📊 データ分析（GPT-4.1による）
今回のデータ分析では、2025年7月1日から2025年7月20日までの経済に関連するWEIスコアの推移を考察します。この30日間のデータから、トレンド、異常値、そして構成要素間の関連性を深堀りしました。以下にその分析結果を示します。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 全体として、7月の中頃にかけてWEIスコアは上昇しています。特に、7月6日から7月11日までにかけてのスコアの上昇は顕著です。この期間、社会的要因や個人の経済的な余裕の改善が影響している可能性があります。
– **顕著な変動期間**: 7月3日に見られる急激なスコアの変動は際立っており、この日は高いスコアと低いスコアが交互に観察されています。社会的な不安や政策の変化が影響した可能性があります。
### 異常値について
– **異常値の日付**: 7月1日、2日、3日、4日、5日、6日、7月19日など、いくつかの日において異常値が観察されました。特に7月3日には多くの異常値が存在しています。
– **異常値の要因推測**: この日に見られるスコアの急激な上下は、重大な経済イベントや政策の変動、あるいは社会心理的な不安が関与している可能性があります。
### 項目間の相関
– **高関連性の項目**: 相関分析により、経済的余裕と社会的持続可能性、社会基盤・教育機会との間に強い関係性が見られました。これらの項目が改善することで、総合WEIスコアも上昇する傾向があると考えられます。
### データ分布
– **箱ひげ図分析**: WEIスコアは一般的に中位域に分布するものの、極端に低いまたは高い外れ値がいくつか見受けられます。特に、7月上旬および下旬にかけて外れ値が発生しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の影響**: 主成分分析におけるPC1が65%の寄与率を持ち、これは主に経済的余裕や社会的持続可能性に関連しています。PC2が11%と低い寄与率を持ち、一見影響が小さく見えるものの、多様性への対応力や自由度と自治もじわじわと効果を示しています。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解結果**: トレンドは7月初旬から中旬にかけて上昇し、その後高止まりしています。季節性は強くなく、残差に一部説明できない変動がありますが、これは急な経済政策変更や社会イベントに相当するものと推測します。
総合的に見て、個人の経済的充実度の向上と社会的基盤の強化の影響が大きく、これがWEIの改善に寄与していると考えられます。特に異常値の日々には、何らかの外的要因のショックがあった可能性を探る余地があるため、今後の分析においても注視が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データは全体的に横ばいで、わずかな変動があります。
– 予測（線形回帰）は緩やかな上昇を示し、予測（ランダムフォレスト回帰）は一定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか観測されていますが、大きな急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、緩やかに横ばい。
– 予測は異なる方法で表現され、線形回帰とランダムフォレスト回帰が比較されます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、短期的には狭い範囲での変動が予想されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の動きは大体一致していますが、予測方法による違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測範囲内に収まっており、予測と実績の相関が確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが横ばいであることは、現時点で安定していることを示唆します。
– 線形回帰に基づく予測は、経済活動のわずかな改善を示唆している可能性があります。
– ビジネスでは、短期的な急激な変化を心配する必要は少ないが、徐々に改善が見込まれると考えられます。
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:
1. **トレンド**
– **実績**（青い点）：グラフの開始から中盤にかけて、WEIスコアは概ね横ばいで推移していますが、若干の変動があります。7月中旬に向けて少し下降した後、再び上昇しています。
– **予測**（色付きの直線）：予測には複数のモデルが使われており、総じて緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のデータ点が黒い円で囲まれており、これが異常値を示しています。これらの外れ値は初期のデータポイントで多く見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**：実績のデータです。
– **赤いバツ印**：予測データです。
– **黒い円**：異常値を示します。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、予測の精度や信頼性を示すもので、ほとんどの実績データがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はどれも同様の緩やかな上昇トレンドを示しています。これらのモデル間の予測の一致は、モデルの予測力が一致していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのWEIスコアは、大半が0.6から0.8の範囲に収まっています。予測と実績に大きな乖離は見られないため、モデルの予測は妥当である可能性が高いです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが大きく変動せず、比較的安定していることは、経済状況の安定性を示すかもしれません。この傾向が続けば、ビジネス戦略の計画や政策決定において、今後の安定を前提としたアプローチができる可能性があります。
