📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果: WEIスコアの傾向と異常分析**
### 時系列推移
**総合WEI**
– **期間**: 2025年7月1日から21日までのデータを元にした分析。
– **トレンド**: 7月初旬ではスコアが0.65〜0.75間で現在し中旬から後半にかけて0.80付近まで上昇。特に中旬から徐々に安定して高くなっている。
– **顕著な変動**: 7月6日以降の値が明らかに高まり、7月10日前後でピークを迎えています。その後、スコアは0.78〜0.85の範囲内で推移し、やや安定しました。
– **異常値**: 7月19日の急激なスコアの低下（0.67）は、他の日と比べてはっきりと異なり、データの異常値とされる。
**個人WEI平均**
– **トレンド**: スコアは0.65〜0.80間での強いバラツキが見られるが、全体的な傾向は7月の後半にかけて持続的に増加しています。
**社会WEI平均**
– **トレンド**: 序盤に0.68付近を維持し、中盤から後半に向けて0.88を超える安定期に移行。
– **変動と異常値**: 7月3日や19日のスコアの落ち込みが非常に顕著ですが、その後回復。
### 異常値
– **特定**: 7月19日に多発しており、急激なスコアの落ち込みが目立っています。これは、個々のWEI項目のスコアが一時的に低下したことに関連している可能性があります。この日付における異常な外的要因（例えば経済不安や社会的イベント等）が影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期トレンド**: 7月の前半から中盤にかけて徐々に改善トレンドを示す。
– **季節性**: 特に強い季節性は確認されないが、中旬過ぎに一時的なスコアピーク。
– **残差**: 短期的なショックによる変動が見られ、特に7月19日付近で顕著。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 相関が強い項目は「経済的余裕」と「健康状態」などであり、個人の生活の質に大きな影響を与えていることを示唆します。
– **意味合い**: 経済状況の改善は、健康状態などの向上を伴いやすいことを示します。
### データ分布
– **箱ひげ図からの洞察**: 各個別のWEIスコアの分布は概ね0.65〜0.85の範囲で中央値が高く、極端な外れ値は異常値とされる特定日付で見られました。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1: 0.65, PC2: 0.12**: 主成分分析により、最も重要な変動要因は経済と健康に関連していることが示唆されています。全体的なWEIスコアにこれらの影響が顕著です。
### 結論と推奨
– 現在見られるトレンドは比較的安定的なポジティブな経済見通しを示しており、個人の健康とストレス管理が続くことでさらに強化され得ることを示しています。
– 短期的なショックや異常値の原因を探り、予防かつ改善するための対策が必要です。特に、異常値の多発した7月19日について、経済的または社会的背景の分析が推奨されます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（青い点）**: 30日間で横ばいに近いが、やや下降する傾向があります。特に月初から中旬にかけての変動が大きいです。
– **予測（線グラフ）**: 線形回帰はほぼ横ばい、一方で他の予測手法（特にランダムフォレスト回帰）はやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには黒い円で示された幾つかの外れ値があり、これは異常値として捉えられます。特に初旬と中旬にかけてのスコアの変動が激しいです。
– 不確かさの範囲(灰色のバンド)は変動をカバーしていますが、外れ値はこの範囲外にも出現しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点（実績）**は過去の実際のデータを示し、経済活動の実際の動向を表しています。
– **赤い×（予測）**はモデルによる近似予測を示しています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示し、変動の大きさを示唆しています。
– 各予測ラインは異なるモデルによる予測の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測モデルの期待からやや外れていますが、全体的には予測範囲内に収っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密に集中しており、特に0.7から0.8の範囲でのスコアが多いです。
– 外れ値は予測範囲をはみ出す傾向がありますが、全体的には広がりは限定的です。
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**:
– 一般的に経済指標が安定しているように見えるが、いくつかの不確実性が示唆されており、これが市場の変動要因になる可能性があります。
– ビジネスにおいては、このような安定した期間は投資のタイミングや新規事業の開始の決定にポジティブに働く可能性があります。しかし、異常値の存在は潜在的なリスクを示すため、慎重な観察が必要です。
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**:
– 実績データ（青色円）は、全体的に0.6から0.8の範囲で、初期にやや増加するも、その後は横ばいを維持。後半で小さな変動があります。
– 予測線は、線形回帰（青）はほぼ横ばい、決定木回帰（紫）は緩やかに上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒色の円で表示され、特に7月の初旬に集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の円：実績データ
– 赤色の×：予測データポイント
– 黒色の円：外れ値強調
– グレーの範囲：予測の不確かさ範囲
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類似の範囲を示し、線形回帰と決定木回帰の傾向が異なることから、予測モデルの選択が結果に影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.6と0.8の狭い範囲に集中しており、安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この安定したスコアは、短期間における個人の経済活動が一定の範囲に収まっていることを示唆します。これは、ビジネスにおいて特定の市場セグメントが安定していることを指し、社会的には消費者信頼感が一定であることを意味します。
