📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果:
#### 時系列推移:
– **総合WEIと平均的経過**:
– 全体として、総合WEIは開始時の約0.72から日を追って徐々に変動し、中期には一時的に0.67〜0.68まで低下した後、7月5日以降の上昇につれて0.84〜0.85に近い高水準を維持しています。
– 特に7月6日から7月12日にかけては高いスコアを示し、その後は小さな歪みを見せつつも強靭に数値を維持しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– **個人WEI平均**は、開始時点から小幅な増加を見せ、7月6日以降は0.78前後の高水準を記録しています。
– **社会WEI平均**は、0.70前後から各時期に数箇所のピークと谷を挟みつつ、長期では比較的一貫した0.8〜0.9範囲の強度において推移しています。
– 詳細項目の成り立ちに基づく変動分析は、総合的な傾向と整合性を示していますが、最終的には広範囲のスコア改善の中でいくつかの条件によって表れるによって日常的観察からの離れが見受けられます。
#### 異常値:
– 指定された異常値は上記の数値の中にちらほら見られ、その多くは0.67や0.68の低下として見受けられる日程上の差異が特に挙げられます。7月2日や7月19日には注意が必要です。これらの異常な低下が一時的なフィードバックまたは外部要因（例えば、短期的な経済ショックや社会的事件）、データ収集上の異常、果たしては特定のエクセプションであるか探る必要があります。
#### 季節性、トレンド、残差:
– **STL分解**から、明確なトレンド上昇（例：7月5日以降継続的な数値改善）が示されます。
– 季節性は見受けられませんが、トレンドは周期的に変動する特質を持ち、それが残差要因から発生しているかもしれません。
#### 項目間の相関:
– 各WEI項目、特に**経済的余裕**と**健康状態**、**心理的ストレス**、が相互に中程度から強度の相関を示す一方で、**社会基盤と教育機会**は比較的個別的に異なる影響度で相関を示しています。
#### データ分布:
– 箱ひげ図によるデータ分布を観察した際、異常値は高目と低目に見られますが、他のデータとは不均等に分布せず、結果的信頼性に寄与しない程度のばらつきです。
#### 主主要構成要素 (PCA):
– **PC1**が0.66の寄与率を持ち、全体変異に突出して影響を持つ主要因として明らかにされています。経済的および健康的要因がPC1に強く関与していると予想されます。
– **PC2**は0.12の寄与率であり、比較的軽度ながら実行の振舞いに対して上記より二次的な説明を持つかもしれません。
### 背景にある可能性のある要因:
– 季節を跨ぐ一連の社会イベントや外部ショックの可能性が、時折発生する数値変動に影響を及ぼしている可能性があります。
– 経済的な安定化措置や環境的要因が社会的な改善や集団心理に寄与していることが推論できると同時に、データ収集方法に潜むバイアスを考慮するべきです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、全体として横ばいに近い安定した動きを見せていますが、若干の変動があります。
– 予測データ（線）は、異なるモデルによって比較的一定ですが、線形回帰モデルは若干の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは、異常値として黒い円で強調されています。これは通常の変動範囲から外れている可能性を示唆しています。
– 初期の数日間にかけて変動が大きく、その後は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、実際のWEIスコアを表現しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、将来のWEIスコアの変動の可能性を示唆しています。
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、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体として一致していますが、モデルにより違った傾向を示す場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に高いスコアを維持しており、予測モデルもこれを反映しているため、相関は高いと思われます。
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**
– WEIスコアが高い水準で安定していることは、経済が安定していることを示す可能性があります。
– しかし、一部の外れ値は経済の不安定要素や潜在的なリスクを示唆しているかもしれません。
– 特に、予測モデルが示す将来的な上昇は、今後の経済改善の兆候として期待されることから、投資や政策決定に影響を与える可能性があります。
このグラフからは、現状の安定と将来への控えめな期待が示されています。ビジネス関係者は、このような情報を基に計画を立てることができると考えられます。
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:
このグラフの分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体として横ばいです。ただし、7月の初旬には若干の変動があります。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はほぼ横ばいからわずかに上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期（7月1日〜7月10日頃）にいくつかの外れ値が見られます。これらはデータの異常として顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点: 実績データを示しています。
– 赤いX: 予測を示しており、どの予測も非常に近接しています。
– 黒丸: 外れ値として識別されたデータポイント。
– グレーの範囲: 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**:
– 同じWEIスコアを予測するための複数の手法（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、それぞれ若干異なるトレンドを示していますが、ほぼ同じ結果が出ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測値は限られた範囲内に収まっており、比較的安定した動きを見せています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 全体として安定しているため、個人のWEIスコアが特定の影響を受けている可能性は低いです。ただし、外れ値に対応する要因がある場合、それを特定して修正する必要があります。
