📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果として、以下の内容に焦点を当てます。
### 1. 時系列推移
**全体のトレンド:**
– 総合WEIスコアは、7月の開始時点で0.70付近から始まり、徐々に上昇傾向を示しています。7月4日から6日にかけて一時的に上がり、7月8日まで約0.80を超える安定した高値を維持しました。
– 個人WEI平均や社会WEI平均は同様のトレンドを示しており、概ね0.75から0.85の間で推移しています。特に社会WEI平均の上昇が顕著で、7月6日から9日にかけて0.90を超える高水準を維持しています。
**顕著な変動期間:**
– 7月1日から3日までの間に、変動が激しく、特に3日には急激なスコアの変動があります。これは異常値が多く検出されたことを反映しています。
– 7月6日から7日の間にスコアが最大値を示していることが観察されます（約0.85）。
### 2. 異常値
**異常値の背景と可能性のある要因:**
– 総合WEIスコアと、個別項目のスコアの急激な変動は、社会的または経済的な事象に起因する可能性がありますが、具体的な背景はデータのみでは特定できません。7月初旬に不安定なスコアが異常として検出されています。
– 異常値の多くは日中（午前または午後）の評価時に発生していることから、短期的な事象の影響を受けている可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 長期的なトレンドとして、全体的にスコアは上向き傾向があります。ただし、季節性の影響は観測期間が短いため、明確には解析されていません。
– 残差の変動もある程度大きく、短期的なイベントがスコアに影響を与えていることが示唆されます。
### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕と社会基盤・教育機会、持続可能性と自治性との相関が高いことが考えられます。これは、経済が社会サービスの充実度に影響を与えている可能性を示します。
– 自由度と自治のスコアと心理的ストレスには逆相関があるかもしれません。ストレスが低くなると自由度は高くなる傾向があるようです。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図では、大部分のスコアが0.70から0.85の範囲内に位置していることが確認され、時折0.60以下や0.90以上の外れ値が見られます。個人の要因や特定の社会的な契機でスコアが上下している可能性が示唆されます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析（PCA）による解析では、主要な構成要素であるPC1が65%の寄与率を持ち、全体の変動の主な要因を捉えているようです。これにより、経済状況や健康状態が主要な影響をもたらしている可能性があります。
### 総評
収集されたデータは、全体的に上昇トレンドを示しつつも、短期の変動が顕著に見られ、多くの要因が複雑に絡み合っていることが伺えます。異常値が多発している期間は、注意深く検討する必要があります。特にPCAの結果からは、経済的要因とWELLスコア間の密接な関係が示されており、これらがWEIに大きな影響を与えていることが推測されます。
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:
このグラフは、経済カテゴリにおける総合WEIスコアの時系列散布図を示しています。
### 1. トレンド
– **初期の期間（左側）**：スコアはおおむね一定で、0.7から0.9の範囲に集中しています。
– **後半の期間（右側）**：スコアが0.8から1.0の間で密集しており、スコアが上昇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
– 初期の期間には、異常値が複数報告されていますが、それが他のスコアにどのような影響を与えているかは明確ではありません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青）**：過去の実績データを示し、一定の範囲で安定しています。
– **予測（赤の×）**：将来の予測が非常に狭い範囲に集まっています。
– **異常値（黒の○）**：実績データからの逸脱を示します。
– **前年（緑）**：前年の値と比較することで、今年のトレンドを把握しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示されており、それぞれの予測が似たような傾向を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期から後半にかけてスコアが上昇する傾向が見られるが、急激な変動は見られません。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、および影響
– **ビジネスや社会への影響**：WEIスコアの上昇は、経済の回復や成長を示唆しています。この情報は、投資家やビジネスオーナーにとって有益です。
– **信頼性**：予測範囲が狭く、モデル間の一貫性があるため、予測の信頼性が高いと判断されるかもしれません。
このグラフからは、全体として安定した上昇傾向を確認でき、特にビジネスにおける戦略的な意思決定に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 時系列データは明確に2つの期間に分けられており、左側（2025年7月～10月）には青い散布点が、右側（2026年7月）には緑の散布点があります。それぞれの期間でデータが集中しており、それ以外の期間はデータがありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青い点の集まりに黒い円で囲まれた異常値があります。
– 右側には均一性が見られ、目立つ外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、緑の点は前年の比較データを示しています。
– 青い点が集中している期間には予測範囲が示されており、青色や紫色の線が予測モデルを示しています。
