📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析結果を以下に示します。
### 時系列推移:
– **総合WEIのトレンド**: データ全体で見ると、総合WEIは0.65から0.85の範囲で変動しています。データは全体的に、7月初旬から中旬に向かって徐々に上昇し、その後7月19日以降に再び減少する傾向を示しています。
– **個人WEIと社会WEI平均**: 個人WEI平均は明確な上昇または下降トレンドは見られず、小さな変動があるものの概ね横ばいです。社会WEI平均については特に7月6日からの急激な上昇があり、7月中盤から末にかけて高いスコア（0.9以上）を維持しています。
### 異常値:
– **総合WEIの異常値**: 特に7月2日、7月19日で異常値が多く観測されました。この日の低いスコアは、例えば、大規模な経済的な出来事や社会的な衝撃（例えば、災害や政治的な不安）があったことを示唆している可能性があります。
– **個人及び社会の細分化された項目では、経済的余裕、持続可能性と自治性、共生・多様性での異常値が多く、これらの変動は、個人や社会全体の感受性、または特定の日に立ち上がった特定のイベントによって引き起こされた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL):
– トレンドコンポーネントは、データの全体的な増減を示しており、特に社会WEI平均では顕著な上昇トレンドが確認できます。
– 季節性の明確なパターンは緩やかで、データ内で強い周期的な動きは見られません。
– 残差成分には突発的な異常値が含まれており、これは予期しないイベントやノイズを示唆しています。
### 項目間の相関:
– **相関ヒートマップ**によると、「個人健康状態」と「心理的ストレス」間には逆相関が見られ、より高い健康スコアがストレスの減少と関連しています。
– 「社会的持続可能性」と「社会インフラ」は正の相関関係が高いことが示唆され、持続可能な環境が社会基盤を強化する要素を反映している可能性があります。
### データ分布:
– 箱ひげ図では、主なWEI項目の中央値は概ね0.75付近で安定しています。外れ値の存在は異常値として認識されている可能性があります。
### PCA（主成分分析）:
– **第一主成分（PC1）**はデータの大半（65%）を説明しており、これは特定の少数の要因が全体のWEIスコアに大きく影響していることを示唆しています。
– 慢性的要因よりも急激な変化や特定のイベントが強く影響を与えていることを示唆する最初の主成分の高い寄与率です。
統合的な分析として、WEIスコアは季節的な変動よりも突発的な社会・経済の出来事に大きく影響を与えられています。特に、経済的な要因、社会の公平性への印象、および持続可能性が総合スコアの変動の主要因と考えられます。この結果は、政策立案者が対応策を講じる際、どの領域に焦点を当てるべきかについての洞察を深めることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフのWEIスコアは、初期の期間における軽度の増減を含みつつ、主に横ばいで推移しています。全体として大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内には数点の外れ値としてプロットが示されていますが、それらはグラフ内の不確かさの範囲（灰色のエリア）内に収まっています。
– 急激な変動は見られず、データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示しており、全体的なWEIスコアの動きを表現しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、予測と実績の間での信頼区間を表しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデルの線は、それぞれ異なる予測方法による将来のスコアの推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデルが同一のスケールで比較されており、各モデルによる今後の動向を予測しています。
– 予測モデルの間には若干の差異があるものの、全体的なトレンドは似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは不確かさの範囲内に収まっており、予測モデルと比較的よく一致しています。
– 分布に大きな偏りや乖離は見られません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じることは、近い未来に重大な経済的変動が予測されていないことです。地域や組織の経済状況はしばらくの間安定的であると考えられます。
– ビジネスへの影響としては、安定した経済状況を背景に現在の計画を継続できる安心感を持つことができるでしょう。ただし、引き続き外れ値の発生には注意を払う必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは概ね横ばいの傾向を示しています。WEIスコアは0.6から0.8の間に多くのデータポイントが集中しており、大きな上昇や下降の明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが外れ値として特定されていますが、これらは頻繁に発生していないため、グラフ全体に大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青いプロットで示されており、その裏には予測の不確かさを示す灰色の帯が表示されています。この帯が狭いことは、過去データの予測精度が比較的高いことを示唆しています。
– 予測データは異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって表現されており、すべてが0.66から0.76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**
– 実績データと予測データは近似しており、大きな乖離は見られません。これは、モデルが過去からのデータトレンドをよく捉えていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは密に分布しており、スコアが特定の狭い範囲に留まることで、変動幅が小さいことがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– この期間のWEIスコアは安定しており、これは個人の経済的状況が短期間で大きく変動していないことを示唆します。
– ビジネスや社会においては、安定した経済環境が続いていることを暗示しており、リスクの少ない市場環境を示唆します。ただし、外れ値も存在するため、全く変動がないとは言えません。これにより、予測と実績が微妙に異なる場合があることを念頭に置く必要があります。
このようなグラフから、ステークホルダーは短期的には大きな経済的変動を予期しないで済むと予想でき、投資や経済計画において安定的な判断を下す材料となるでしょう。