– モデル間の予測の差異は、予測の信頼性や使用モデルの適切性について考慮を促します。ビジネス戦略や政策決定者は、この差異を理解し、より正確な予測を得るためにモデルの改善を検討する必要があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータは全体的に横ばいで、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、以前の時期に一部小さな変動があります。
– 予測は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の三種類があります。線形回帰とランダムフォレスト回帰はわずかに上昇していますが、決定木回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されるデータは、主に序盤に集中しています。このエリアでの急な変動が特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータであり、黒い輪で囲まれた部分は外れ値です。
– 予測データは、異なる方法で示され、未来の動向を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、xAI/3σで現れています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きな相違は見られません。ただし、不確実性の幅が示すように、将来的な予測に若干の不確実性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定で、変動が少ないため高い安定性を示しています。予測ラインは実績に基づいており、それぞれ微妙な違いがありますが、大幅に離れてはいません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データの安定性は、経済がこの期間中比較的安定していたことを示唆しています。
– 予測は、特別な外部要因がなければ、安定した状況が続く可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、現状の戦略を維持しつつ、予測を元にしたリスク管理が推奨されます。
このグラフは、短期的に安定した動向を示しており、今後の計画を立てる際の有用な資料となり得ます。
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**
– 過去30日間のデータを観察すると、最初の部分では横ばいに見えますが、後半にかけて予測AIの数値が上昇しています。実績は安定していますが、決定木回帰予測は初期は安定し、徐々に上昇するトレンドを見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 序盤にいくつかの外れ値が認識されていますが、全体的に大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示し、多くの場合、0.8以上のスコアに集中しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰の予測を示し、一定の上昇傾向を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、安定しています。
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（線形回帰および決定木回帰）は全体的に一貫しているように見えますが、ランダムフォレスト回帰が最も上昇しているのが特筆されるポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のクラスタリングは一定の範囲に集中しており、予測AIと比較して安定しています。対して、ランダムフォレスト回帰は時間と共に上昇する予測を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一般的に、安定したWEIスコアが観察されるため、個人の経済的安定性はこの期間中維持されていました。ただし、予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）が上昇を示唆しており、将来的に経済的余裕が改善する可能性を示しています。
– 経済的余裕の改善は、消費活動の活発化や経済成長を促進する可能性があります。企業にとっては、新たな市場機会や消費者支出の増加を期待する基盤となり得ます。
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**:
– 実績データ（青いプロット）は、横ばいに見えます。30日間の範囲で急激な上昇や下降は特に見られず、安定した健康状態を示唆しています。
– 予測線（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、全体的にわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは異常値として識別され、黒い円で囲まれています。特にスコアが急激に低い日がいくつかあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績値を示しており、個人の健康状態の経時変化を表現しています。
– 線の色：予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）に基づいて、今後の傾向を示唆しています。
– 灰色の範囲：予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は全体的に安定していますが、予測モデルは異なる手法を採用しており、それぞれ微妙な差を持っていることが視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 健康状態のスコアは比較的高く、0.7を中心に密集していることから、健康状態が安定して良好であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 安定した健康状態は、個人にとっての生活の質向上や経済的生産性の維持に寄与する可能性があります。