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は、異なる期間に存在しているため直接比較は難しいですが、利用されたモデルの性能を暗に示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは期間内で集中しているため、短期間での変動が重要です。また、異常値が予測されていた範囲外に存在するため、モデルの改善が考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 異常値の存在は、個人の経済活動における予測モデルの精度に対する信頼性を低下させる可能性があります。
– 分析の結果、一定の予測範囲が提供されており、経済判断の指針として活用できるが、モデルの精度向上が更に求められます。
全体として、このグラフは個人の経済スコアの動向を示しており、予測モデルの性能を改善するための貴重な情報を提供しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期のトレンド**: 左側のデータ（青色の実績）は、全体的に見て0.6から0.8の間で比較的安定しています。
– **後期のトレンド**: 緑色の点は、後半部分に出現しますが、この部分でのWEIスコアは0.8前後であり、やや高めの安定を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 左側で複数のデータが黒円で示される外れ値としてマークされています。これは、実績と予測との乖離を示しています。
– **急激な変動**: 初期から後期への移行では、データ範囲全体として大きな変動は見られません。むしろ、一貫した数値が見られます。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青色（実績）**: 実際のデータが0.6から0.8の間で変動しています。
– **赤色（予測）と緑色機関（前年度）**: 緑色のデータ点は2026年に入りやや高位ですが、前年のデータとの直接の比較が可能です。
– **予測範囲（灰色バンド）** には、実績のデータ点が収まっているため、予測の精度は一定以上であることが示唆されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列の初期には予測と実績のデータが密接しており、予測の制度が高いことが分かります。その後の緑のデータ点は、前年との比較でやや高めのWEIスコアを維持していることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 予測と実績の数値は初期には一致しているため、予測の制度が高いことが示されており、変動も比較的小さいです。
– **分布特徴**: 全体として、スコアは0.6から0.8の間で比較的安定しています。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **安定性**: WEIスコアが高めで安定していることから、社会的・経済的には比較的安定した状況が続いていることを示唆しています。
– **未来予測**: 緑色の前年比較データとともに、2026年のデータが持続的に0.8を超えていることは、一定の成長や向上を期待できます。
– **戦略的考察**: これに基づき、ビジネスはさらなる改善策や持続可能な戦略の計画を考慮するべきであることが示唆されます。
このグラフからは、安定性と成長可能性を見出すことができ、社会やビジネスの戦略に有用な情報を提供しています。
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:
### グラフ解析とインサイト
1. **トレンド**
– グラフの初期段階（2025年7月）では、青い実績データが0.6から0.8の間で横ばい状態になっています。その後、2026年6月頃から急激に変化していますが、これは予測データとして示されており、複数の手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって若干の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階でのオレンジ色の異常値マーカーが特定のデータポイントを示しています。異常値として認識されているようです。予測区間の範囲（灰色領域）も設定されていますが、予測データはこれに収まっていない部分があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績で、緑色のプロットは前年度の比較データです。紫色の線（ランダムフォレスト回帰）など各種予測手法が異なる予測トレンドを示しています。これらの予測はそれぞれ異なる方法で未来のトレンドを捉えようとしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは前年度と対比され、予測は過去のデータを基にしています。全体的な流れから、2025年後半から2026年にかけて何かしらの変化や改善が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントが0.6から0.8にかけて集中していることから、WEIスコアがある程度の安定した範囲で推移していることがわかります。予測のばらつきは、用いるアルゴリズムの違いによる解釈の差異を反映しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは経済的余裕の安定性を示していますが、異常値があることや、予測の不確実性を考慮すると、将来の見通しは単純ではないことがわかります。ビジネスにおいては、突然の変化に対応するための柔軟な戦略が必要であることを示唆しています。社会的には、経済的格差が顕著になる可能性があり、政策対応が求められるかもしれません。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 最初の部分（2025年7月から9月）では実績データ（青色）が0.6から0.8の範囲でほぼ横ばい。
– 予測データ（2025年7月以降）は上昇傾向を示唆しているが、実績データとの乖離がある。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青いプロットの中にある黒い円は外れ値を示しており、時折0.8以上に突き出た点が見られる。