– ビジネスや経済活動においては、通常の変動範囲を超える結果が出た場合に注意を払い、原因解析や対策が必要です。
このグラフを通じて、全体的な安定性を確認しつつ、外れ値への対応策を検討すると良いでしょう。予測手法間のわずかな違いも含め、将来的な傾向を理解するための参考になります。
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:
このグラフは、社会WEI平均スコアの推移を示す時系列散布図です。以下に主要な視覚的特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、全体的に0.7以上の高い範囲で変動しており、ほぼ横ばいと言えます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は今後の期間でそれぞれ異なるトレンドを示しています。線形回帰はわずかに上昇、ランダムフォレスト回帰は一定を保っているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データには、他と異なる動きを示す外れ値があります（黒い輪で囲まれたプロット）。
– 特に初期にいくつか見られ、データの一部として特に注目する必要があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績プロットは青で示され、予測値は赤いプロットと色で示されています。予測の不確かさは灰色の範囲で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとに結果が異なるため、モデル選択が結果に及ぼす影響を示しています。また、予測精度を評価する際には、これらの違いを考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値といくつかの予測モデルにわずかな相関が見られ、それによって将来の動向を予測する手がかりとなります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**:
– 実績データの安定性は好意的に評価されることが多いです。経済状況が安定していることを示し、ビジネス計画の信頼性を高める可能性があります。
– 一方で予測のばらつきは、不確実性が依然として存在することを示しています。これにより、戦略の柔軟性が求められるかもしれません。
このグラフは、特定期間における経済的指標の安定性と、その将来予測の不確実性を示しています。経営戦略や政策立案において、慎重な判断が求められる状況を表しています。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データのプロット（青い点）は、おおむね0.6から0.8の間で横ばいを示しています。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる形で推移しています。決定木回帰は一定で、他のモデルは上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの初期にばらつきが見られ、いくつかのデータポイントが外れ値として識別されています（黒い円）。
– その後は比較的安定した分布になっています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で示され、予測データは異なる色の線で表されています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの幅を示し、実績データの変動を考慮に入れています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は時間とともに上昇しており、より積極的にデータの変化を予測しています。
– 決定木回帰は保守的で、状況の変化を織り込みづらい可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、予測データとは異なり、一貫して高い変動を示しており、一定のスコアにまとまる傾向があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアが0.6から0.8の範囲に留まっていることは、経済的には比較的安定しているものの、大きな成長や下降も見込めない状況を示唆しています。
– 各予測モデルの違いを考慮に入れることで、変動に対処する戦略をより柔軟に構築できます。
– 特に外れ値が初期に多く見られるため、初期のデータ収集や分析に改善の余地があるかもしれません。
– 決定木回帰が一定値を示すことは、経済的環境が変わらないという仮定を反映している可能性があり、保守的な見方として重要です。
このグラフをもとにした戦略的な意思決定は、予測の傾向と実績の安定性とを総合的に評価することが求められます。結論として、予測の違いをしっかりと分析し、多様な経済シナリオに備えることがビジネスの競争力を高めるでしょう。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青の点）は、全般的に一定の範囲内で横ばいの傾向を示しています。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データ（紫のライン）は、徐々に上昇傾向にあります。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰いずれもこの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値があり、特に初期と期間の中頃で低いスコアの点がいくつか見られます。これらは特異なイベントや異常な状況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**
– 青い点は実績値で、個々のWEIスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確実性の幅を示しており、現在の値に基づく予測の信頼区間と解釈できます。
