに増加する傾向が見られ、モデルはこのトレンドを捉えている。外れ値はトレンドから逸脱しているが、全体的な傾向を大きく乱してはおらず、安定している。
6. **直感的な感想と影響**:
– 消費者や投資家は、WEIスコアが緩やかに上昇していることをポジティブに捉える可能性がある。ビジネスや政策立案者は、この安定したトレンドを背景に計画を立てやすいと考えるであろう。ただし、外れ値への対応も重要で、非典型的な要因を分析することが求められる。
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**
– 実績のデータ（青い点）は主に水平に推移しており、大きなトレンドの変動は見られません。
– 予測データ（紫の線）は、ランダムフォレスト回帰では徐々に上昇し、線形回帰では一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには一部の外れ値（黒い円で囲まれた点）があり、WEIスコアが低い傾向を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績データで、多くの点が安定しています。
– 黒い円：異常値を示すデータポイントです。
– 灰色の影：予測の不確かさの範囲を示しています。
– 薄い線（紫）：ランダムフォレスト回帰による予測。
– 太い線（紫）：線形回帰による予測。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは主に一定であり、線形回帰の予測と一致していますが、ランダムフォレスト回帰では少しずつ上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の外れ値は、予測の不確かさに寄与していますが、その後は安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データが安定していることは、個人の経済的余裕が安定していることを示唆します。この安定性は、予測の一貫性によりさらに強化されています。
– 外れ値が示されていることから、特定の期間には経済的な変動があった可能性がありますが、大きな影響を与えるほどではないようです。
– ランダムフォレストによるわずかな上昇傾向は、ポジティブな収入増加を示唆している可能性があります。
– このようなWEIの安定は、消費者の購買意欲の上昇や経済活動の持続に寄与する可能性が高いです。
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:
以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績AIによるデータは、序盤に若干のばらつきがあるものの、大部分は横ばいの傾向を示しています。
– 予測データは、それぞれ異なる方法での線形回帰、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、いずれも微増の傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期において、いくつかの外れ値が観察されます。これらはおそらく異常値として特定され、考慮されるべき数値です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示し、これが時系列の観測実績です。
– 黒い円で囲まれた点は異常値として認識されています。
– 灰色のエリア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**
– 三種類の回帰予測がほぼ同様のトレンドを描いており、予測モデル間での大きな差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータはタイトな範囲に収束しており、全体として安定した値を示しています。分布は偏りなく、全般にわたり均一に分配されているように見えます。
6. **人間が感じる直感的なこととビジネスや社会への影響**
– 健康状態が安定していることを示唆する横ばいの実績データは、個人や企業にとって安心材料となります。
– 予測モデルによる微増傾向は、今後の健康状態の改善を示唆しており、健康改善プロジェクトやイニシアティブの効果が期待できるかもしれません。
– 外れ値については、原因の特定と対策が必要でしょう。これにより、予測の精度向上や突発的な健康悪化の回避に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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、特に7月中旬以降、比較的横ばいのトレンドを示していますが、若干の上昇傾向も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬にはいくつかのデータポイントが外れ値として示されており、異常な変動がこの期間に集中しています。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実績値を示し、安定した値で推移しています。
– 灰色の影は予測の不確かさを表しており、信頼区間が広がっています。
– 予測曲線（ランダムフォレスト回帰や線形回帰など）からは、将来的に数値がわずかに増加する可能性が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の不確かさ範囲と実績値の安定性から、モデルの精度に若干の疑問があります。予測の多様性はモデル間で異なり、ランダムフォレストと線形回帰の傾きが異なる点で強調されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の外れ値以外では、WEIスコアは約0.6から0.8の範囲に収まり、比較的安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス／社会への影響**
– 経済に関連する心理的ストレスの指標が安定していることで、人々の経済的な安心感が持続している可能性があります。
– 将来の予測がわずかに上昇していることは、経済的な変動や不確実性が増す可能性を示唆し、ステークホルダーへの注意喚起として重要です。
時間の経過による変化を考慮すると、モデル間の予測精度の違いと将来的な変化による影響を評価し続ける必要があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は当初、不規則な動きを示していましたが、期間を通じて安定した横ばいの傾向に移行しているようです。