– 外れ値が初期に集中している点は注意が必要で、データ品質や収集方法に改善の余地があるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のデータポイントは、安定した横ばい傾向を示しています。小さな変動はありますが、全体的には大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントが外れ値として示されており、これらは異常な変動を示しています。グラフ中の黒い円で囲まれた点がそれを表しています。
3. **各プロットや要素**
– **青色の点**: 実際の実績値（実績AI）を表しています。ほとんどのデータポイントは、不確かさ範囲内に収まっています。
– **不確かさ範囲**: xAI/3σと表記され、灰色の帯で示されており、実績値が予測とどの程度一致しているかを示します。
– **予測ライン**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など異なる手法による予測が表示されています。線形回帰とランダムフォレスト回帰が特に目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のところ、実績値と予測値の不一致や変動は大きくありませんが、異なる予測手法による結果が異なり、将来の傾向を探る上での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測との相関関係は特に疑わしくはなく、ほとんどの実績データが予測の不確実性範囲内にあるため、全体の予測モデルが合理的であると示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフを見て、現在の安定した状況を受け入れる反面、将来的な予測が上昇する可能性があることを認識するかもしれません。特にランダムフォレスト回帰と線形回帰の異なる傾向は、将来の計画や戦略に影響を与える可能性があります。
– ビジネスや社会において、外れ値の分析は市場の異常や潜在的なリスクを示唆する可能性があります。そのため、これらのデータポイントは特に注目され、深掘りする価値があります。また、安定したWEIスコアは、現状の経済が比較的安定していることを示唆しているかもしれません。
このグラフの分析から、関係者は予測手法の選択や外れ値の調査に重点を置くなど、戦略的な意思決定に役立てることができます。
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:
以下のグラフの特徴と洞察について説明します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は概ね横ばいで安定しています。
– 予測データに目を向けると、線形回帰（緑色）、決定木回帰（青色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）の3種類の異なる予測方法があります。ランダムフォレストの予測は、その他の手法に比べて事後の数値が高めに予測されていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒い丸）が存在し、時折急に下がったりしています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、黒い丸で囲まれているものが外れ値とされています。
– 予測の不確かさはグレーの範囲で示され、ランダムフォレスト回帰がその不確かさの上限に沿って推移していることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測手法の違いを示しています。ランダムフォレスト回帰は他の予測手法と比較して異なる振る舞いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一般的に安定していますが、一部で下振れの外れ値が見られ、これは個人の経済的状況の急激な変化を示唆しています。
6. **洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、実績データの安定性と時折見られる不安定感です。しかし、予測データによると、将来的に経済的余裕が増す可能性を感じさせます。
– ビジネスとしては、不確かさの管理と潜在的なリスクの監視が重要です。不確かさを減らす戦略や予測モデルの改善が社会的な安定を促進するかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）では、全体的に0.6から0.8の範囲で比較的一定しています。短期間の変動はあるものの、長期的なトレンドは横ばいで安定しているようです。
– 一方、予測のトレンド（ピンク、紫、青の線）はわずかな上昇傾向を示しており、将来的には健康状態が僅かに改善する可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 散布図において、特に右端（2025-07-22付近）に明らかな外れ値が観察されます（黒い円で囲まれたプロット）。これはデータ取得エラーか、突発的な変動を示唆している可能性があります。
– 初期の数日間にも比較的大きな揺れがありますが、それ以降は安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– プロットは全体として、健康状態を数値化した「WEIスコア」を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示しており、特に初期の実績データに密集しています。これは初期のデータの信頼性が高いことを意味しますが、将来的な予測では不確実性が若干増加することを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間では、実績は安定しているが、予測は今後の僅かな上昇を示唆しています。この2つのデータは全体的に一致しており、予測が現状を反映しつつもわずかな改善を見込んでいることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ内での分布は0.7付近に集中しており、非常に強い集中を示しています。これにより、データ全体の信頼性が確保されているようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、健康状態が安定しており、特段の変動が見られないという点です。