– 複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が用いられ、それぞれが将来的な健康状態の異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは横ばいであるものの、予測データは異常値を除去した上で、将来的な改善を示唆しています。それにより、モデルが改善の可能性を検出していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布はある一定の範囲に集中しているが、予測モデルが指摘する将来的な改善傾向を考慮するなら、この分布が上にシフトすることが期待されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、現在の健康状態が安定している中、改善に向けたポジティブな兆候を感じることができます。ただし、外れ値は稀な健康状態の変動があることを示唆しているため、継続的なモニタリングが必要です。
– ビジネスや医療対応の観点では、これらの外れ値に対する迅速な対応が求められ、また、状態改善の予測に基づく戦略が健康増進の助力となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）**: 概ね横ばいで、安定した範囲内（0.55〜0.85）で変動しています。
– **予測（赤のプロット、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）**: 予測値はわずかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が観測されており、特に期間の開始時や終了時に集中しているのが特徴です。これは短期間のイベントや心理的なストレスの急激な変化を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **青のプロット（実績）**: 日々の心理的ストレスレベルを示しています。
– **黒枠の外れ値**: 通常の範囲を大きく外れる値で、注意が必要です。
– **灰色の影（予測の不確かさ範囲）**: 予測モデルの信頼区間を示し、実績と予測の整合性を確認するための基準です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各種予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全体として一致しており、実績データと関連性が高いといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.55〜0.85の範囲に集中し、比較的高いストレスレベルを保っていますが、予測によるとこれが徐々に減少する見込みです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は全体として安定したストレスレベルを体感しているようですが、外れ値が示すように、特定の要因で急激にストレスが上昇するリスクがあることがわかります。ビジネスや社会においては、ストレス管理プログラムやメンタルヘルス支援が必要です。また、予測が示すわずかなストレス減少傾向は、社会の適応やストレス要因の緩和が進んでいる可能性を示唆します。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は、全体として0.6から0.8の範囲で横ばいの動きを示しており、明確な上昇や下降の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調されたデータポイント（黒い輪郭の円）が初期にいくつか存在します。これらは短期間で注目すべき変動を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のドットは実績を示し、Xマークは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、その範囲内に多数の実績データが存在します。
– 紫とピンクの線は、線形回帰予測、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれの長期的な予測を示していますが、長期間の横ばいを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）は、似た水準に収束しており、今後大きな変動が予測されていないことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは不確かさ範囲の中に多く収まっており、予測と実績に大きな乖離はありません。
– 分布は0.6から0.8の範囲に集中しており、WEIスコアがこの範囲で安定していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が感じる印象としては、WEIスコアが安定していることから、個人の自由度と自治が一定範囲で維持されていると考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、安定性があるため、長期的な計画や政策の形成に有利と考えられます。急激なスコア変動のリスクが低い状況であると読み取れます。この安定性は市場や政策決定における信頼感をもたらす可能性があります。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– 実績の点（青い点）は、全体的に横ばいであり、顕著な上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ水平であり、今後の大きな変動は予想されていないことを示しています。
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マークされています（黒い輪郭のある青い点）。これらは全体のトレンドから外れた値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、全体の分布は密集しており、スコアが0.5から0.8の範囲に多く存在します。
– ピンクと水色の線は予測値を示しており、すべての予測線が近接しているため、モデル間の予測値に大きな差はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測データの不確かさ範囲（灰色の範囲）内にほとんど収まっており、モデルが実績データを概ね反映していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは、期間中に0.5から0.8の範囲にモードがある密度分布を形成しています。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績データが予測の範囲内で安定していることから、この期間中の公正性・公平性に対するスコアが大きく変動することはないと考えられます。組織や政策決定者にとって、現状維持の戦略がサステナブルである可能性があります。