– 予測線（ピンク色）は、線形回帰による予測は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰による予測は上昇傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には外れ値（黒丸）がいくつか観察され、特に増減が激しいです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータを示し、黒丸は外れ値を特定しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、これが初期に広く、その後狭くなることはデータの安定性が増したことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種の予測手法（線形回帰とランダムフォレスト）が異なる予測を提示しており、データの変動に対する理解・適合度がそれぞれ異なると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の不規則な分布に比べ、後半では特定の範囲（およそ0.8）に集中しており、データの分布が安定してきたことが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の外れ値と不規則な動きは、短期間の予測やプランニングにおいてリスクを示唆します。一方、後半の安定したデータは、将来的な意思決定を行う上でより信頼を置ける基盤を提供します。
– ランダムフォレスト回帰の予測が上昇を示していることから、特定の因子に基づく改善の兆候や、外部要因の増強が期待されます。
– 経済の自由度と自治に関する社会的な政策や動きが結果に影響を与えている可能性があり、今後の動向を注意深く監視する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は全体的に0.5から1.0の範囲でほぼ横ばいです。
– 特定の周期性は見られませんが、安定してやや変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフに示されている外れ値（黒の円）は、予測範囲外にある点を示しています。これはデータの不規則性や予測モデルの弱点を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青）がWEIスコアの実際の値を示し、予測データ（Xマーク）が未来の予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）は、予測がどの程度信頼できるかを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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、それぞれ異なる予測を示していますが、大きなズレはありません。これはモデルが類似したパターンを予測していることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6と0.8の間に密集しており、ここがスコアの中位範囲であることを示します。
– 外れ値は少数で、全体的な傾向に大きな影響を与えていません。
6. **直感的でビジネスや社会への影響**
– データは概ね安定していることから、社会的公平性に関する状況が変動の少ない状態であると判断できます。
– 外れ値があるということは、何らかのイベントや構造的変化があるかもしれず、注意が必要です。
– 予測モデルが互いに一致していることは、将来の変動を予測するうえでの信頼性を高めます。
– 不確かさを考慮して、戦略的な計画や政策決定におけるリスク管理の重要性を示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのデータポイントは、最初は急上昇し、その後は比較的安定しています。始めの急上昇は、システムやプロセスの初期の最適化を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか存在します。これらは重大イベントや異常事態を表している可能性があり、特にビジネス環境や政策変更の影響を示しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（青のプロット）と異常値（黒の円）はデータの安定性と異常を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）は、モデルの信頼性を提供します。
– 各予測モデル（線形回帰-水色、決定木回帰-緑色、ランダムフォレスト回帰-紫色）は、異なるアプローチでの将来予測の比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルは、それぞれ異なるアプローチで評価されており、予測値は比較的に一貫していますが、ランダムフォレスト回帰が最も高いスコアを示しています。これにより、アルゴリズムによる予測の信頼性を比較確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIの多くのデータポイントは密集しており、安定的な運用を示している可能性がありますが、異常値に関しては、その原因の詳細な分析が必要です。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 初期の急上昇は、システムの適応や新しい政策、技術の導入の効果として解釈される可能性があります。
– 外れ値は、リスク管理や迅速な対応の必要性を示唆しており、ビジネスや政策決定において注意が必要です。
– 全体として、この図は持続可能性と自治性における一時的な課題と長期的な安定性を示しています。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– 実績AIデータ（青の散布図）は、評価期間の初期（7月1日から15日頃まで）に比較的一貫したWEIスコアを示しており、軽微な変動はあるものの、大きな上昇や下降は見られません。
– 7月15日以降、データは表示されておらず、予測データに切り替わっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかの外れ値（黒で囲まれた青丸）が示されており、主に7月15日以前のデータに集中しています。これらの外れ値は、社会基盤や教育機会における一時的な変動を示唆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
– 青色の点は、実際の観測データ（実績AI）を示しています。
– 赤色の×は、AIを用いた予測値です。
– グレーの領域は、予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示しており、予測の信頼性を示唆します。
– 紫の線は、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）の結果を示しています。モデルごとに異なる予測傾向があります。
### 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、7月15日頃を境に切り替わっており、予測の信頼性をグレーの不確かさ範囲内で評価することができます。
– 予測モデルは、異なるアプローチに基づいているため、スコア予測における違いを提供しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは全体的に、WEIスコアが0.8付近に集中しており、予測もこれに一致する傾向があります。