– ビジネスや社会においては、安定した健康状態が続くことは個人の生産性や幸福度の維持につながる可能性があります。
– しかし、外れ値の原因を早期に特定し、対策を講じることが重要かもしれません。特に急激な健康状態の変動が全体に影響を与える可能性があるためです。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的安定していますが、小さなランダムな変動があります。
– 予測の線（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はわずかに下降していますが、全体的に大きな変化はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はグラフ上で黒い円で囲まれている地点として示されています。これらは他のデータポイントと比べて顕著に異なる点であり、特に分析の際に注意が必要です。
– WEIスコアは0.6から0.8付近で安定しているものの、いくつかの外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実際のデータポイントで、これが全体のトレンドの基礎を表しています。
– グラフの灰色部分は予測の不確かさ範囲を示しており、予測がどの程度信頼できるかの指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線は非常に近い位置にあり、予測値が異なる手法でも類似していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは全体的に高い値で推移しており、心理的ストレスが持続的に存在している可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じることは、心理的ストレスが継続的に存在していることです。
– ビジネスでは、このデータをもとに従業員のメンタルヘルスをサポートする必要があるかもしれません。
– 社会的には、ストレス管理やメンタルヘルスケアの重要性が示されており、政策の立案やサポート体制の構築が求められるかもしれません。
全体として、グラフは心理的ストレスが安定した高値にあり、外れ値を除いて大きな変動がないことを示しています。この情報は、個人の健康管理や職場環境の改善に役立つでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青プロット）**: 主に横ばいで推移しています。スコアは0.75~0.85の範囲にほぼ一定です。
– **予測（ランダムフォレスト回帰 – ピンク線）**: 軽微な上昇傾向を示しています。
– **予測（線形回帰 – 緑色）と決定木回帰（水色線）**: 線形回帰は上昇傾向、決定木回帰は横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ中央付近に異常値（黒丸）があり、他のデータポイントよりスコアが一時的に低下しています。これが一時的な変動を示しています。
### 3. 各要素の意味
– **実績（青プロット）**: 実際に測定されたWEIスコア。
– **予測（赤色X）**: 未来のデータを予測した結果。
– **異常値（黒丸）**: データセットの中で予想外のスコアを持つポイント。
– **予測の不確かさ範囲（灰色影）**: 予測の信頼区間を表しています。
### 4. 時系列データの関係性
– 実績値は概ね予測の範囲に収まっており、予測線と一致していますが、多少のばらつきがあります。
### 5. 相関関係や分布
– 実績データと予測データの間に相関がありますが、少数の外れ値があるため、全体の相関は完全ではありません。予測の不確かさは中程度に見えます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **ビジネスや社会への影響**: WEIスコアが高い状態を維持しているため、この地域または組織の自由度と自治は安定しています。少数の異常値が示唆するように、不測の要因で短期間の変動が起こる可能性があります。これを注意深く監視することが推奨されます。また、予測モデルを多様に用いることにより、将来的なリスクを管理することが可能です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い丸）は全体的に横ばいに見えますが、僅かな上昇傾向が見られるかもしれません。
– 予測データ（各種予測モデル）は、ランダムフォレスト回帰（薄紫）は上昇傾向を示していますが、他の予測モデル（線形回帰や決定木回帰）は基本的に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントには外れ値（黒い円で囲まれたもの）が見られます。これらは、特定の日に異常なスコアが発生した可能性を示唆しています。
– WEIスコアの変動は小さく、急激な変化は少ない印象です。
3. **各プロットや要素**
– 青い丸は実際のデータポイントを示し、青い線および紫と緑の線はそれぞれ異なる予測モデルによるスコア予測を表しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示唆し、全体の信頼性を直感的に表しています。
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はおおむね一致しているが、予測モデルによる傾向の違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的一様に分布していますが、スコアの多くは0.6以上で、0.8付近に集中しています。これは、社会的公平性が全体的に高いことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間には、スコアが一定の範囲内に留まっている様子から、社会的公平性が安定していると感じられるでしょう。
– 予測結果の違いは、将来的な変化に対する適応力の違いを示しており、ビジネスや政策決定者が異なる予測モデルに基づいて適切な対策を検討する必要があることを示唆しています。