– 異常値がなぜ発生したのか分析することで、健康管理やストレス要因の軽減に役立つでしょう。
– 予測モデルにより、今後の健康状態を予測し、予防策を講じるチャンスが増えます。
このグラフから、個人の健康状態が安定していること、異常値の対応が必要であること、将来的な改善の可能性があることが示唆されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青いプロット）は、最初の数日間に渡って横ばい、その後、わずかな変動を伴いながら安定しています。
– 予測線（緑、シアン、紫）は、緩やかな横ばいまたはわずかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上にはいくつかの外れ値が序盤に確認されており（黒丸で囲まれた部分）、これは異常な心理的ストレスの変動を示していると考えられます。
– 急激な変動は少なく、全体的に安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績値を示しており、心理的ストレスの実際の測定値です。
– 黒丸は外れ値を示しています。
– 予測線は異なる手法による予測を示し、色で区別されています（緑：線形回帰、シアン：決定木、紫：ランダムフォレスト）。
4. **時系列データの関係性**
– 実績値は予測範囲内で推移しており、異なる予測手法間には大きな差がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は安定した範囲内に集まっており、個々の外れ値を除いて予測と大きな乖離はありません。
6. **直感的理解とビジネスや社会への影響**
– 全体として、心理的ストレスはこの期間中、安定していることがわかります。
– 外れ値は心理的ストレスの原因となる要因の存在や一時的な出来事を示唆しており、これに対処することで個人や組織がより安定したパフォーマンスを達成する助けになる可能性があります。
– ストレス管理が重要であることが再確認され、ビジネスでは従業員の心理的健康に注意を払い、適切なサポート体制を確保することが求められます。
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**
– 実績データ（青の点）は、7月1日から7月15日頃までは安定したパターンを示しています。その後、若干の変動がありますが、全体的に横ばい傾向のようです。
– 予測データ（赤い×印や色付きの線）は期間の後半に向かって、異なるモデルによる予測がそれぞれ異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円）は特定のタイミングで散見され、スコアが大きく上下している時期があります。特に期間の初期に多く見られます。
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ており、実績を表しています。
– 赤い×印は予測データで、将来のスコアを予想しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、予測の信頼性を示しており、この範囲内で現実の結果が出る可能性が高いことを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる予測値を示しており、それぞれが異なる未来の可能性を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ間に大きな変動はなく、基本的には一定の範囲に集中しています。外れ値も一般的な範囲から外れて現れています。
6. **洞察**
– 個人の自由度と自治が一貫していない場合、外れ値が多く見られる点は、個々の体制や政策の影響を受けやすいことを示唆しています。
– ビジネスや社会の観点から、予測と実績の乖離はリスク管理や戦略的な計画において重要な指標となります。予測モデルが一致しない場合、予測の不確かさが高いことを意味します。これは政策変更や経済的な不安定さを示している可能性があります。
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:
以下にこのグラフについての詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）のトレンドは概して横ばいながらも、若干の上下変動が見られます。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドは全てわずかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い丸で囲われており、特に期間の前半に集中しています。これらはWEIスコアの分布から外れたデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIの実績データです。
– 赤い×は予測値を示しており、異なるモデルに基づいて予測が行われています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には多少の乖離がありますが、全体として予測は実績を大まかに反映しています。予測モデル間では若干のずれがありますが、全体として似たような動きを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はWEIスコアで0.5から0.9の範囲に集中しています。予測も同範囲での推移を示唆していますが、わずかなずれが見られます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、公平性・公正さのスコアが安定しつつも改善の兆しがあることが示唆されます。
– 社会的には、WEIスコアが高いことが示されているため、社会的公平性がある程度保たれていることが考えられます。
– ビジネスにおいては、この安定性とわずかな改善トレンドに基づいて、公平性に関連するプログラムやポリシーの継続的な実施が支持される可能性があります。予測の不確実性を考慮しながら、外れ値が示す潜在的な改善の機会を探ることが望まれるでしょう。
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（青いプロット）は全体的に高いWEIスコアを維持していますが、若干の変動があります。
– 予測ライン（赤い×印）は一定であり、ほぼ横ばいのトレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期において、いくつかのデータ点が灰色の範囲を超える異常値としてマークされています。