– スコアの変動範囲は狭く、比較的一定の社会基盤と教育機会を反映している可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人間が直感的に感じるであろうことは、WEIスコアが比較的安定しており、社会基盤と教育機会がほぼ維持されていることです。
– 外れ値は何らかの不安定要因やイベントによる変動を示しているかもしれません。この期間中に特定の影響があった可能性があります。
– 予測モデルの多様性は、将来のスコア変動に対する複数の見方を提供し、政策立案者や経済アナリストがリスクを評価する際に役立つでしょう。
このように、ビジネスや社会政策の策定においても、安定的な社会基盤が持続している中でのリスク管理が重要になると考えられます。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、横ばいからやや上昇の傾向があります。
– 予測データ（線形回帰やランダムフォレストによる予測）は、やや上昇傾向を示しています。特に線形回帰の予測は最も高く、0.9に近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが外れ値として黒い円で示されています。これらは特異なイベントや異常な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データであり、WEIスコアの実際の変動を示しています。
– 黒い円は外れ値を強調しています。
– 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との間に多少の乖離がありますが、全体的には予測が実績を大まかになぞっている印象です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはおおむね0.7〜0.8の間に多くのデータが集まっています。
– 予測データもこの範囲を維持しつつ、やや上昇する傾向を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアは共生・多様性・自由の保障を示すため、スコアの安定性と上昇傾向は社会的な改善を示唆しています。
– 外れ値が発生した際の原因を探ることで、社会的課題を明らかにする手がかりとなる可能性があります。
– 予測の上昇傾向が続く場合、政策の有効性や社会のポジティブな変化として評価できます。
このグラフから、人々は全体的な安定と潜在的な社会的改善をイメージする一方で、外れ値や数値の変動に注意を払うべきであると感じるでしょう。
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**:
– 全体として、時間帯ごとの色の変化を見ると、特定の周期性が見られます。特に、緑から黄色にかけての色の変化が顕著で、これが特定の高い値に対応していることを示しています。
– 日付が進むごとに、特に2025年7月6日から11日あたりで値の上昇が見られ、その後は徐々に低下しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ急激な変動は7月5日から6日にかけて見られ、その値は黄色で表示され、他の日の値と比較して急激な上昇を示しています。
3. **各要素の意味**:
– 色の違いが数値の高低を示しており、黄色は高いスコア、青や紫は低いスコアを意味します。高いスコアは、例えば経済活動の増加や市場の活性化などを示唆している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変動を見ると、昼間の時間帯（例えば、15時や19時）が他の時間帯と比べて高い活動を示していることが分かります。これは人々の経済活動が日中に活発になることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一定の時間帯における周期的なパターンと、特定の日時によっては異常に高い活動が見られるため、ある種のイベントや外部要因（例えば、経済政策の発表や新製品のリリース日）が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップは、経済活動が特定の期間に集中していることを示し、これはビジネスが最も活発な時間帯や日はいつかを示す手掛かりとなります。企業はこのデータを基にマーケティングキャンペーンや販売戦略を調整し、ピーク時に最大の利益を引き出すことが可能になるでしょう。また、急激な変動が見られる日付に対しては、リスク管理や資源の再配分の必要性があるかもしれません。
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**
– 全体として、色の変化からみると、徐々に値が増加している様子が確認できます。特に後半になるにつれて黄色が多くなり、高いスコアが続いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月4日付近で紫色が見られ、他の日と比較して低いスコアを示しています。この部分が外れ値として注目されるポイントです。
3. **各プロットや要素**
– 色によってスコアの高さが示されています。緑から黄色になるにつれ、スコアが高くなることを示しています。時間帯によってスコアに差がある様子も観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によるスコアの変動が見られ、特定の日には一貫して高いまたは低いスコアが現れるパターンがあります。特に時間帯の違いがスコアに影響を与えていることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付が進むにつれてスコアが増加していくトレンドがあります。時間帯による変動も見られ、特定の時間帯におけるスコアの偏りが見られます。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 紫は他と比べて目立つため、ネガティブな出来事や影響を示す可能性があり注意が必要です。一方で、安定した黄色が優勢な期間は改善または安定を示し、良い影響を与える可能性があります。この変動から、ビジネス戦略や政策の調整が求められる局面と考えられます。
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:
このヒートマップは、経済カテゴリの社会WEI平均スコアを時間（時）と日付の二つの軸で示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 色の変化から、スコアが特定の時刻と日付によって異なることが分かります。特に、7月6日と7月12日に顕著な変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と12日のスコアは非常に高く、急激な変動を示しています。これらの日時に何らかのイベントや変化があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– ヒートマップの色はスコアの高さを示しており、緑から黄色は高いスコアを、青から紫は低いスコアを示しています。