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:
以下の通り、グラフからの主要な洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、全体として0.6から0.9の間で横ばいです。
– 3種類の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれもわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日付で外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が観察されますが、これらは特定の集中的な変動を示しています。
– 全体的にばらつきが少なく、安定した状態にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績を示し、黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測値の信頼区間内に多くの実績値が含まれています。
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のトレンドは概ね一致していますが、予測モデルによって若干の差異があります。
– 予測モデルはほぼ一致して上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲で安定しているものの、変動はあります。
– 予測モデルの上昇傾向は軽微であり、将来的な上昇を示唆している可能性があります。
6. **人間的な直感および影響**:
– 人間はこのデータを見て、現在は安定しているものの、今後の若干の改善を期待して良いかもしれません。
– ビジネスや社会において、現在の安定性を評価しつつ、提供された予測モデルに基づく改善戦略を導入することが考えられます。
この分析により、短期的には安定した方向性を維持しつつ、今後の先行きを慎重に観察しながら計画策定を進めることの重要性が示されています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は一般的に横ばいの傾向を示しています。大部分は0.8近辺に集中していますが、初期には0.6付近の点も存在します。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は緩やかに上昇しており、長期的には改善が見込まれる可能性があります。
– 予測（線形回帰）と（決定木回帰）は横ばいで、一貫した傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフの初期にいくつかの外れ値（0.6付近）が見られますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を示し、全体としては安定しています。
– 赤いバツ印で示された予測値は、実績よりも安定的で、範囲も狭いです。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、その中に多くの実績データが含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと予測はおおむね一致しており、ランダムフォレストの予測は将来的な向上を示している点で特に注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの大部分は0.75以上に集中しており、分布は安定的です。
– 異常値を示す丸印は、初期に多く観察され、利用可能な範囲を確認するための重要な指標として機能します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 経済的余裕の指標が安定していることは、消費者信頼感の高まりを示唆し、消費活動の持続可能性を裏付けます。
– 予測の一貫性と安定性は、経済政策や市場戦略の策定における信頼性を高めます。
– ランダムフォレストの予測による上昇トレンドは、未来の経済成長の可能性を示唆し、投資家にとって魅力的な情報となるでしょう。
このグラフは全体として安定した経済状況を示唆し、将来的にはさらなる改善が期待できることを示しています。
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:
## 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は比較的安定しており、0.6から0.8の間で変動しています。明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、わずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値として円で囲まれていますが、それらは大きくスコアから逸脱していません。これらの外れ値は、特定のイベントや個人の健康に影響する要因が一時的に存在した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×印は予測を示しています。
– 予測の不確かさは、グレーの範囲で示されています。これは、モデルがデータをどの程度自信を持って予測しているかを示しています。
– 各回帰方法（線、決定木、ランダムフォレスト）は異なる予測方法を表しており、未来の値をそれぞれの方法で異なる結果を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルの予測は少しずつ異なっており、特にランダムフォレストの予測は他と少し異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績データには、特に大きな変動や周期性は見られません。ばらつきはありますが、全体として0.7付近に集まっています。
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**
– グラフは健康状態の安定性を示しており、急激な変動がないことから、個人の健康が比較的安定していることを示唆しています。
– ビジネスの観点からは、健康に関するサポートサービスの需要が急増しているわけではなく、予測も大きく外れていないため、既存の健康管理プランの維持が適切である可能性を示しています。
グラフ全体としては、安定性を示しており、予測の不確実性も大きくないことから、今後の管理や計画に役立つ情報が得られると考えられます。
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:
この30日間の個人WEI（心理的ストレス）スコアの時系列散布図に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– スコアは全体的に安定している期間があり、一部で急激な減少があります。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が全体的に緩やかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには、観測範囲外の外れ値があります。これらはさらなる調査の対象となる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実線プロットは実績値を示し、赤の×マークは予測値を示しています。