– 異常値を識別することで、出現した特異な出来事や政策変更の影響をさらに探るべきポイントが明らかになり、改善につながる対策が考えられるかもしれません。
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
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は最初はやや変動がありますが、その後、横ばい状態が続いています。予測データでは回帰モデルによってわずかに上昇するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかのデータポイントが大きく変動していて、その一部は異常値として丸で囲まれています。これらは特異なイベントやデータ収集の誤差を示している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、黒い丸で囲まれた箇所が異常値です。灰色の範囲は予測の不確かさを示します。
– 予測は3つの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われ、各手法で異なるトレンドを示しています。
4. **関係性**:
– 実績と予測の間に直接の関係は示されていないが、予測は過去の実績に基づいて行われています。異なるモデル間での予測トレンドの違いは重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は明示的には示されていませんが、全体的にスコアが高い位置に分布しています。期間の中間部分で実績が一時的に安定していることから、なにかの外部要因が安定性をもたらしている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は実績の一貫した安定性に安心感を得るかもしれませんが、初期の大きな変動と異常値は警戒材料となる可能性があります。ビジネスや社会への影響として、持続可能性と自治性の指標としてこのスコアが評価され、予測の安定した上昇傾向が将来のポジティブな展望を示唆しています。
これらの洞察はデータの背景や文脈によって異なる解釈が可能です。データの詳細な背景情報と合わせて評価することが重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績値（青色の点）は全体的に横ばいで、0.8付近で安定している。
– 予測値（赤色のバツとピンク、紫、青の線）は、直線回帰とランダムフォレスト回帰が上昇傾向にあり、決定木回帰は横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の日付でウェイトスコアが下がっているが、他のほとんどのデータは0.8付近で安定。
– 外れ値として黒い円でマークされている点が存在し、初期の一部のスコアが標準から外れていると示されている。
3. **要素の意味**
– 青色の実績点は実際のスコアを示す。
– 赤色のバツは予測されたスコア。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を表す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が行われている。線形回帰とランダムフォレスト回帰では徐々にスコアが改善される予測をしているが、決定木回帰は変わらない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は狭い範囲に集中しており、全体として安定している。
– 予測値は手法によって異なる傾向を示しており、将来のスコア向上を期待する結果となっている。
6. **人間が感じる直感と影響**
– スコアが横ばいであるため、現在の状況は安定だが、成長が見られないことを示す。ビジネスや政策決定者に対して改善策が求められる可能性がある。
– 一部の予測モデルはスコアの改善を示しているため、これに基づくポジティブな変化が期待される可能性がある。
このグラフから、現状の安定性は確保されつつも、さらなる成長が期待される状況が示唆されています。ビジネスや社会においては、今後の予測データを活用して、効率的な社会基盤や教育機会の改善に取り組むことが求められます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータは全体として横ばいの傾向を示していますが、微小な変動が見られます。
– 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）はすべて一定の範囲内での推移を予測しており、安定した状態を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは「異常値」としてマークされており、グラフではこれらが明確に視覚化されています。特に初期のデータは異常値の割合が高いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアで、時系列に沿って各評価日におけるスコアを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内に実際のスコアが収まる可能性が高いことを示唆しています。
– 予測モデルごとの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、将来のスコア推移の可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと予測データは近似しており、各モデルの予測が実績に基づいて適切に調整されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を考慮すると、データ全体の分布はやや広がりがちで、予測モデルの不確かさもその影響を受け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ビジネスや社会への影響**:
– 安定したスコアの推移は、社会的な共生や多様性、自由の保障が一定水準を保っていることを示唆します。
– 一方で、異常値が存在することから、特定のイベントや政策変更が一時的に影響を与えた可能性が考えられます。
– ビジネスや政策立案においては、この安定性を維持しつつ、異常値の背景を理解し、さらなる改善に取り組むことが重要です。
このグラフは、社会的な指標の安定性と、一部で見られる変動を調査するための出発点として非常に有用です。
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:
以下にこの総合WEIスコア時系列ヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 色の変化から、ある時間帯でのスコアが周期的に変動していることがわかります。特に8時から17時にかけて、緑や黄色の高いスコアが目立ちます。
– 初期（7月1日から7月4日）は低めのスコア（青色）が多く、徐々に上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月11日には、他の日と比べて特に高いスコア（黄色）が見られます。これが特定の経済イベントに起因している可能性があります。
– 7月20日から22日にかけて急激にスコアが下がっている（紫色に近い）ことが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色は、スコアの高さを示しており、カラーバーから緑から黄色にかけてスコアが高いことを示しています。
– 色の密度はスコアの強さや頻度を示唆し、特定の時間帯に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日の異なる時間帯でスコアが一貫していることから、日中の経済活動が活発であることが示唆されます。
– 特定の時間帯（8時から17時）での繰り返しパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯が遅くなるにつれてスコアが低下する傾向がありますが、特定の日にはその傾向が覆されることがあります。
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**
– 日中（特に8時から17時）に経済活動が集中していることが視覚的に捉えられ、これは通常のビジネス運営時間が影響していると考えられます。
– ビジネスにおいては、活動が活発になる時間帯を把握し、リソースの配分に活用することができそうです。
– 突出してスコアが高い日に注意を払うことで、特定のイベントや社会的現象についての洞察を得るきっかけとなるかもしれません。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– 一般的には、日中の時間帯において数値が高く（緑から黄色）、夕方から夜間にかけて数値が低下（青から紫）している傾向が見られます。これは日中の経済活動が活発であることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日から7月11日にかけて、特に午前7時から午後15時の間に数値が急激に上昇している（黄色に近い）様子が見られ、これは特筆すべき増加です。この期間に特別なイベントや経済活動の増加があった可能性があります。
– 7月20日前後に、数値が急に低下している時間帯（夜間）が見られ、この期間の変動は異常値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは活動の強さを示しており、黄色に近いほど活動が活発で、紫や青に近いほど活動が低いことを示しています。
– 棒の長さと密度が活動時間帯の長さと強度を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日中のピーク時間帯は一般的に経済活動が集中し、色が変わる前後の時間帯にかけて、徐々にトレンドが変わるため、時間帯の切り替わりの関係性が可視化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 平日は一般的に日中の経済アクティビティが高く、週末や夜間は低下するパターンが見られます。このような分布は、通常のビジネス活動のスケジュールに依存しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 一般的に忙しい時間とそうでない時間が視覚的に明確であるため、リソース配置やシフトの効果的な調整に重要な情報と言えます。
– 経済活動が高い時間帯や日付を特定することで、ターゲティングや広告戦略に役立てることが可能です。
– 特定の急な変動や異常な動きは、イベントや政策変更などの特別な要因を示唆する可能性が高く、迅速な対応が必要です。
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:
このヒートマップに基づいて、以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、7月6日から13日にかけて数値が高く、安定していることがわかります。
– 一方で、7月20日以降は数値が低下し、下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から5日までは比較的低い値が観察され、その後急激に7月6日から値が上昇しています。
– 特に7月6日と7月8日に明るい黄色で示されたピークが、注意深く観察されるべき急激な変動と考えられます。
3. **要素の意味**:
– 色の変化は、社会WEI平均スコアの変動を示しており、色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いことを示しています。
– 時間帯ごとのパターンも確認できるため、特定の時間帯における特異な行動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**:
– 各時間帯での色の変化は、一定の周期性や特定のイベントによる影響があった可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい色が連続している時間帯は、社会活動や経済活動が活発だったことを反映している可能性があります。
– 逆に、暗い色の続く期間（特に終盤）は、何らかの減少があったことを示しています。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– このデータから、人々の活動や経済活動が月の初めと終わりに減少し、中旬にかけて活発化する傾向があるという直感が得られます。
– ビジネス上、これらの活動のピークに合わせてマーケティングキャンペーンを行うなどの戦略が考えられます。また、政府や経済団体は、中旬にかけての活動を支援しつつ、月の初めと終わりに対する支援策を検討することが重要です。
