📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の概要
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEIスコア**は主に0.65から0.85の間にあり、特に7月中の上昇が顕著です。最初の数日は0.70付近で始まり、次第に上昇していき、特に7月6日と7日に0.85まで上がった点が注目されます。
– **個人WEI**および**社会WEI**平均も、総合WEIのトレンドに類似しており、個人WEIは0.65から0.80、社会WEIは0.66から0.91の間で推移しています。
#### 2. **異常値**
– 7月3日以来、総合WEIや個人WEI、社会WEIのスコアが急激に変動しています。これらの異常値は、特定のイベントや政策変更、外部経済要因などが影響している可能性があります。
– 特に7月6日から7日には、ソーシャルインフラストラクチャ、サステイナビリティ、フェアネスの向上が関連している可能性が考えられます。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– トレンド分析では、全体的に緩やかな上昇傾向が見られ、季節的なパターンは特定されていません。残差項目に異常が多く見られ、これは予期せぬ出来事や不定期なイベントの存在を示唆しています。
#### 4. **項目間の相関**
– 経済的余裕と健康状態間の相関が高く（正の相関）、また、社会サステイナビリティと多様性の保障の間にも強い相関が認められました。これらがWEI全体に与える影響が大きいことを示しています。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図により、個人WEIと社会WEIに若干の外れ値が見られましたが、中央値はバランスが取れた状態を示しています。経済的余裕と社会サステイナビリティでの変動が特に食品、エネルギー、公共サービスなどに関連していると考えられます。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCA分析では、PC1がWEI全体の67%を説明しており、経済と社会的要因が主要な変動要因であることを示唆しています。また、PC2は10%の寄与率を持ち、他の要因、特に心理的ストレスや社会多様性に関連していると考えられます。
### 総合評価
このデータセットからは、経済・社会的要素がWEIスコアに大きな影響を与えていることがわかります。特に、持続可能性と多様性が全体のWEIスコアの改善に寄与しており、今後もこれらの要素に重点を置いた政策や施策が効果的である可能性があります。予想外の変動が見られる期間は、外部環境の変化や政策変更が考えられるため、さらなる詳しい調査が推奨されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側は、2025年7月から開始し、実績データが高密度で存在しています。そこから急激に増減することなく、おおむね横ばいの状態を示しています。
– 未来の予測データ（線で示された部分）が2025年の実績値から分かれています。3つの異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、予測方法間で大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として丸で示されているデータがありますが、数としては少数で、全体のトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）と予測（バツ印）は明確に分かれており、実績データは前半に集中しています。
– 緑の丸は「前年（比較AI）」を示しており、右側に新たに描かれています。前年の値が急激に上昇しており、この結果が将来の経済状況への影響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**
– 実績データと予測データは多少の分岐が見られますが、大きな乖離はなく、全体としては一貫性があるように感じられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 見かけ上、実績データは一定の範囲内に密集しており、分散はさほど大きくありません。
– 緑の前年データは実績データよりもやや高めのスコアを持っていますので、マーケットや経済状況の改善兆候を示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績は安定しているものの、予測に対してある程度の信頼が置けると考えられます。市場の変動が見られない限り、大きな驚きはなく、現状維持の経済状況が続く可能性があります。
– 前年のデータの急上昇が示す改善傾向を重視することで、経済政策や企業戦略の変更を考慮する必要があるかもしれません。
全体として、このグラフからは、今後の経済が比較的安定的である一方、前年の上昇を背景にポジティブな見通しが見込める可能性があります。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. トレンド：
– グラフには二つの主要な期間が描かれています。2025年の半ばから2026年の初めまでは実績データ（青いプロット）があり、大まかには安定しているが、ゆるやかに上昇しています。
– 2026年のデータ（緑のプロット）はやや高めのスコアでまとまっており、明確な上昇が見られます。
2. 外れ値や急激な変動：
– 初期データには幾つかの異常値が観測されています（黒い円）。
– 予測データの範囲は灰色の領域で示されており、この範囲内に大半のデータが収まっています。
3. 各プロットや要素の意味：
– 高さは各々のWEIスコアを示しています。色でモデル関係が示されており、青は実績、緑は前年データ、その他の色は様々な予測モデルを指します。
4. 複数の時系列データの関係性：
– データは連続しており、比較的滑らかな時間的推移がみられます。
– 2026年の緑のプロットが全体的に高めで、前年と成長していることを示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 2025年から2026年にかけてスコアが向上しており、前年データの安定性が示唆されています。
6. 直感的洞察とビジネス・社会的影響：
– この増加トレンドは経済的な指標が改善していることを示唆し、企業にとっては成長の機会を意味します。
– 異常値の存在は、特定の期間や条件でのリスクを示唆する可能性があり、さらなる分析が必要です。
全体として、グラフは徐々に向上する経済環境を反映していますが、異常値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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青いプロット）**: 左側に集中しており、おおよそ横ばいの傾向を示しています。