– 黒の円で囲まれたプロットは外れ値であり、異常を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表し、変動性があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測には多少の差異がありますが、全体的な傾向は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的均一で、特定の心理的ストレスのパターンが見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的な心理的ストレスは中程度で安定していますが、急激な変動時には対策が必要です。
– ビジネスや社会に対する影響として、人々の心理的健康を理解し、適切なサポートが重要です。特に見られる外れ値や急激な変動の時期には、即時対応が必要です。
このグラフは、心理的ストレスの動向を把握するための重要なツールであり、ストレス管理戦略の策定に役立ちます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **短期トレンド**: 実績データ（青いプロット）は0.6から0.8の間で安定しており、重大な上昇や下降トレンドは見られません。
– **長期予測**: ランダムフォレスト回帰（紫色）は徐々に減少しているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い枠のプロットは外れ値として示されています。最初の週に集中していることが観察されます。
– **急激な変動**: 全体として実績データは安定していますが、外れ値として特定された点が変動の一因となっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青（実績AI）**: 実際に観測されたデータポイント。
– **赤（予測AI）**: 予測されたデータポイント。実績の間からの差異があるため、これを監視することが重要です。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測の信頼区間を示す。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **全体の予測傾向**: 線形回帰や決定木回帰も描かれていますが、特にランダムフォレスト回帰が目立ちます。
– **予測と実績の関係性**: 実績データが主に予測範囲の中で推移しているため、大きく予測から逸脱はしていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **WEIスコアの安定性**: 短期間にわたる安定性が敏感に示され、外れ値を除いてはほぼ横ばいです。
– **分布の特徴**: 全体のスコアは0.6から0.8の間にクラスタリングされているようです。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な洞察**: 経済における個人の自由度や自治は、現状維持に近い状態ですが、予測データが示す潜在的な下降トレンドはリスク要因です。
– **ビジネスへの影響**: 自由度の低下は、個人の消費行動や経済活動に影響を与える可能性があるため、長期的な計画の見直しや適応が必要かもしれません。
このグラフは、短期的には安定しているが、長期的には潜在的な減少の兆候があることを示しています。外れ値や予測のトレンドは注意を要し、それが経済や政策に与える影響を考慮することが重要です。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）では、約30日間のうち、前半は概ね横ばいの傾向を示しています。後半では、やや下降しているのが見て取れます。
– 予測データ（紫の線）では、全体的にWEIスコアが緩やかに下降するトレンドが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部に異常値（大きな黒の円で示されたポイント）が存在していますが、その数は多くありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は各日の実績データを示しています。これが全体的な分布や変動を視覚的に表現しています。
– 異常値として黒い円でハイライトされたポイントは、例えば一時的な経済ショックやデータエラーなどを示唆している可能性があります。
– 予測モデルの不確かさが灰色の範囲で示されています。これは予測値の振れ幅を示し、将来の不確実性を考慮する際に重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間には明確なギャップがあり、予測が保守的である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは全体として0.4から0.8の範囲に密集しています。スコアの高低によって、特定の時期や条件で公平性に変動があることを示唆しています。
6. **洞察と影響**
– 人間の直感的な感覚として、データの密度が高い部分は情報の信頼性の高さを示唆しているかもしれません。予測値の緩やかな下降は、社会的な公平性が徐々に悪化している可能性を示唆し、注意が必要です。
### ビジネスや社会への影響
– 経済における公平性・公正さの指標として、このWEIスコアが持つ意味は大きく、下降トレンドは是正が求められる可能性があります。
– 政策立案者や経済アナリストにとっては、上記の傾向や外れ値の発生状況を分析することで、より公正な経済政策の設計に活用できるでしょう。
– ビジネス環境においても、社会的な公平性の変動は、企業戦略やCSR（企業の社会的責任）活動に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績スコア（青い点）は全体として安定しているように見え、大きな変動はありません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は徐々に上昇傾向にあり、線形回帰（薄緑の線）および決定木回帰（薄青の線）とは異なる予測をしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が黒い円でハイライトされており、通常の範囲外での動作が見られますが、全体的なパターンには大きく影響していません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 薄灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この中にほとんどの実績データが収まっています。