全体として、このグラフは短期的には安定した社会的公平性を示していますが、外れ値の存在やモデル間の予測差は、注意深く監視する必要があることを示しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のスコア（青い点）は、期間の序盤で0.8以上の比較的高いスコアを維持していますが、わずかな変動があります。
– 予測スコア（紫色の線）は全般的に安定しており、若干の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）は散発的に見られ、その大部分は0.8付近に集中していますが、初期にいくつかの低い異常値があります。
– 実績データには急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際のデータを示し、予測値（×印）は今後のスコアの推測を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、ほとんどの実績データを含んでいます。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には概ね一致がありますが、初期の予測よりも実績が低い場面が一部見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ほとんどの実績データが予測の不確かさ範囲内に収まっており、高い正確性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフは全体として高い持続可能性と自治性を示しており、この状態が続くならば組織や社会にポジティブな影響を与える可能性があります。
– 異常値が一部見られるものの、全体的な安定成長の兆しは、長期的な戦略や政策策定において信頼性の高い情報を提供します。また、予測の精度が高いため、リスク管理や計画策定に役立ちます。
これらの分析から、ビジネスや社会組織は、現在の持続可能性と自治性を維持しながら、新しい改善策を模索することで、さらなる成長を見込むことができると考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、7月初めから中旬にかけてほぼ横ばいで、若干の上昇傾向があります。その後、7月下旬に一時的な急上昇が見られます。
– 予測ライン（線形回帰やランダムフォレスト回帰）は、わずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値（黒い円）があり、通常の変動範囲から大きく外れたスコアが確認できます。
– 特に7月初めには、スコアが急激に変動する場面があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い実績点は、当日のWEIスコアを示しています。
– ピンクの線は、予測（ランダムフォレスト回帰）を示し、全体的に上昇傾向があります。
– グレーの範囲は、予測の不確かさを示しています。
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が示す傾向は共に安定していますが、予測の上昇傾向はより顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは7月初旬においては広がりがあり、期間が進むにつれてばらつきが減少します。
– 予測と実績の間には一定の相関が見られますが、外れ値では予測が実績と大きく乖離しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 教育機会や社会基盤の評価が短期間で急激に変動することは、政策変更や外的要因の影響を示唆しています。
– WEIスコアの緩やかな上昇トレンドは、社会基盤や教育機会の改善を示唆し、長期的な社会発展に寄与する可能性があります。
このグラフは、政策立案者や教育関連のステークホルダーにとって重要な指標となり、特に急激な変動や外れ値は迅速な対応が求められる場合があると思われます。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は主に0.6から0.8の間に分布しており、全体として横ばいですが、わずかな変動があります。
– 線形回帰の予測ラインは緩やかに上昇していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれたドット）が見られます。これらのデータポイントは一般的な分布から外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いドットは実績データを示し、予測データが赤いバツで示されています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）は、予測結果がどの程度変動する可能性があるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと線形、決定木、ランダムフォレストの予測が含まれており、異なるモデルの出力を比較できるようになっています。
– ランダムフォレスト予測はもっとも安定しており、線形回帰は少し増加傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的緩やかな傾向ですが、一部の外れ値によって分布の歪みが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 社会WEIのスコアに関しては、安定性が維持されているが、一部の変動や不確実性を示しているため、連続的なモニタリングが必要です。
– 各予測手法が異なる結果を示すため、多様な手法を用いた評価が、より精度の高い将来の予測に役立つでしょう。
このグラフのデータは、社会的指標の持続可能な改善やリスク管理のための意思決定において、貴重な洞察を提供します。
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:
このヒートマップグラフを分析した結果、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**
– 期間全体を通じて、色の変化が観察されるが、はっきりとした長期的な上昇または下降トレンドは見えない。色の変化は、特定の日付に対して短期的な変動がありそうです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日と7月7日近辺で明るい黄色が見られ、他の期間と比較して高い数値（例えば、0.850）を示唆。