– **予測データ（赤いプロット）**: 現れていませんが、予測の信頼区間や線形、決定木、ランダムフォレストの予測が示されており、それぞれ上昇傾向が異なる程度で予測されています。
– **前年データ（緑のプロット）**: グラフの右側にあり、実績データよりも全体的に高い傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データと前年データの間に大きなギャップが見られ、異常値（黒い円）が一部の実績データに存在します。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AI、青）**: 過去の実績データ。
– **予測（予測AI、赤X）**: 明確には示されていませんが、他の予測プロットが予想範囲を示唆。
– **異常値（黒丸）**: 通常の範囲から外れたデータポイント。
– **前年（比較AI、緑）**: 過去年度のデータ。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年のWEIスコアは非常に異なっており、変化が大きいことを示唆しています。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線がそれぞれ示しているように、将来的な改善は見込まれている。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と前年データの間に相関はほぼ見られず、前年の経済状態が実績に反映されていない可能性があります。
### 6. 直感的な印象と影響
– 実績データが前年と比べて低い状態にあり、かつ実績データには異常値が存在するため、経済的な不安定さが感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、将来の予測が上昇傾向を示唆しているため、全体的な経済の回復が見込まれる可能性がありますが、現状の不安定さは収束が必要です。
このグラフは、過去の実績が低調であったことを示しつつも、予測分析では今後の持ち直しが期待できることを訴えています。解析結果をもとに適切な対策を取ることが必要でしょう。
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:
## グラフ解析
1. **トレンド**
– グラフには明確なトレンドが示されていません。データは初期に集中しており、その後予測値が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ（青）は1つの範囲内に留まっており、外れ値は特に見られません。
– 異常値（緑円）は、ある期間に集中的に見られ、それが予測データに含まれていることが示されます。
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、安定した範囲にあります。
– 緑のプロットは前年のデータで、現在の実績と別の位置にあります。
– ピンクと紫の線は異なる予測モデルの結果を示し、それぞれ異なる成長パターンを示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、今後の変動を考慮した幅広の動きを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータ、予測データの関係は、上昇する可能性や異常指標を持ち、経済的な余裕の変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値との間に明確な相関は見られませんが、各予測モデルが異なる結果を示しています。
6. **人間の直感的な感覚およびビジネス・社会への影響**
– 実績と予測間の不確実性が強調され、経済的余裕の見通しが不安定であると直感されます。
– 将来の計画や投資において、慎重なアプローチが必要とされる可能性があります。
– 実績が予測と乖離しているため、予測モデルの精度向上が求められます。
このようなデータの動きは、経済的な予測を行う上で重要なインサイトを提供し、効果的な意思決定につながる可能性があります。モデルの選択やデータの精度はビジネスに大きな影響を与えるため、さらなる分析と検証が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 左半分には青いプロット（実績）が密集しており、右半分には緑のプロット（前年）が密集しています。全体的には期間の始めと終わりで異なるデータのグループがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左の青い点群には、黒い円で囲まれた異常値がいくつかあります。
– データの密度が異なるため、突然の変動ではなく、区分による偏りが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データ、緑色は前年データを表しています。
– 紫色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）による予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データが異なる期間に表示されており、予測モデルが両データセットに対して適用されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はまとまっていますが、前年データではより広がりがあります。
– 異常値の存在にも注目です。その位置関係がデータ全体の傾向に影響を与えていないか検討されます。
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**:
– 特定の期間で実績データと前年データが分離しているため、特定のイベントまたは条件変更が影響している可能性があります。
– 異常値の発生は潜在的な問題を示唆している可能性があります。例えば、健康状態が不安定になる要因の特定が重要です。
– ビジネスにおける意思決定では、予測モデルの精度と異常の発生率を考慮に入れることで、健康関連サービスの向上につなげることができるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 右側の緑のプロットは、2026年の初めからのデータで、一定の期間連続して記録されています。これらが示すパターンは、全体的に横ばいの傾向を示しています。