– 青い点は実績スコアを示しており、主に0.8から1.0の間に分布しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは、異なるモデルによって異なる予測を示していますが、実績データは大きな変動がなく安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭く、予測と大きく乖離していないため、モデルの予測は妥当と言えます。
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**:
– 実績スコアが高いレベルで安定しているため、持続可能性と自治性の評価は良好であると見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測上昇は、将来的なポジティブな見通しを示唆していますが、他のモデルとの乖離に注意が必要です。
– ビジネスや政策決定において、予測モデルの選択とパフォーマンスを慎重に評価することが重要です。
全体として、このグラフは持続可能性と自治性において現在の安定性と将来の可能性についての洞察を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、全体的に横ばいの傾向を示しています。大きな上昇や下降はなく、安定した状態が見られます。
– 予測データ（赤の線）は、モデルによって異なる動きを示しています。線形回帰モデルは予測スコアが緩やかに上昇、決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰もわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数点のデータが外れ値として認識されています（黒の円）。これらの点は一般的なトレンドから外れた動きを示しているため、非常に高いまたは低いスコアの可能性があります。原因として偶発的なイベントやデータの取り扱いによるものが考えられます。
3. **各プロットや要素**
– プロットの密度は、初期には高く、後になるにつれて疎になります。たくさんのデータ点が一箇所に集中している場合は、特定の期間中に多数の評価が行われたことを示唆しています。
– グレーの範囲が予測の不確かさを示しており、それに従って予測値のばらつきがどれほどのものかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデル間での予測の違いは、各モデルが異なるパターンや変動に反応していることを示しています。安定期の予測ではモデル間の差は小さいですが、将来の予測において違いが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係を推察するにはデータポイントの間に明確なパターンがありませんが、全体としてスコアが高い状態に維持されています。これは、評価期間内の経済状況が安定していた可能性を示唆します。
6. **直感的インサイトおよびビジネス・社会への影響**
– このグラフから直感的に分かることは、評価期間中の社会基盤・教育機会が一定のパフォーマンスを維持しており、大きな問題はなかったことを示唆しています。
– 外れ値や予測の多様性は、未来の変動の可能性や予測精度の限界を示しており、政策立案者やビジネスリーダーがリスク管理や不確実性への対策を立てる際の参考になるでしょう。特に異常値の分析は今後の改善点を見つけるのに役立ちます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、全体的に横ばいからやや下降傾向が見られます。スコアは概ね0.6から0.9の間で変動しています。
– 予測（紫色の線）は、全体的に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**
– 外れ値（黒い縁取りのある円）はいくつか存在し、特に0.6未満のスコアが異常として認識されています。これらは大きな変動を示す可能性あり、分析が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、実際のWEIスコアの動きを表しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測、シアンの線は線形回帰による予測、ライトグリーンの線は決定木回帰による予測です。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼性に関する情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測との間で、予測手法による違いを視覚的に比較できます。
– ランダムフォレスト回帰が最も実績に近いトレンドを示しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は0.6から0.9の範囲に密度が高く、中央に集中していますが、一部の外れ値も存在しているため、注意が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが全体的に横ばいから若干の低下を示しているため、社会の共生や多様性、自由の保障に対する短期間の改善が鈍化している可能性があります。
– 外れ値は政策や経済的な要因による影響を示している可能性があり、これらの要因を特定し対処することで社会の健康度を向上させるためのヒントとなります。
– 予測の不確かさ範囲が広い場合は、将来の変動を予測する困難さを反映しており、さらなるデータ収集や改善が必要です。
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:
以下のヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– この30日間のデータでは、色の変化が強調されており、一定の周期性が見られる可能性があります。特に日付が進むにつれて、色が緑から黄色に変化する時期があり、その後再び緑や青に戻る傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時間帯19時で、7月6日に黄色が現れ、これは他の日と比較して顕著な異常値として捉えられるかもしれません。
3. **要素の意味**
– 色の変化はおそらく経済指標の変動を示しています。色のバーは、時間帯ごとに異なる値を取り、色が濃いほど低いスコアを、明るいほど高いスコアを示している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**
– 同じ日に異なる時間帯で類似した色合いになる傾向があり、時間帯ごとにある程度連動している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯で顕著な変化が見られ、それが特定の日付で集中的に起こっているため、その時間帯のスコア同士に相関がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 色の変化に基づくトレンドは、経済の活発化や停滞の兆候を示しているかもしれず、ビジネス戦略の見直しや調整が必要な時期を示唆しています。特に顕著な色の変化が見られる日は、何らかのイベントや政策、経済指標発表が影響を及ぼした可能性があります。
全体として、このヒートマップは短期間の経済活動の変動を視覚化しており、特計や外部環境の変化を迅速に把握するのに有用です。