– 逆に、7月2日や7月19日には暗い色が目立ち、低い数値（例えば0.650）を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さがWEIスコアの高さを示しており、濃い紫は低スコア、明る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**
– いくつかのタイムスロットに繰り返し出現するスコアのパターンが見られます。例えば、午前中の時間帯は、午後や夕方に比べてスコアが低い傾向がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布から、特定の時間帯（例えば20時以降）にスコアが高まりやすい傾向が見られるが、直接的な相関は他のデータなしには明確にできない。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 午後から夕方にかけてWEIスコアが高くなる傾向があり、経済活動がこれらの時間帯に活発化する可能性を示唆しているかもしれません。
– 特定の日（例えば、週替わりや特定の週末）にピークや谷がある場合、その背景にあるイベントが経済活動に影響を与えた可能性があります。ビジネスの戦略やクライアント対応のタイミングを調整する際に重要な情報となり得ます。
この分析をもとに、さらなる詳細な検証や具体的なデータの確認が推奨されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは色の変化を通じて、ある時間帯（特に7時台と15時台）が高い数値を示しており、一貫して高い傾向が続いています。
– 一方、特定の日付（2025年7月3日、7月4日、7月19日）は、他の期間と比較して、低い色で示される傾向があります。この期間は全体的に低い数値で、他の時間帯と一貫していないことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月3日から7月4日にかけて、数値が低下する現象が見られます。また、7月19日も同様に数値が低いことが特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が、平均スコアの高さを示しています。色が濃いほど値が低く、反対に色が明るいほど値が高いことを示しています。このため、個々の時間帯のWEIスコアの変動を視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列に沿った色の変化は、特定の日付や時間帯に関連したイベントや外部要因が存在する可能性を示唆しています。これは特定の時間でのスコアの変動と関連することがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い時間帯（7時と15時）は、他の時間帯と明らかに異なる色で示され、これらの時間帯が特に影響を受けやすい傾向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 一部の時間帯で数値が一貫して高いにもかかわらず、特定の日に急激に低下することは、外部の大きな要因が影響している可能性を示唆します。これは、ビジネスオペレーションや社会的経済活動に影響を与えているか、特定の外的要因により人々の行動が変わった可能性があります。
– 特に、特定の日や時間帯の変化は、対策や計画の再考を促す可能性があり、改善や対応が必要とされる領域を示すこととなります。
このようなヒートマップを分析することで、潜在的な問題や改善点を早期に見つけることが可能になります。
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:
グラフを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって活動パターンが異なるようです。特に15時から20時の間で、トレンドがはっきりしてきます。この時間帯では、比較的高いスコアが続いていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月12日は明確に低いスコアを示している（濃い色）ため、外れ値として識別されます。
– 逆に、2025年7月6日や7日は非常に高いスコアが見られる（黄色）のが特徴です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコア値を示しており、明るい黄色が高いスコア、濃い紫が低いスコアを意味しています。
– 水平方向の日付、垂直方向の時間帯で情報が整理されており、30日間のトレンド分析に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日付の交互関係が視覚化されており、特定の日付と時間の組み合わせでスコアが変動していることが一目で分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアは主に午後（15時から20時）に集中しており、午前中はほとんどのスコアが低めです。
– これは、ビジネスや社会活動が午後により活発になることを示唆しています。
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**:
– 人々は午後に活動が活発化するため、戦略的に午後に事業やイベントを計画することで効果的な成果を得られる可能性があります。
– また、特定の日（例: 7月12日）のスコアが低い理由を探ることで、特定の問題や機会を特定し、改善策を講じることができるかもしれません。
このヒートマップは、時間帯ごとの集約データを視覚化し、ビジネスの最適な時間帯を探るのに役立つと言えるでしょう。
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:
この相関ヒートマップは、様々なWEI項目間の相関関係を示しています。以下に、このヒートマップから得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– トレンド自体はヒートマップから確認しづらいですが、相関の強弱を示す色合いが特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値や急激な変動は特に見られませんが、相関がほとんどない、または負の相関を示す要素は一部にあります（例：「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」）。