– 左側の青いプロットは2025年中頃のもので、ここでも横ばいが見られます。つまり、心理的ストレスはこの期間で一貫していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左部の異常値として示された、大きな黒い輪郭で囲まれた青いプロットは、顕著な外れ値を示しています。他の値と比較して、異常に高いまたは低いWEIスコアを持つ時点があることを示しています。
– 左の青い帯状のプロットの中に赤い×印が見えるが、おそらく予測値の誤差や不確実性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの色分けで直感的に実績データと予測データが区別できます。青は実績、緑は予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、この幅によって予測の変動幅や信頼性を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列間での重複は少なく、それぞれが概ね独立しているように見えますが、左と右のデータで多少の相関も考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左右のデータは期間も異なるため、直接的な相関は見られませんが、少なくともWEIスコアは同一のスケールで評価されており、基準値が一貫していることがわかります。
6. **直感的および社会的インパクト**:
– 左のデータ（実績）がある期間を超えて安定していることは、過去の心理的ストレスの安定度を示唆しています。
– 右の予測データの変動幅が狭いことから、ストレスレベルは比較的一貫して維持されると予想されます。
– これは、社会的あるいは経済的状況が安定し、予測通りであれば、心理的ストレスが増大しないことを示唆できます。これはビジネス環境の計画性や予測可能性が高まり、労働環境の安定にも寄与す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:
このグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の半年間（左側）は、実績データ（青い点）が表示されています。全般的にそれほど大きな変動はなく、安定しているように見えます。
– 予測データ（紫とピンクの線）は、2025年9月以降にわずかな増加傾向が見られますが、具体的な変動は緩やかです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側において、いくつかの異常値（黒で囲まれた赤い×印）が見られます。これらはデータ内の外れ値を示しており、その原因を特定することが次のステップになるでしょう。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の点は実際のデータポイントで、観測された自由度と自治のスコアを示しています。
– 緑色の点は前年のデータを示しています。
– 灰色の背景のエリアは予測モデルの不確かさの範囲を示しており、この範囲内で変動する可能性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色の実績データと緑色の前年のデータは、同じ期間での比較を促進するために並べられていると考えられますが、直接的な関係性は見られません。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果が示されていますが、大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測モデルの間での潜在的な相関が観察され、ほぼ同じトレンドを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– データが安定していることから、この指標が変動するリスクが低いことで、関係者が安心感を得られると考えられます。
– 異常値の存在は、潜在的な問題の発見や改善の機会を示唆し、さらなる分析が求められます。
このグラフは、個人の自由度と自治の健康状態の安定性を示し、今後の戦略策定やリスク管理に活かせる情報を提供しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、実績データ（青色）と予測データ（赤色）が示されています。大部分のデータは横ばいです。
– 予測データのトレンドは、2026年における増加傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側において、異常値（黒い円）が特定されています。これらの点はWEIスコアが他の値よりも低い点を示しており、異常な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 紫、青、緑の線グラフは異なる回帰モデルによる予測を示しています。線形回帰（青色）は比較的安定した予測を示しています。
– 決定木回帰（緑色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）は、より変動が激しい予測を示しています。
4. **関係性**
– 実績データと予測データの相関は強く、一貫した傾向が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと比較すると、予測データはやや分散し、特定の期間で高い変動を示しています。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– 短期間の変動があるものの、社会の公平性や公正さが全体として安定していると認識されるかもしれません。
– 異常値が示す異常な変動は、社会政策の見直しを必要とする兆候かもしれないため、注意が必要です。
– 違う予測モデルによる異なる予測は、多様なアプローチとシナリオ検討の重要性を示唆しています。
このグラフから、特に将来の公平性・公正さの向上に向けた政策決定において、異常値への対応とトレンドの確認が重要であると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる期間にデータが集中しています。一方は2025年の半ば（高いWEIスコア）、もう一方は2026年の半ば（低いWEIスコア）です。これにより、急激な変化が示されています。
– 真ん中の期間にデータがないため、そこに大きな変化があった可能性があります。
2. **外れ値と急激な変動**
– 外れ値（異常値）が特定の期間に集中しています。実際のデータ（青の丸）と予測のズレがあるため、モデルの精度や環境変化が影響している可能性があります。
– 特に、2025年7月から9月にかけては、少数の異常値がWEIスコアに影響を与えています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青の丸は実測値、黒の丸は平均値付近での安定を示していますが、外れ値も存在します。