このようなヒートマップの分析により、時系列データについての深い洞察を得ることができ、ビジネスや政策決定における戦略的な判断の基礎となるでしょう。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップでは、特定の期間（30日）の違いではなく、全体の指標間の相関を見るため、直接的なトレンドではなく相関パターンが重要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは外れ値という概念はありませんが、色の濃淡が示す相関が他と異なる部分は注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列というよりは、指標間の相関を見る形です。相関が高い指標群として「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が挙げられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」は「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と高い相関があります（0.91, 0.89）。
– 「個人WEI（心地度と自律）」は他の指標、特に「個人WEI（経済的余裕）」（0.69）との関連性があります。
– 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」（0.62）と比較的強い相関があります。
6. **直感的に感じられること・ビジネスや社会への影響**
– 高い相関を持つ指標間は、政策やビジネス施策において関連した分野を同時に改善することで効果的な成果を期待できます。
– 例えば、「個人の自由度と自治」や「経済的余裕」は、個人のウェルビーイングの中で心理的ストレス軽減と関連しているため、施策の重点領域とすべきです。
– 社会全体の多様性や自由の保障は、他の個人及び社会的な指標と強く結びついているため、全体的な社会の品質向上に影響を及ぼします。
このヒートマップが示す相関データは、経済及び社会政策の策定において効果的な戦略を導くための基礎データとなるでしょう。
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:**
– 各WEIタイプは異なる中央値と分布を示していますが、特定のトレンド（上昇、下降）は観察できません。このグラフは30日間のデータの分布を示しているため、長期的なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 幾つかのWEIタイプ（特に個別のWEI）では外れ値が多く見受けられます。これは、その期間中に一時的な異常があったことを意味するかもしれません。
3. **各プロットや要素:**
– **箱ひげ図**は分布の中央値、四分位範囲、および外れ値を示しています。箱の長さが長いほどデータの分散が大きいことを示しています。
– **色**は各WEIタイプを視覚的に識別しやすくするために使われていますが、追加的な意味はない可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– このグラフは30日間のデータの分布を示しており、時系列の関係性は直接示されていませんが、異なるカテゴリー間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– **総合WEI**と**個人WEI平均**は中央値が高く、比較的安定した評価を受けていることを示唆しています。
– **個人WEI（経済的余裕）**は外れ値が目立ち、評価の変動が大きいようです。
– **社会WEI（生態系整備・持続可能性）**も外れ値があり、持続可能性に関する評価が揺れている可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 高い中央値を持つ**総合WEI**は、全体的な安定性や安心感を示すかもしれませんが、いくつかの個人WEIが示す外れ値は、個々の分野での不安定さや差異を暗示しています。
– 外れ値の多い個別のWEIは、その分野の不安定さや開発余地を示唆しており、これを改善することで社会全体のWEIも向上する可能性があります。
– 企業や政策立案者はこのような評価結果を基に、重点的に改善すべき領域を特定し、より安定した経済環境を促進するための指針とすることができるでしょう。
この分析を通じて、WEIスコアの各要素が経済や社会の様々な側面にどのように影響を及ぼすかをより深く理解することができます。
総合WEI STL分解グラフ
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このグラフはWEI（Weekly Economic Index）のSTL分解を示しています。それぞれのプロットには以下の特徴があります。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンド線は初めの約15日間は上昇し、その後に減少傾向に転じています。このパターンは一時的な経済回復の後に衰退が始まった可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動（Residual）**:
– 残差プロットには、約7月10日前後に急激な変動が見られます。この部分では何らかの短期的なイベントや政策変更があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味（Observed, Seasonal）**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータは、トレンドと季節成分に基づいて変動しています。
– **Seasonal**: 季節成分は一定の周期性を示しており、周期的な影響が経済指標に存在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**:
– 観測データはトレンドと季節性の要素、および残差の組み合わせによって構成されています。これにより、経済活動の全体的な傾向と定期的な変動、そして予測できない要因が分離されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性は連携して全体の観測値を形作っていますが、突発的な残差は短期的な変動要因を示しています。
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**:
– トレンドの最初の上昇とその後の下降は、工業生産や消費活動の変化として解釈でき、政策決定者や企業はこの傾向を重要視するでしょう。突然の残差の変動は不確実性の高まりを示し、短期的なリスク評価が必要な場面を示しています。こうした分析から、社会やビジネスが柔軟な対応を取ることの重要性が浮かび上がります。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンドのプロットを見ると、最初は上昇傾向にあり、その後はやや横ばいから穏やかに低下しています。これは、全体として個人WEI平均スコアが向上した後、若干の安定期を迎えていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差のプロットにおいて、特定の期間で急に増加したり減少したりしていることが見られます。このような急激な変動は、特定のイベントや外的要因によって一時的にデータが影響を受けた可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: これは実際に観察されたデータの動きを示しています。