3. **各プロットや要素**:
– 色が赤に近いほど強い正の相関があり、青に近いほど相関がないか弱いです。
– 特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」が高い相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データの直接の関係性はヒートマップで把握しにくいですが、各要素間の強い相関から、長期的な関係性や影響力の相互作用が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、他の要素と強い相関を示しており、特に「社会WEI平均」との相関が非常に高いです。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」と他のいくつかの要素（例：「個人WEI（健康状態）」）は相関が低いことが見受けられます。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人々は、教育機会や多様性保障が他の社会的指標に大きな影響を与えることを直感的に理解するかもしれません。特に、これらの要素が全体的な社会幸福度に重要な影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネスや政策の面では、教育や多様性の向上が相乗効果を生む可能性が高く、重点的に対処すべきであると考えられます。
このヒートマップから、社会的な政策や戦略を立案する際に、どの要素が強く関連しているかを考慮することが重要であることがわかります。
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:
この箱ひげ図は、さまざまな経済カテゴリにおけるWEIスコアの分布を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、WEIスコアは0.6から0.9の範囲に集中しており、大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのカテゴリで外れ値が見えます。特に、「個人WEI（継続教育）」や「社会WEI（生態系整備・持続可能）」のカテゴリには多くの外れ値が存在します。
– これは、特定の期間に異常値が観測された可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の色の変化は、視覚的に異なるカテゴリを区別するためのものであり、特定の意味があるようには見えません。
– 各ボックスの範囲（四分位範囲）は、データの集中度合いやばらつきを示すものであり、広い場合はデータの変動が大きいことを示します。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、異なる社会的または個人的なパラメータを表しており、直接的な相関は見つけにくいですが、全体的な分布の範囲は似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ボックスの位置と範囲の変動から、それぞれのカテゴリのWEIスコアがほぼ一様に分布しており、一部のカテゴリに外れ値が多く観察されることがわかります。
6. **人間の直感とビジネスまたは社会への影響**:
– 幅広い分布と外れ値の存在から、特定の経済活動や社会動向に対する不安定さや変動の影響が推測されます。
– ビジネスにおいては、このような変動や不確実性はリスク管理や戦略的意思決定に影響を及ぼす可能性があります。
– 社会的には、教育や生態系整備といった分野での不均衡が注目され、政策改善の必要性を示唆しています。
このグラフを通じて、各カテゴリが示す具体的な意味合いや背景をさらに探究することが重要になるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のポイントに基づいて、このSTL分解グラフを分析します：
1. **トレンド**:
– トレンド部分は徐々に上昇しています。この期間での経済指標（WEIスコア）は全体的に改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットでは、7月9日付近で急激な上昇が見られ、その後7月12日にかけてピークに達しています。この期間には何らかの一時的な要因が作用した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 全体の観測値、変動はありますが、全体的に緩やかに増加しています。
– **Trend**: 基本的な傾向を示しており、上昇傾向が明らかです。
– **Seasonal**: 大きな変動は見られますが、周期的なパターンが示されており、この変動は一時的かつ予測可能な特性を持っています。
– **Residual**: 一時的な変動を示し、一部の急激な動きは季節性やトレンドでは説明できないことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが上昇しているため、季節性や残差が相殺する影響を与えても、全体の観測値が上昇基調にあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値の動きに整合性があり、周期性の変動によっては短期的な上下があるものの、全体的な傾向を崩していません。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– 経済指標の改善が示唆されますが、一部の日で予期しない変動が発生しています。これにより、短期的には市場やビジネス活動に対する警戒が必要です。しかし、上昇トレンドが続けば中長期的にはポジティブな影響が期待できます。周期性があるので、季節的な要因による影響も考慮する必要があります。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **Trend パネル**: 全体として上昇しています。このことは、評価されているWEI平均が時間と共に向上していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Observed および Residual パネル**: 7月9日から7月13日にかけて、Residualの増加を伴う急激な変動があります。これは一時的な外的要因の影響を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed (観測値) パネル**: このグラフは、全体的なWEI平均スコアの変化を直接示しています。