– 緑の丸は前年データで、2026年の予測に影響があるかもしれません。
– 塗りつぶされた濃い青色の丸の密集度が、2025年のWEIスコアの安定を示しています。一方、緑の密集したデータは2026年に向かって徐々に下降しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年と2026年でWEIスコアが明確に異なるため、具体的な外部要因や戦略変更が影響を与えた可能性があります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果が示されていますが、どれも大幅な変化を捉えるのに挑戦しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値と平均値の間に大きなずれがあり、全体のデータセットの偏差が大きいことを示しています。
– 観測されたデータ間に明確な周期性は見受けられませんが、経済的要因が何らかの影響を及ぼしているようです。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– 2025年半ばの高いWEIスコアから2026年半ばの低下は、持続可能性と自治性がシステムまたは政策の変化で影響されやすいことを示しています。
– ビジネス的には、変動が激しい場合、戦略の変更やリスク管理が不可欠となるでしょう。社会的には、持続可能性の観点から政策の安定性や新たな対策が求められる可能性があります。
このグラフを基に、持続可能性と自治性に関する新たな戦略を模索する必要があるかもしれません。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（2025年7月付近）は、安定して高いWEIスコアを示しています。
– 右側（2026年6月頃）は、前年度の比較データがありますが、全体的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータのいくつかが異常値として認識されています。
– 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は大きく異なっています。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績値で、安定して高いスコアを持っています。
– 緑色の点は前年のデータで、比較的密集して安定しています。
– 異常値は大きな黒い円で示されています。
– 様々な予測手法の結果が示されていますが、大きく分かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異常値の可能性が示されている部分は、予測範囲と比較すると大きく異なっていることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青と緑のデータは、しっかりと安定した高いスコアを示し、予測結果のばらつきとは対照的です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績値が高い状態を維持していることは、社会基盤や教育機会が安定していることを示唆します。
– 異常値が多く見られることや予測との大きな乖離は、予測モデルの改良の余地があるか、外部環境の急激な変化を示す可能性があります。
– このような安定した状況が続く場合、ビジネスや社会政策の一貫性が見込めるが、予測精度の向上は今後の課題となるでしょう。
これらの分析から、現状の施策が成功していることを示唆しつつも、予測モデルの改善が重要であることがわかります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフでは、評価日の左端に多くの青い実績データが集中しているが、その後に急激に高いスコア（0.8以上）が登場している。
– 緑のデータポイント（前年の比較AI）はその左と右の時間両方に現れ、全体的に均等に散らばっている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの中央値よりも高い位置にある大きな黒い丸は外れ値として目立つ。
– ランダムフォレスト回帰の予測ラインも急に上昇している部分が見られる。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績データは実際のAIのパフォーマンスを表しており、濃い青と普通の青の違いは予測の不確実性を示す。
– 緑のデータポイントは前年比を示しており、時系列での比較が可能。
– ランダムフォレスト回帰の紫色のラインが特に急激な上昇を示している。
4. **時系列データの関係性**
– 現在のデータと前年のデータが重なっているため、過去と現在のパフォーマンスの比較がしやすい。
– ランダムフォレスト回帰が急激に上昇する一方で、他のモデル（線形回帰、決定木回帰）は比較的安定している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのスコアが非常に高くなるタイミングと、ランダムフォレストの予測が上昇するタイミングは一致しているように見える。
– 予測の不確実性を示す灰色のシャドウが広がりを持っていることから、この時期の予測は不確実性が高い可能性を示唆している。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 青い実績データの急激な上昇は、社会における共生・多様性・自由の保障における急速な改善を示しており、ビジネス環境が大きく変化している可能性を示唆する。
– 緑色のデータが左側にも右側にも均等に分布していることから、季節性や周期性が存在しないか非常に不明瞭。
– ランダムフォレスト回帰の急上昇は、予測が現在と一致している可能性を示し、信頼性を訴求できるポイントであるが、他の予測手法との差が大きい場合、注意が必要である。
このグラフから判断するに、特定の時期において社会のWEIスコアが急激に変動している背景を調査する価値があり、これが持続可能な変化であるか、一時的な現象であるかを見極めることが重要です。
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、提供された総合WEIスコア時系列ヒートマップに関する分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ上での色の変化を見ると、7月10日まで基本的に緑から黄色にかけて推移し、徐々にスコアが上昇していることが示されています。