– **Trend**: データの長期的な傾向を示しており、全体の動きが見えます。
– **Seasonal**: 季節的な変動を示しており、短期的な周期性が見られます。この要素は特定の要因が周期的に影響を与えていることを示します。
– **Residual**: トレンドや季節性を取り除いた後のノイズや不規則な変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、季節性、残差の関係により、観測されたデータがどのような要素から構成されているのかを理解できます。観測データはトレンドと季節性の影響を受け、残差はこれらに含まれないその他の影響を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性のプロットから、一定の周期でパターンが繰り返されていることが分かります。また、残差に不規則な動きが見られるため、偶発的なイベントやノイズが存在することが示されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このデータから、個人のWEIスコアが一定の安定性を保ちながらも成長していることがわかります。不規則な変動が経済的または社会的イベントに影響されている可能性があります。トレンドが下落に転じる前の安定した高数値はポジティブな経済状況を反映しているかもしれませんが、軽微な下降が始まっているため、警戒が必要です。ビジネスにおいては、季節性の要因を考慮した戦略を立て、急激な残差の変動への対応を準備することが重要です。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフは、経済カテゴリにおける社会WEI（Weekly Economic Index）平均スコアの30日間にわたるSTL（Seasonal-Trend decomposition using Loess）分解を示しています。それぞれのプロットについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**
– トレンド線は最初に上昇し、その後緩やかに下降しています。全体的には、初期の増加傾向が見られた後、中盤以降は下降するパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差プロットで特定の日に急激な変動が見られますが、これは外れ値の可能性があります。急激な変動は、特定の出来事や市場の影響を反映していることがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際の観測値を示しています。
– **Trend**: 長期的な移動平均を示し、全体の傾向を分析するのに役立ちます。
– **Seasonal**: 短期的な周期性の変動を示し、季節的な影響やパターンを反映しています。
– **Residual**: トレンドや季節成分を除去した後の残差で、ランダム要因の影響を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、シーズン、残差が合わさることで観測値が決まります。ここでは、トレンドが下降傾向の際にも、季節成分や残差が観測値に大きく影響していることが観測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– シーズナリティとトレンド成分が観測値に対する変動の多くを説明しているように見えます。残差に見られる一時的な急激な変動は特殊要因の影響かもしれません。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– このデータから、人々は一時的な景気回復後に減速する兆候を感じ取るかもしれません。特に、経済の季節的な特性に加えて、予期せぬ出来事の影響をよく把握しておくことが重要です。
– ビジネスにおける戦略計画は、こうしたトレンドと季節変動を考慮に入れる必要があります。特に中長期的な戦略を立案する際には、これらの変動要因を考慮して柔軟に対応することが求められます。
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**
– グラフ全体には明確な上昇または下降トレンドは見られませんが、データ点は横ばいの分布を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に大きな外れ値や急激な変動は観察されませんが、いくつかのデータ点が他よりも低い（第1主成分が-0.3以下）の位置にあります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは主成分分析（PCA）による2つの主成分の組み合わせを示しています。第1主成分の寄与率は0.66、第2主成分の寄与率は0.12であるため、第1主成分が変動をより多く説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主成分が時系列の異なるデータセットを組み合わせている場合、明らかな相関関係は示されていません。データ点が広がっており、特定のクラスタリングは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは上から下に緩やかに斜めに広がっており、第1主成分がデータ全体の変動を大きく左右していることが分かります。一貫した方向性の鬼い相関は見られません。
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**
– このような経済データの分布は、異なる経済指標がどのように構成されるか、またはどの要素が経済パフォーマンスに大きな影響を与えるかを理解するために役立つ可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、PCAの結果から主要な要因を特定することで、戦略的な意思決定を行う際の洞察を提供できるでしょう。例えば、リソースの配分やリスク管理の最適化に活かせる可能性があります。
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。