– これらは異常値とみなされ、特にビジネスにおいては注意が必要。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実際のWEIスコア。
– 赤い「X」は予測されていたスコアを示す。
– グラフ上部の線は各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による将来のスコアの向上傾向を示している。
– 緑のデータは前年のスコアで、季節のトレンドや恒常的な変動要因を考慮する際に参考となる。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測データに乖離があり、予測の精度は重要。
– 現時点では予測の精度を考慮する必要がある。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは一定の範囲内で推移している一方、予測は異なる範囲と傾向を示唆している。
– 各モデルの予測値に若干のばらつきが見られる。
6. **人間が感じる直感とビジネスや社会への影響:**
– 実績と予測の乖離は、予測モデルの調整が必要である可能性を示唆。
– 異常値がしばしば記録されることから、データの精度や信頼性に対する検証が必要。
– もしこれが個人の健康に関するデータであれば、予測が実効的かつ確実な措置につながるよう、改善が必要。
このグラフは、特にビジネスや個人の健康状態を評価する上で予測の信頼性が重要であることを示しています。また、外れ値の検出と対処が不可欠なことを強調しています。
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**
– データは2つの異なる期間に分かれています。最初の期間（おそらく過去のデータ）は青のプロットで示されています。これは比較的安定しており、0.5から0.8の範囲で変動しています。
– その後の期間（おそらく将来の予測データ）は緑色で示されており、特定のトレンドは見られませんが、分布はもう少し集中しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の期間では、特定のプロットが他よりも外れている異常値が黒い円で示されています。これらは異常な心理的ストレスを示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**
– 青色のプロットは実績データで、緑色のプロットは予測されたデータを示しています。
– 異常値は黒で強調されており、重要な変動を示すことがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績データと予測データは連続的に配置されていますが、直接の相関は視覚的に明確ではありません。予測データは、実績データのバリエーションをより集中させた形で捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に直接的な相関は見られませんが、いくつかの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が試みられていますが、大きく異なる傾向は見られません。
– 緑のプロットはやや狭い範囲に集中しています。
6. **直感的なフィードバックと影響**
– 人間が直感的に感じることとして、WEIのスコアが0.5から0.8の間で比較的安定しているが、いくつかのデータポイントが異常であることに気づくでしょう。
– ビジネスや社会に対しては、心理的ストレスが安定していることが示唆されますが、異常値の存在は特別な注意や対策を促すかもしれません。
– 異常な値については、特定のイベントや条件が影響を及ぼした可能性があり、その原因を分析することで対策を考える必要があります。
これらの洞察は、心理的ストレスの変動を理解し、適切な対策を講じるための指針となるでしょう。
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**
– グラフは二つの主要な期間に分かれています。2025年7月から2025年9月の区間は青いプロットで示され個人WEIスコアの実績を示しています。約0.6から0.8の間で変動しています。
– 2026年7月の区間は緑のプロットで前年度の情報を示しており、スコアはおおよそ0.65から0.85の範囲に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の区間でいくつかの異常値が観察され、黒い円で囲まれています。これは通常のデータ範囲から外れたスコアを示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット（実績AI）** は実際に観測されたデータです。
– **緑のプロット（前年度）** は前年同期のデータを表します。
– **灰色の帯** は予測の不確かさの範囲を示しており、予測には誤差が含まれることを示唆しています。
– **紫とピンクの線**は異なるモデルでの予測を示しており、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値と前年同期のデータには類似した分布の傾向が見られ、おおよそ同じ範囲での変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的には、スコアが月日が進むにつれてやや安定していることから、制度的な安定や成長の兆候を示唆している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることや社会的影響**
– 直感的に、データは制度が比較的安定している、または改善している可能性を示していると考えられます。
– ビジネスや社会にとって、このデータの安定性は信頼性の増加、自治の向上を示唆し、経済活動や政策のレビューに有益な情報を提供します。
この分析から、データの改善傾向が製品や政策改善につながる可能性があることがわかります。今後の変動を慎重に監視することで、さらなる改善に役立つ戦略を立てることが可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月〜9月初旬）では、WEIスコアが0.6から0.8の間で安定しています。
– 年度が進むにつれて、突然のギャップがあり、特に2026年5月以降、スコアの大部分は0.8を超えています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階でスコアが0.4近くに低下する外れ値が見受けられます。