– 7月11日以降に急激に変動があり、スコアの低下が見られます。この期間中のスコアはやや安定しているように見えますが、細かい部分での変動が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日からの急激なスコアの上昇と、7月12日の急激な低下は注目すべきです。これは、何か特定のイベントや要因が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップ色の濃淡は、スコアの変化を示しており、色が濃いほど低いスコアを、薄いほど高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**:
– 各日付の中で時間帯（時）が異なる行でプロットされています。これにより、一日の中でのスコアの変動が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に見ると、特定の時間（8時や13時など）でスコアが低くなる傾向があるように見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– スコアの急上昇と急低下は、市場や経済における急激な変化を示唆しています。企業はこのような変動を予測し対策をとる必要があるでしょう。
– 一日の中でのスコア変動が顕著であるため、特定の時間帯に特化した戦略の必要性が考えられます。
全体的に、このヒートマップは経済の短期的な傾向やイベントの影響を視覚的に理解するのに役立ちます。ビジネス上の迅速な意思決定が求められる場合に、有用な情報を提供できるでしょう。
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:
このヒートマップは個人のWEI（Weekly Economic Index）平均スコアの時系列データを示しています。以下に注目すべき点をまとめます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、一般的に薄い色（高い値）が続いており、全体的に高止まり傾向があるように見えます。
– 時間帯による変動も見られ、特定の時間（例えば、15時と16時）が一貫して高値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日や時間での急激な変動は見られませんが、色の濃さが異なる部分から他の時間帯と比べて比較的低い期間があることがわかります（例：2025-07-02や2025-07-19）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示します。明るい黄色が高スコア、暗い青や紫が低スコアを示しています。
– グラフの横軸は日付、縦軸は時間帯を表しており、特定の日の特定の時間におけるWEIの値を一目で把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付ごとの時間帯での変動を比較することができ、特に時間ごとのパターンがあるかを評価できます。このグラフでは、15時と16時に一般的に高いスコアが集まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に比較すると、一定の時間帯（特に15時と16時）が他の時間帯に比べて高いスコアを維持しているため、これらの時間が経済活動において重要である可能性があります。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間は色の違いによって直感的に高低を感知するため、特に明るい色（黄色）が多い部分を重要視する傾向があります。
– ビジネスや社会的な影響として、特定の時間帯における経済活動の活発さが示唆されており、この情報は市場分析や労働力の配置戦略に役立つでしょう。
これらの洞察を基に、企業や政策立案者は効果的な戦略を構築することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **周期性と日次変動**: ヒートマップの色調で時間帯（時刻軸）の変化が見られ、一日を通じて色が移り変わっているため、周期的な変動が存在することが示唆されています。
– **全体的な変化**: 色が徐々に濃い紫から明るい緑や黄色に変化しており、時間とともにWEIスコアが上昇または改善傾向にあることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **7月12日**: 特に目を引くのはこの日で、全体的に明るい色から急に濃い色に変化していることが見られ、急激なスコアの低下があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色**: 色調はWEIスコアの変化を示しており、色が濃いほど低スコア、明るいほど高スコアを表しているように見えます。
– **密度**: 時間帯ごとの色の密度はスコアの安定度や変動の激しさを示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**
– グラフの構造上、時間による変化を視覚的に捉えやすく、特定の時間帯での変動パターンが日をまたいでもトレンドとして現れています。例えば、昼間の時間帯にスコアが明るくなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の時間帯に高スコアを示すことが多く、夜間や早朝では低スコアが観測されることから、経済活動が活発となる時間帯にスコアが向上する傾向が見られます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– **ビジネスへの影響**: 日中の時間帯にスコアが高いため、業務効率の向上や消費活動の促進が考えられます。急激な変動時には、業務プロセスや市場動向に影響があるとして注意が必要です。
– **社会的な影響**: 社会全体の経済的な健全度と考えた場合、WEIスコアの向上はポジティブな社会状況を示す可能性があります。しかし、大きな下落が確認できる日には、何らかの外的な要因が社会に影響を及ぼしている可能性があるため、迅速な対応が必要です。
このヒートマップから得られる洞察は、タイムリーな経済活動の把握とそれに対する対応策の策定に役立ちます。
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:
この経済カテゴリのWEI項目相関ヒートマップから、いくつかの洞察を得ることができます。
1. **トレンド:**
– ヒートマップは時系列データとしての変化ではなく、各項目間の相関を示します。そのため、トレンドや周期性を見ることは直接はできませんが、強い相関関係を見つけることで、データの挙動や潜在的なトレンドが読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値や急激な変動はヒートマップ自体からは直接読み取りにくいですが、相関係数が特に低い組み合わせ（例: 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（自由度と自治）の相関が0.09）は、期待されるよりも相関が弱い項目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:**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関、または弱い相関を示します。