– 特定の時間（例えば19時や23時）はスコアが高い傾向にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の日付には明らかなスコアの変動があり、これが各時間帯にわたっていることが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によってスコアに一貫性があり、例えば昼間はスコアがやや低く、夜間に向けて高くなる傾向です。
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**
– 高いスコアの時間帯は社会的活動が活発な時間帯であるか、特別なイベントがあるのかもしれません。
– 急激な変動やトレンドの日付は、経済や社会状況の影響を受けている可能性があります。ビジネスにおいては、これらの高スコアの日における営業や活動を強化することが考えられます。
この分析により、社会の活動パターンや重要な日の特定が可能であり、それに応じた戦略的調整が求められます。
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、さまざまなWEI（Well-Being Indicator）項目間の相関関係を示しています。ここでは、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 相関の強さは色の濃さで示され、赤は高い正の相関、青は負の相関です。
– 全体的に、赤色が支配的であり、WEI項目間で全般的に正の相関が多いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップは平均的な相関を示すものであり、時間経過による急激な変動は直接示されていません。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃いほど強い相関を示します。
– 個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の相関が0.92と非常に強いです。
– 逆に、個人WEI（健康状態）と他の多くの項目は相関が低めで、健康状態は独立した要因として機能している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性は直接視覚化されていませんが、高い正の相関を持つ項目は同時に上昇または下降する傾向があると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に強い正の相関は、個人WEI（自由度と自治）と総合WEI（0.90）、社会WEI（持続可能性と自治性）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障、0.82）に見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 社会的要因（共生・多様性）と個人的な経済的余裕が強く関連していることから、社会的包摂の向上や多様性の確保が個々人の経済的幸福度を高める可能性が示唆されます。
– ビジネスでは、これらの指標の関連性を理解することで、従業員の幸福度を高める戦略の開発やCSR活動の方向性を見極めるのに役立つでしょう。
全体的に、経済的、社会的、個人的要因が相互に関連し合っていることが明示され、政策立案やビジネス戦略において総合的なアプローチが求められます。
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:
この箱ひげ図は、様々なカテゴリに分けられたWEI（ウェルビーイングインデックス）スコアの分布を示しています。以下に、各ポイントを基に分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、大きなトレンドは示されていませんが、各カテゴリの分布の違いが明確です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（経済幸福度）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」では外れ値が多いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図のそれぞれの箱は、データの中央値および四分位範囲を示しており、ひげはデータの全体的な分布を示しています。
– 色分けにより異なるカテゴリを視覚的に区別しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の種類のWEIスコアが比較されていますが、時間的な変化よりもカテゴリ間の比較が焦点です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリでスコアの中央値は比較的一定の範囲に収まっているようです。しかし、特定のカテゴリが他よりも分散が大きいことが分かります。
– 「個人WEI（経済幸福度）」では、中央値が高く、分布の幅も広いです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高いカテゴリは、経済や社会のある側面での幸福度が高い可能性が示唆されます。ビジネス界や政策決定者は、この情報を地域の幸福度向上プラン策定に用いることができます。
– 経済的幸福度の変動が大きいカテゴリは、社会的に取り組むべき課題が多いことを示しており、これを改善することで地域全体の幸福度向上に繋がる可能性があります。
このグラフから、特に注目すべきは、経済的・社会的課題があるカテゴリであり、これらは社会政策やビジネス戦略を立てる上での優先事項として考慮されるべきです。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の点に基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は緩やかに上昇しています。これは、全体として経済活動が少しずつ増加していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差部分（Residual）には、特に7月10日から7月13日にかけて急激な変動があります。これは一時的な外部要因や特異なイベントが起きた可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」は観測されたデータを示し、全体的な動向を一目で把握できます。
– 「Trend」は長期的な方向性を示し、全体的には安定した成長傾向にあります。
– 「Seasonal」は周期的な変動を示し、30日間で短期的な増減が見られますが、一定のパターンは存在していません。
– 「Residual」はトレンドや季節成分では説明できない変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– Observedの変動はSeasonalの周期的な動きとResidualの変動によって大きな影響を受けており、Observedはこれらの要素の複合です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの緩やかな上昇は、一貫した成長を意味しますが、Residualの変動から一時的な不可測のイベントの影響を受けやすいことが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 緩やかな上昇トレンドはポジティブな市場の動きを示す可能性があり、投資家や経営者にとっては安心材料です。