– 大半の青い実績データは集中的に存在しますが、特定の異常値は黒いサークルで描かれています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のデータ、緑のプロットは前年度のデータで、両者の傾向は予測の信頼性を確認するために重要です。
– 線（紫、青、緑、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など）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確な異常値が緑色の前年度データと区別され、昨年度と現年度のデータにおける違いを見ることができます。
– モデル間の予測にも違いが見られ、最適なモデルを選択する際の一助になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期と後期のデータの間で一貫した上昇傾向がないため、包括的な相関関係を示すのが難しいです。
– 前年度との比較において、緑のデータは新しいデータセットと比べてWEIスコアが低い傾向を示します。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**
– 初期の変動や突然のギャップは、政策や社会的な要因の影響を示唆します。
– WEIスコアの改善は、経済政策が公平性や公正さにプラスの影響を与えている可能性を示しますが、短期間での変動は注意が必要です。
– ビジネスや社会において、安定した上昇傾向は投資家の信頼を高め、経済的活動を活性化させる要因になります。
この分析により、WEIスコアの変動は経済や社会的変化を示す重要な指標であることがわかります。政策立案者やビジネスリーダーは、これらの洞察を基に持続可能な成長を図るべきです。
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:
このグラフについて、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– グラフの初期（2025年のデータ）は多数のデータポイントが集まっており、比較的一定の範囲にとどまっています。
– その後、予測データは異なる手法によって異なる傾向を示しています。
– 全体的に、最終期（2026年6月頃）のデータでは実績が高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値が見られませんが、予測データに異常値がないことを示します。ただし、初期段階の予測値の一部（赤いX）に急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値（実績AI）を示し、黒い円で囲まれた異常値は発見されていません。
– 四つの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なる予測がなされていますが、いずれも2026年途中から大きく乖離しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データ間での大きなずれは、モデルの適合性や外部要因の影響を示唆します。
– 線形回帰や決定木よりもランダムフォレスト回帰の方が安定した予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な上昇や下降トレンドは見られず、経済の持続可能性と自治性指数はある範囲にとどまっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実際のデータは高い持続可能性と自治性を示しており、安定性を感じます。
– 政策立案者や経済学者はこの安定した高スコアを用いて、より持続可能な経済政策を進めることができると考えられます。
– モデルの予測のズレは、さらなるデータ収集や分析手法の改善が必要であることを示しており、ビジネスや社会政策においても精度向上が求められます。
このグラフをもとに、さらに詳細な分析を進めることで具体的な施策や改善策を引き出すことが求められるでしょう。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/経済_social_infrastructure_scatter_360日間_20250722202125.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
分析：
1. **トレンド**
– グラフには二つの明確な時期があります。初期（左側）の実績データは安定していますが、後期（右側）のデータはやや散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつか異常値が見受けられますが、各データポイントはクラスターを形成しており大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示し、緑の点は前年の比較データです。
– 異常値は黒で観測されています。
– 予測の信頼区間とさまざまな予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のラインもプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと異常値の後に、予測データ（異なる手法の予測）が示されています。それぞれの予測手法が範囲内で一致していることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期実績と予測値の間に密接な関係があり、全体としてWEIスコアが安定して高い傾向にあります。
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**
– WEIスコアが高く安定していることから、共生・多様性・自由の保障が良好であると捉えられます。
– 予測範囲を超えないことは、社会や組織が予測可能で安定しているとの印象を与えるため、安心感があります。
– ビジネスにおいては、安定した社会環境が持続可能な成長や多様な市場戦略展開の基盤となるでしょう。
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:
視覚的な特徴と洞察は以下のとおりです。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは色の変化を通じて、時系列に沿う変化を示しています。色が黄色に近づくにつれ高値を示し、紫に近づくにつれ低値を示しており、全体的なトレンドを見ると、特定の時間帯での増減が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日前後は明るい色（黄色）があり、比較的高い値を示しています。逆に、7月1日や7月20日などは暗い色（紫）が多く見られ、低い値を示しています。これにより急激な変動がある日を特定できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色（紫から黄色）は、数値情報の密度や強度を示しており、特定の時間帯が他と比較して高いか低いかを視覚的に直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯にわたるデータが一つのグラフに統合され、同じ日付でも時間帯によって違うパターンが形成されています。これは、その日の経済活動が異なるパターンを示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯や日付における色の変化は、特定の活動やイベントの影響を示唆している可能性があります。ただし、具体的な相関関係については他のデータや文脈が必要です。
6. **直感、ビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップから直感的に感じ取れるのは、経済活動の周期性や特定の時間帯での活発さや静けさです。これはビジネスのピーク時間の特定やリソースの最適化に利用される可能性があります。
– 社会的影響としては、特定の時間や日における経済活動の減少が、特定の政策や外部要因（祝日、イベントなど）の影響の結果である可能性も考えられます。
このヒートマップを基に、さらに深く分析することで、具体的な施策への洞察を得ることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じて、特定の時間帯（15〜17時、19〜23時など）において明確なパターンが見られます。
– 朝（7時頃）の時間帯には、一般的に高いスコア（黄色〜緑色）を示しており、午後（15〜16時）の一部とか夜遅く（23時）の一部ではスコアが低くなる傾向があります。（青〜紫）
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、7月2日からの急激なスコアの低下（黄色から青/purpleへの変化）です。
– 7月18日後のスコアに一時的な低下がありますが、すぐに回復します。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの強度を示しており、黄色が高く紫色が低いスコアを表しています。時間帯ごとのスコア傾向を見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコア変動は、日々のパターンを示しており、特定の時間帯ごとに規則的な変動があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高まる朝の時間帯と、低下が見られる午後・夜の時間帯に顕著なパターンがあります。
– 総じて、特定の時間は高スコアであるが、それ以外は低スコアとなりがちです。
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**:
– 時間帯によってパフォーマンスが変動する可能性が示唆され、これはビジネスにおける最適な作業時間の調整に役立つかもしれません。
– スコアの急激な低下が見られる時間帯には、特定の要因（疲労や間食時間など）が影響している可能性があり、改善のための取り組みが必要かもしれません。
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:
以下にヒートマップに基づく視覚的な洞察を示します：
1. **トレンド**:
– データは時間により異なっていますが、特定の日（2025-07-06から2025-07-14）を中心に比較的高いスコアが見えます。この期間の周囲の日付との対比で特に明るい色で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06、および2025-07-12では非常に明るい色（黄色）で、急激にスコアが変動している箇所があります。この日は特異な活動やイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションがスコアの大きさを示しており、青や紫は低スコア、緑から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**:
– 特定の時間帯（19時、23時）には他の時間帯よりも顕著な変化が見られ、日中よりも夜間に高いスコアが観測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日によって時間帯に偏りが見られるため、特定の時間帯にアクティビティが集中している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 特定の日や時間にスコアが高いことから、イベントや特別な状況が社会に影響を及ぼしている可能性があります。
– 高いスコアの時間帯に合わせてマーケティングや広告戦略を考慮することができるかもしれません。
– 夜間の活動が活発であることは、ナイト・エコノミーに注目するきっかけになり得ます。
この分析は、社会的・経済的なイベントやアクティビティに対する迅速な理解と戦略的思考のヒントを提供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:
ヒートマップから以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体はトレンドを示すのではなく、異なるカテゴリ間の相関関係を示しています。そのため、個々の項目の時間的なトレンドは直接見えませんが、全般的な相関の強弱がわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が際立って低いまたは高い箇所が外れ値のように見える場合があります。特に「個人WEI（健康状態）」と他の項目との相関が比較的低いのが目立ちます。