– 例えば、総合WEIと個人WEI平均、および社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は強い正の相関（0.9や0.88）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 記録されているデータ自体の時系列的な関係性はヒートマップでは示されていませんが、各項目の組み合わせが意味するものは、どの項目が一緒に変動する傾向にあるのかを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、強い相関（0.82）を示しており、社会的な公平性と共生、多様性が密接に関連している可能性があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関が0.34と比較的低いため、経済的余裕が健康状態に対して直接的な相関がそれほど強くない可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じることと影響:**
– 相関が強い組み合わせは、関連性が直感的に理解しやすいかもしれません。特に、社会的な公正さと個人的な自由が保証されている環境は、人々の全体的なウェルビーイングにとって重要と捉えられるでしょう。
– 経済政策や社会政策の形成において、これらの相関関係が考慮されることで、よりバランスの取れたアプローチを取ることが可能になるでしょう。
このヒートマップは、単に相関を示すだけでなく、それぞれの要素が経済や社会に及ぼす影響や潜在的な関連性について考慮するための出発点となります。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**:
– 総合的に各WEIスコアの中央値は比較的安定していると見られますが、プロットの位置から若干の変動が確認できます。
– 各カテゴリの中央値が異なっているため、全体的な上昇や下降のトレンドは特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリでは外れ値が見られ、特に「個人WEI（経済的余裕）」「個人WEI（自由度と自治）」で多く確認できます。
– 外れ値の存在はカテゴリ内でのばらつきが大きいことを示しており、特定の要因が他と異なる影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は四分位範囲を示し、中央値はデータの中心傾向を表しています。
– 箱の色の違いは、視覚的にカテゴリを区別するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの比較はこの図からは直接は判断できませんが、同一期間内における分布の傾向を観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– カテゴリごとにスコア分布が異なり、一部のカテゴリでは分散が大きいことが特徴です。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」などは比較的安定した分布を示しています。
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**:
– 総合的に、異なるWEIタイプが多様な経済指標におけるパフォーマンスを反映していることを理解するための一助となります。
– 安定したスコアを示すカテゴリでは、持続可能な政策や戦略が有効である可能性が示唆されます。
– 外れ値の存在は、特定の経済領域でのリスクや予測不可能性があることを示しており、それへの対応が必要となるでしょう。
このグラフは、経済政策の設計や評価、ならびに個人や社会のウェルビーイングを総合的に判断するための貴重なデータとして活用されます。
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:
このグラフは、WEI（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）で可視化したものです。以下に、このグラフの特徴とそこから得られる洞察について述べます。
1. **トレンド**:
– グラフには潜在的なクラスターが見受けられます。主に、右上のデータ群と左下のデータ群に分かれているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上の高い位置にある複数の点は外れ値として考えられる可能性があります。第2主成分が0.2を超える点は一般的なデータ群から外れており、異常なパターンを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 第1主成分（寄与率0.67）と第2主成分（寄与率0.10）はデータ全体の理解に重要な役割を果たします。第1主成分がメインの軸で、大部分のデータを包含しています。
– 点の分布は第1主成分に沿って広がりを持ち、第2主成分の影響は比較的小さいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データを基にしたPCAの結果なので、これらの主成分は経済活動指標の変動を反映しています。第1主成分は全体の経済トレンドに強く関連し、第2主成分はより細かな変動や影響を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の寄与率が高いため、この成分が経済指標の主要な変動要因を説明していると考えられます。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– グラフの分布からは、経済活動が比較的安定した期間（緩やかな広がりの部分）と、変動が激しい期間（外れ値やクラスター）の存在が観察されます。
– ビジネスや政策立案者にとって、この分析は、特異なデータポイントが何らかの経済的ショックや政策変更に対応するかどうかを検討するのに役立ちます。
– 右上の外れた点は、特異なイベントや政策変更による影響の可能性を示しており、これらの原因を調査することが重要です。
このグラフを通じて、経済指標の変動パターンや潜在的な異常を特定することができ、これがビジネスや政策の適応において重要な役割を果たします。
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。