– Residualの変動性が示すように、不測の事態が発生するリスクがあることを念頭に置く必要があります。ビジネス戦略の策定時には、このような変動を吸収する柔軟性が求められます。
この分析は全体像を把握するのに役立ち、ビジネス決定の参考となる情報を提供します。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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以下のグラフのSTL分解を分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– トレンドラインは緩やかに上昇しています。これは、全体的に見て個人WEI平均スコアが時間とともに増加していることを示します。経済的または個人の福祉がこの期間に改善している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットには、一時的に大きな変動があります。特に7月12日から7月14日にかけて急激な上昇がありますが、その後急激に戻っています。短期間のイベントや外部要因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**:
– **Observed**: 実際の観測データを示しています。
– **Trend**: 長期的な動きを示しています。
– **Seasonal**: 期間内の周期的な変動を示しています。このグラフでは、周期性は比較的小さく、明確なパターンは見えません。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた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**:
– トレンドと季節性は比較的独立しており、残差による一時的な変動は特定の期間に集中しています。短期的な変動は周期性が少なく、一過性の要因である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの上昇に伴い、観測値もやや増加しています。一方、残差において一時的な突出が見られるため、短期間の影響を考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– トレンドが上昇していることから、個人の経済的健康や福祉が向上している可能性があります。短期間の急激な変動は、外的なイベントや政策の変更があった際の影響を示唆しています。企業はこのような一時的な変動に対して柔軟に対応しつつ、全体の向上傾向を活用することが重要です。
この分析が、経済的な意思決定や予測に役立つことを願っています。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– **Trend**のプロットを見てみると、この期間中、全体として緩やかに上昇しています。経済的な状況や社会的な要因が改善されている可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**のプロットで、7月9日から7月14日あたりに急激な変動が見られます。この期間中に何らかの突発的なイベントが発生した可能性があります。
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ています。
– **Trend**は、全体的な傾向を示しており、長期的な変化を理解するのに役立ちます。
– **Seasonal**は、周期的な変動を示しており、季節性や周期パターンを把握できます。
– **Residual**は、トレンドや周期性では説明できない変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Observed**の変動は、主に**Trend**と**Seasonal**の影響を受けていることがわかります。特に**Trend**の上昇と**Seasonal**の周期的変動が観察結果に寄与しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **Trend**の上昇は、**Observed**の上昇を支持しており、正の相関があると考えられます。**Seasonal**は一定の周期性をもち、規則的な変動を示しています。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 観察された全体の上昇傾向は、経済や社会が改善している印象を与えます。特にトレンドの安定した上昇は、ビジネス的には投資や消費の活発化を期待させ、社会的には生活の質が向上している可能性を示唆します。
– しかし、7月9日以降の変動は、特定の要因による一時的な乱れを示している可能性があり、これに対処するための迅速な対応が求められるかもしれません。
この分析から、関係者は長期的な計画の見直しや短期的な対策の検討を行うことで、より良い経済的および社会的な結果を得られるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）の結果をプロットした散布図で、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データは全体的に第1主成分に沿って左右に広がっている傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第2主成分が高い位置にあるプロットがいくつか見受けられます。これらは他と離れており、外れ値として考えられるでしょう。
3. **各プロットや要素**
– 点の密集度が高いのは第1主成分が高い側です。第1主成分の寄与率が0.67と高いため、この成分がデータの大部分を説明しています。逆に、第2主成分の寄与率は0.10で、これはデータの変動の小部分を捉えているにすぎません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 30日間のデータが主成分スコアとしてプロットされているため、時系列での変化ではなく、全体的な分布を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1成分と第2成分の間には明確な相関は見られません。データは比較的広がりを持っており、分布に偏りがないことが伺えます。
6. **直感的に感じることや影響**
– ビジネスや社会への影響として、このような主成分分析の結果は、多変量データの次元削減として、問題の理解やパターンの認識に役立ちます。主成分がどの要素から影響を受けているかを特定することで、経済活動の主要因を特定し、効率的な政策や戦略の決定に活用できるでしょう。
このグラフを見ることで、データ内の構造や潜在的なパターンを把握して、より効果的な意思決定に繋がる可能性があります。また、外れ値や特異点に注目することで、異常検知やリスク管理に役立つ要素も持っています。
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。