3. **各要素の意味**:
– 左側に表示されている項目と下側に表示されている項目間の相関係数を表しています。濃い赤色は強い正の相関（+1に近い）、濃い青色は強い負の相関（-1に近い）、薄い色は相関が弱いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI平均」との間は強い正の相関があります（0.91, 0.97）。これらは、経済全体の影響力が個人及び社会の指標にも裏付けられていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には強い正の相関（0.66）が見られ、これらの要素が経済的な環境の中で相互に影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 経済と個人および社会の幸福度が密接に関連していることがわかります。特に、「自由度と自治」や「共生・多様性・自由の保障」が重要な要素であり、人々の相互理解や自治の推進は経済の健全性に影響を与えていると解釈できます。
– また、個人の健康状態は経済的な要因よりも他の複合的な要因に依存している可能性があり、政策的には異なるアプローチが必要かもしれません。
これらの情報を活用し、政策立案やビジネス戦略を構築する際に、個人及び社会全体のウェルビーイングを意識することが重要です。
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
– **横ばいの傾向**: WEIスコア自体に明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、各カテゴリ内でのデータのばらつきはあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 各ボックスにいくつかの外れ値が存在しています。特に「個人WEI（経済的安定）」や「個人WEI（心理的ストレス）」では外れ値が多く見られます。
– **急激な変動**: 外れ値が多いカテゴリは、スコアが予想以上に変動しやすいことを示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **中央値**: 各ボックスの横線が中央値を示しており、「社会WEI（共生・多様性・自由の解放）」は中央値が比較的低く、その他のスコアに対して下方向に位置しています。
– **範囲**: ボックスの上下のひげはデータの変動範囲を示しており、「社会WEI（共生・多様性・自由の解放）」は変動が最も大きいことを示しています。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 各カテゴリは独立しており、特定のタイミングで共有するトレンドは特にありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各カテゴリの分布にはそれぞれ特徴があり、「個人WEI（心理的ストレス）」はスコアの範囲が狭いが外れ値が多数、「社会WEI（公平性・公正さ）」はスコアが比較的一定です。
### 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
– **個人レベル**: 「心理的ストレス」や「経済的安定」のスコアが変動しやすいことから、これらの要素は外部要因の影響を受けやすいと考えられます。これらに対する対応策が必要かもしれません。
– **社会レベル**: 「社会WEI（共生・多様性・自由の解放）」のスコアが低くかつ変動が大きいことから、多様性や自由に対する社会的支援や政策改善の必要性が暗示されています。
この分析から、WEIスコアの各カテゴリは異なるリスクや機会を提示しており、それぞれに対応することが、ビジネス戦略や政策提案において重要であることが分かります。
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:
このグラフは、経済カテゴリ内のWEI（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）で視覚化したものです。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 特定の一方向への明確なトレンドは見受けられません。データは広範囲に分布しており、特定の傾向を示す傾きは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分が0.1以上や-0.1以下の極端な位置に存在する点は外れ値かもしれません。これらは通常のパターンから逸脱しており、特定の出来事や要因によって影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、360日間のデータ内での観測値を示しています。第1主成分（寄与率: 0.65）がデータの主要な変動を捉えており、第2主成分（寄与率: 0.12）が補助的に変動を解釈する要素として機能しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各点の位置から、第1主成分がデータの大部分の分散を説明していることがわかります。つまり、WEIの変動の多くは第1主成分によって捉えられています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係を示す明確な傾向は見られません。各成分間の相関は低く、データが全体的に広がっています。
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**:
– このグラフからは、経済活動に関連する複数の要因が多様な影響を与えている可能性があります。特定の構成要素がWEIに大きく影響を与えている場合、経済環境における変動要因の特定や、リスク管理に利用できるでしょう。ビジネスにおいては、これらの要因を理解することで、リスクを避ける戦略を練る一助になります。
このように、主成分分析を通じて経済指数の変動の背後にある重要な要素とその影響をより理解することが可能です。
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。