– **Trend (トレンド) パネル**: 長期的な変化の方向を示しています。
– **Seasonal (季節性) パネル**: 短期的な周期的変動を表しており、規則的な上昇と下降が見られます。
– **Residual (残差) パネル**: トレンドや季節性に説明されない変動部分で、短期間の外れ値が中心です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドは緩やかに上昇している中で、観測値や季節性による周期的な変動があります。残差は変動の予測不可能な部分を示し、短期的な影響を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドや季節性とは異なる一時的な変動がResidualに見られ、これが予測を行う上での不確実性を表しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 総合的なWEIの上昇傾向は、経済状況改善または個人の経済活動の活発化を示唆しています。季節性の変動から、特定の時期における反復的なパターンが確認できます。これらの動向は、ビジネスの戦略計画や政策立案において、季節性の影響を考慮した計画が重要であることを示しています。短期的な外れ値への対応も必要となる場合があります。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフは、社会のWEI平均スコアのSTL分解を示しており、観察されたデータをトレンド、季節要因、残差に分解しています。それぞれの視覚的特徴とそこから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– トレンドは一貫して上昇しています。このことは、全体的なWEIスコアが期間中に向上していることを示しています。このような上昇トレンドは、経済や社会環境の改善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**:
– 残差プロットにおいて、一時的な急激な変動が観察されます。特に7月中旬に大きな変動が見られますが、その後、数日で戻っています。これは短期的な外的要因や特殊なイベントによる一時的な影響があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 観測データは比較的安定していますが、上昇トレンドと重なり合って変動しています。
– 季節要因は周期的な変動を示しており、一部の期間で急激な変化が見られます。これが観測データの上昇や下降に一時的な影響を与えているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観察データ、トレンド、季節要因、残差が密接に絡み合っています。観察された変動は、主にトレンドと季節要因の組み合わせによって説明されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが上昇し続ける一方で、季節要因は変動が大きいです。これにより全体の観察データに短期的な変動が加わっています。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、WEIスコアは上昇基調にあり、全体としてポジティブな経済状況を反映している可能性があります。
– 短期的な変動はあるものの、総合的には改善方向に向かっているため、経済活動の活発化や社会的な安定性が期待されます。
– ビジネスにおいては、投資判断やマーケティング戦略に対する前向きな材料となり得ます。
この分解されたデータを活用して、さらに将来の予測や戦略的な計画を立てることができるでしょう。
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（週間経済指数）の構成要素を主成分分析（PCA）に基づいて30日間分析した結果を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（x軸）は、0付近から右側に密集しており、-0.4付近にもいくつかプロットが存在します。これらは、全体的には右上がりの傾向を示しています。
– 第2主成分（y軸）は、0付近を中心に上下に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に上部に0.25付近のy軸で孤立した外れ値がいくつか確認できます。これらは、特異な事象を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点はデータポイントを示し、その位置はそれぞれの主成分の重みを反映しています。
– 密集している部分は、構成要素間の共通性が強い部分を示し、逆に離れている点は差異を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAの結果として、各主成分がどの程度の分散を説明しているかが示されており、第1主成分がより多くの分散（65%）を説明しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のデータポイントは相関を示していますが、全体的には広い範囲に散らばっています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– この分析により、短期的な経済変動を捕捉するための重要な構成要素を特定できます。
– 異常値の分析によって、特異な経済イベントや抑えられている要素の検出が可能です。
– 経済政策の評価や市場戦略の立案において、有用な統計的基盤を提供するでしょう。
このグラフは、一見すると複雑に見えますが、主成分分析により要因の間の関係を簡潔に理解する助けとなります。
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。