– 初期の日付においては変動が大きく、その後安定化しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、黒い縁取りが異常点を示します。
– 赤い×は予測値を示し、灰色のエリアは予測の不確かさを表しています。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測ラインは、異なるアルゴリズムによる予測を示しており、それぞれが微妙に異なる傾向を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は予測値と概ね一致していますが、初期の変動点で若干の乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として高いWEIスコアを維持しており、最近の実績値は予測と整合していることがわかります。
– 算出された予測と実績の乖離は小さく、信頼できるモデルであることが考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高いことは、社会の持続可能性と自治性が良好であることを示唆しています。この安定は市民の幸福度や社会的安定性に寄与し、経済活動におけるリスクが低いことを意味します。
– 初期の変動は環境変化や政策の変動が影響している可能性があり、今後の予測に用いる際はそれを考慮する必要があります。
– 信頼性の高い予測モデルが構築されているため、これをもとにした政策決定や戦略開発が可能となり、長期的な計画立案に寄与するでしょう。
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:
このグラフについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいです。一定期間にわたって大きな変化は見られません。
– 予測データは3種類あり、線形回帰（緑）はほぼ横ばい、決定木回帰（青）は若干上昇、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は明確な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの異常値（黒丸で囲まれた点）が初期の段階に見られますが、後半には減少しています。これはデータのばらつきが減ったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青い点、異常値は黒丸、予測の不確かさは灰色の範囲で表されています。これにより、データの信頼区間を把握しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の線が似通っていることから、予測モデルは実績を的確に反映している印象がありますが、特にランダムフォレスト回帰は他と異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは0.8付近に密集しており、全体的に高いWEIスコアを維持しています。
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**:
– 全体としてWEIスコアは安定して高く、社会基盤や教育機会が維持されている印象を受けます。
– 予測のばらつきから、今後のデータも安定が続く可能性が高いですが、ランダムフォレスト回帰による予測は改善の兆しを示すため、若干のポジティブな変化が期待されます。
これらの観察から、WEIの安定性が社会的信頼を醸成し、新たな投資や改革の基礎を提供する可能性があると言えるでしょう。
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
– **実績データ**: 最初の期間（7月上旬から中旬）で、0.6〜0.9の範囲内でばらつきがありますが、全体的に横ばいです。
– **予測データ**: 7月下旬以降、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はほぼ横ばいで、わずかな上昇が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は複数存在し、特に7月上旬と中旬に見られ、WEIスコアが極端に高かったり低かったりします。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績AI）**: 実際のWEIスコアを示し、0.6〜0.9の範囲でばらついています。
– **赤いバツ（予測AI）**: 予測スコアを示しますが、グラフ上には見られません。
– **黒い円（異常値）**: 異常として認識されたデータ点。
– **グレーの範囲（不確かさ範囲）**: 予測の不確かさを示し、ある程度のばらつきを許容します。
– **予測の線**: 今後のスコア傾向を示すが、トレンドはほぼ一定で大きな変動は予測されていません。
### 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月中旬まで実績が表示され、それ以降予測が一貫しています。しかし、実績と予測の間に大きなギャップはなく、実績データが予測から大きく外れることはありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 相関性や分布に大きな偏りは見られず、全体的にデータは安定しています。ただし、外れ値は注意が必要です。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **人間の直感**: 一見して、WEIスコアは安定しているが、特定の日に異常が発生していると感じるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: 全体的に安定性が保たれているため、ビジネスや社会に対するリスクは少なく、共生・多様性・自由の保障が確保されていることが示唆されます。ただし、異常値は特定の出来事や政策の影響を受けている可能性があり、その点の分析が必要です。
このグラフからは、全体的に安定した傾向を示しながらも、特定のイベントをきっかけにスコアが大きく変動する可能性を示唆しています。
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:
この総合WEI時系列ヒートマップからは以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 期間全体を通して、色が濃い青から緑、黄色へと変化しています。これは、WEIスコアが全体的に上昇しているトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 例外的に7月6日に黄色が現れる部分があり、急激な変動があった可能性が考えられます。この日はWEIスコアが最も高く、特異な経済活動があったかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いはWEIスコアの高低を示しています。濃い色（青や紫）は低スコア、明るい色（緑や黄色）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**:
– 時間帯ごとの変動は見られませんが、日ごとのパターンは持続しており、全体として一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとの細かい変動は見られませんが、日別では7月6日が突出しています。他の日と比べて、特に経済行動が活発であったことを示しています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、7月6日に何らかのイベントが発生し、経済活動が活発化したということです。これは、ビジネスの特別なキャンペーン日や政策の影響などが考えられます。また、全体的な上昇は経済活動や消費者信頼感の向上を示し、ポジティブな市場環境が形成されていることを示唆しています。
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、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として時間帯ごとに対照的なパターンが見受けられます。
– 夕方や夜の時間帯（15時以降）は、スコアが高い（黄色）のが目立ちます。午前中は低い（青色から紫色）傾向があります。
– 日にちが進むにつれて、特定の日で極端に低いスコア（紫）が1日見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月4日に極端に低いスコア（紫色）があり、この日は外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がWEIの高さを示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを表しています。
– 特定の時間帯や日付での変動が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアの変動が見られ、特に15時から17時の間が一貫して高い傾向を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の終盤ほどスコアが高くなる傾向があるように見受けられることから、時間帯によるパターンが存在することが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 経済活動が日中よりも午後から活発になる可能性があります。労働時間や消費活動が影響している可能性があります。
– 特定の日（特に7月4日）に低いスコアが出た背景には、何らかのイベントや出来事が関連しているかもしれません。このような情報は、スケジューリングや資源配分の最適化に役立つでしょう。
全体として、このグラフは、時間帯によるWEIの変動と特定の異常点を通じて、経済活動の活発さに関する貴重なインサイトを提供しています。
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:
このグラフは、経済カテゴリの社会WEI平均スコアを時間軸に沿ってヒートマップで示しています。以下、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、色の変化を用いることでスコアの変動を示しています。色が黄色から緑、青、そして紫へと変化することで、スコアが高から低へと変動していることが分かります。
– 随所で周期性が見られ、特定の日にスコアが高くなる傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日と7月11日は黄色くなっており、スコアが非常に高かったと考えられます。
– 反対に、7月2日から4日、7月19日から21日にかけては紫や青が強く、スコアが低い時期であることが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを表しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを示します。
– 昼間の時間帯（8時から18時）にデータが集中しているようで、特に15時前後に高いスコアが現れています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日付間で時間ごとのスコアを比較することで、特定の時間帯での活動やイベントがWEIスコアに影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的な分布を見ると、スコアは特定の日に急激に上昇しており、それが経済活動に関連した特定のイベントや施策を反映している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– ビジネスにおいて、このようなスコアの変動は市場の活発度や消費者の行動を示しているかもしれません。
– スコアが高い日に合わせてマーケティング活動を強化するといった方策が考えられます。
– 社会的には、これらのデータは公共政策や社会活動の分析に利用され、特定の政策の成功や反応を測る指標となり得ます。
この分析が、経済状況を理解し、効果的な戦略を立案するための一助となれば幸いです。
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**:
– 30日間のデータですが、相関の強さを見るものであり、具体的な時間的トレンドについては直接示されていません。しかし、多くの強い正の相関が見られることから、全体的にWEI項目が高い連動性を示していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動についての情報は示されていませんが、相関が極端に低い箇所がある場合、それが異常として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップは各WEI項目間の相関を示しており、赤いほど正の相関が強く、青に近づくほど相関が弱いまたは負の相関を持つことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」は非常に高い相関を持っており、個人と社会的要素が総合的に関連していることが伺えます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の項目と比較的低い相関を示しており、独立性が高い項目である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に強い正の相関を持つ項目が多く、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」に高い相関があります。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の項目とは相関が低めであるため、相対的に独立した影響を持つ可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 人間が直感的に感じることとして、個人のウェルビーイングと社会的な要素が密接に関係していることが明らかです。これにより、個人の幸福度向上には社会的構造の改善が重要であることが示唆されます。
– 強い相関が示すものとして、政策決定者はこの相関を考慮して、個人と社会双方を視野に入れた政策を展開することが望ましいでしょう。特に、教育機会や公正性が他の多くの項目と関わっているため、これらの分野の改善は全体のウェルビーイング向上に寄与する可能性があります。
このヒートマップは、経済的および社会的政策立案に対する重要な洞察を提供し、社会全体のウェルビーイングを向上させるための方向性を示しています。
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**:
– このグラフは箱ひげ図で、特定のトレンド（上昇、下降）は示されていません。しかし、WEIの異なるカテゴリにおけるスコアの分布が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各ボックスの外に点（外れ値）がいくつか見られます。特に「個人WEI（経済余裕）」や「社会WEI（公共性・公正さ）」などで顕著です。これらはスコアの異常値を示しており、特異な事象や異常な測定が含まれている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスプロットは中央の箱で四分位数範囲（IQR）を示し、水平線は中央値を示しています。ひげはデータの分布範囲を示し、外にある点は外れ値として解釈されます。
– 色の違いはカテゴリごとの違い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**:
– このグラフは時系列データではないため、時間経過における変化は直接示していません。しかし、異なるカテゴリのスコア分布を比較しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリにおける中央値や分布の広がり、外れ値の数が、特定の経済、個人、社会的な測定の変動性や安定性を示しています。例えば、「社会WEI（持続可能性と自立生活）」は相対的に安定している一方で、他のカテゴリではより変動が大きいことがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– これは多様なカテゴリのWEIスコアの比較により、経済や社会の多面的な状況を理解する手助けをします。例えば、個人の経済的余裕が社会全体の幸福度に影響を与える可能性があるため、政策立案者はこれらの分布を考慮に入れることで、よりターゲットを絞った施策を策定できるでしょう。
– 外れ値の存在は特定の問題を示唆しており、これを無視することなく分析する必要があります。
このような分析から得られる洞察は、政策立案や企業戦略の策定における重要な指針とな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:
このグラフは経済カテゴリのデータをSTL分解して表示しています。観察されたデータ、トレンド、季節性、および残差の4つのプロットが含まれています。それぞれについて分析します。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンドは右肩上がりから始まり、7月上旬にかけて上昇し、その後はやや横ばいから軽い下降傾向を示しています。全体的にはわずかな上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットにおける7月9日から13日あたりの急激な変動が目立ちます。これは観測されたデータとトレンドや季節性が合わない部分を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 観測（Observed）：実際のデータで、総合的な変動を示しています。
– トレンド（Trend）：データの基調を示し、長期間の変動を抽出しています。
– 季節性（Seasonal）：周期的な変動要素を示しています。周期的に上下するパターンが見られます。
– 残差（Residual）：トレンドと季節性を取り除いた残差で、ランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節性の変動が観測データに影響を与えていることが分かりますが、トレンドに大きな変化はありません。
– 残差の急激な変動が観察データの一部と一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの上昇と季節性の周期的変動が合わさることで観察データの上昇と下降が繰り返されています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– トレンドの緩やかな上昇は、経済が安定した成長基調にある可能性を示唆します。
– 季節性の影響があるため、短期的な変動に注意が必要です。これにより、特定の時期における需要や供給の変動を考慮することで、経済活動の計画や政策の立案に役立つでしょう。
– 残差の急な変動は一時的な外部要因による影響を示している可能性があり、詳細な分析が必要です。
全体として、このグラフは経済活動の健全な成長と一時的な変動を示していますが、季節性や外部ショックに注目することが重要です。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは個人のWEI（Weekly Economic Index）の平均値を30日間にわたってSTL分解したものです。ここでは各コンポーネントの視覚的特徴と得られる洞察を提供します。
1. **トレンド（Trend）**:
– 緩やかな上昇傾向が続いています。全体的に安定して上昇しており、経済活動が順調に推移している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動（Residual）**:
– 残差には特定の期間に急な山がありますが、そのほかの部分では非常に低く安定しています。これらの山は、一時的な経済ショックや情報が原因である可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 実際の観測値で、全体的な動きや特定の傾向を視覚的に捉えています。
– **Trend**: 基本的な上昇トレンドを示しており、これが安定した経済成長を暗示しています。
– **Seasonal**: 季節変動が確認でき、一部で周期的なパターンが存在するようです。
– **Residual**: 予測不能な変動を示していますが、全期間のうち一部に限られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドの上昇と、季節性の変化が一致している部分があり、特に季節ごとの変動が経済活動に与える影響が見えやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性の間には、密接な関連があると考えられますが、残差の変動はそれと無関係に発生しているようです。
6. **人間の直感的な印象と影響**:
– 経済指数が徐々に向上していることで、個人や企業は経済の安定や成長に一定の信頼を持つことができるでしょう。特に、季節性要因が明確であるため、企業は季節ごとに戦略を見直す必要があります。また、急激な変動が少ないため、長期的には比較的安定した経済活動を期待できるかもしれません。
このように、トレンドの上昇や季節要因を考慮することで、今後の経済活動の計画や戦略の策定に役立てられるでしょう。
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:
このグラフは、社会に関するWEI平均スコアをSTL分解して解析したものです。以下にその解析結果を示します。
1. **トレンド:**
– トレンドラインは、7月1日から13日頃まで緩やかに上昇し、その後やや横ばいの状態から再び下降しています。全体としては緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 残差プロットでは7月5日から9日の間に急激な変動が見られます。この期間中の大きな変動は予測モデルからの逸脱を示していますが、その後は落ち着いています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **Observed:** 実際に観測されたデータです。全体的に変動はあるものの、特に7月5日から19日にかけての変動が顕著です。
– **Trend:** 長期間の傾向を示しています。前述の通り、緩やかな上昇から横ばい、そして下降を示しています。
– **Seasonal:** 短期的な周期パターンを示しています。小さな上下動があり、この30日間の中で明確な周期性は確認しにくいです。
– **Residual:** トレンドと季節性を除いた残余の変動です。小さな変動が多く、目立った外れ値は7月9日頃に見られます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– トレンドと季節性の影響が少しずつ観測データに影響を与えており、それを取り除いた残差が予測精度を評価するために重要です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– トレンドと観測データには相関が強く、変動が一致していますが、残差があることから完全な適合ではなく外部要因の影響も考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響:**
– データが示す緩やかなトレンドの上昇は、経済や社会的な要因が改善している可能性を示しています。しかし、残差の大きな変動は、一部の外的要因または突発的なイベントが影響していた可能性を示唆します。短期的な市場の変動や政策変更の影響として解釈できるでしょう。
全体として、この分析は市場の改善傾向を示唆しますが、予測精度向上のためには外部要因のさらなる調査が必要です。
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:
グラフの分析について以下の視点から提供します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）の散布図では、第1主成分と第2主成分は明確なトレンドを示していません。しかし、多くのデータ点が右上に集中していることが観察できます。これは、データ全体として第1主成分の影響が大きいことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右端付近に外れ値と見られる点がいくつかあります。これらの点は、他のデータポイントから離れており、特異な経済活動や現象を示唆している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 第1主成分（寄与率: 0.65）は、データの分散の65%を説明しており、主要な影響要因と考えられます。
– 第2主成分（寄与率: 0.12）は、より小さな影響の要因を示していますが、第1主成分と組み合わせることでデータの多様性をよりよく捉えています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各データポイントは異なる時点または条件を表している可能性があり、二次元での配置は時系列に沿った変化を示しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは、第1主成分に沿って徐々に増加し、第2主成分に沿って比較的バラつきがあります。これは、第1主成分による強い相関が示唆されます。
6. **直感的理解と社会・ビジネスへの影響**:
– このようなPCAの図はデータのパターン認識を助け、根本的な要因や潜在的なトレンドを特定する手助けとなります。
– ビジネスにおいては、特定の商品のパフォーマンス要素やマクロ経済的な影響を評価するための基礎として使用される可能性があります。社会的には、経済活動や消費者行動の変化を理解する手立てとして役立つかもしれません。
このような分析は、より深い洞察を得るために他の指標や要因と組み合わせて行うことが望ましいです。
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。