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**
– グラフの色は7月1日から徐々に明るくなり始め、7月7日以降により明るい色（黄色）に変わっていく傾向があります。この期間に何らかのポジティブな変化があったことを示唆しています。
– 7月19日から20日にかけて色が再び青みを帯びていますが、その後再び明るくなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日と7月18日に特に暗い色（青または紫）が見られ、この期間中に急激な変動があったことが考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化は個人のWEI平均スコアの変動を示しています。ヒートマップの色が明るいほど、高いスコアを意味します。時間帯や日にちによって密度が異なり、時折空白があることから、データが欠如している部分もあると分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにスコアに変動がありますが、特定の時間帯で一貫して高いスコアが観察されるわけではありません。これは、スコアが時間ではなく特定の日付に依存している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付による変動はありますが、特定の時間帯で強いパターンは見られません。それぞれの色はある期間でのパフォーマンスまたは活動レベルの高さを反映しています。
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**
– 色が明るくなるトレンドが観察されるため、経済活動の改善またはポジティブなイベントの発生を示している可能性があります。
– 企業や政策立案者にとって、特定の期間や日をターゲットにした戦略を立てるための洞察が得られるでしょう。
– 社会的な観点では、特定の時間帯に重点を置くことで効率的な活動が可能になるかもしれません。
このヒートマップは、データの季節変動や外的要因を考慮した詳細な分析を行うことで、より具体的なビジネス戦略や決定を支えるツールとなるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、異なる時間帯でのスコアが変動していることがわかります。
– 一部の時間帯で周期的なパターンが見られますが、一貫した上昇または下降のトレンドは特に目立ちません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月12日に明るい黄色の色（高いスコア）が見られ、他の日と比較して急激に高いスコアを示しています。
– いくつかの時間帯で急激な色の変化が見られ、特定の日の時間帯においてスコアが急激に変動しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの程度を示しており、明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示しています。
– 各時間帯ごとのスコアの違いが示されています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 各日付の異なる時間帯でのスコアの変動が確認できるため、日による変動だけでなく、時間帯に関連した変動があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付で明るい色が連続して現れることから、短期間内で高いスコアが続くことがあります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– スコアの急激な変動は社会的または経済的な出来事に連動している可能性があります。
– 一部の時間帯で一貫して低スコアが続く場合、特定の時間帯に関する問題点を示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯にフォーカスを絞ることで、効率的なリソース配分やマーケティング戦略が立てられる可能性があります。
全体として、このヒートマップは、時間帯と日にちを考慮した社会的・経済的環境の変動を可視化するのに役立っています。このデータからは、特に高スコアの日と時間帯に焦点を当てた分析が望まれます。
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:
この相関ヒートマップから以下のような視覚的特徴や洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは具体的な時系列トレンドは示されていませんが、全体的な相関強度の分布を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として目立つものはありませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関が非常に低い（冷めた色合い）、つまり経済的な余裕は他の要素と独立している可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さは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が強いことを意味します。
4. **プロット間の関係性**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が非常に高い（0.89）ことが見て取れます。
– また、「個人WEI 平均」と「個人WEI（心配的ストレス）」の相関も比較的高い（0.79）ことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの項目と強い正の相関を示しており、これはこの要素が他の社会的要因と密接に結びついていることを示しています。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」は多くの要素との相関が低く、独立性が高いと考えられます。
6. **人間が直感的に感じ取ることやビジネス・社会への影響**:
– 人々は「心配的ストレス」と「個人WEI 平均」が高い相関を持つことから、心的健康と生活の質が密接に関連していると感じるかもしれません。
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の強い結びつきから、多様性や自由が全体的な幸福に重要な影響を与える可能性があります。このため、多様性を尊重し自由を保障する社会制度が、社会全体の幸福度向上に寄与する可能性があります。
このヒートマップから得られる洞察は、特に個人の健康、自由、ストレス管理、社会の多様性の重要性を強調する方向に働くと考えられます。ビジネスや政策立案者にとって、これらの相関を理解することは、経済政策や社会プログラムの設計に役立つでしょう。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、各WEIタイプには明確な上昇や下降のトレンドは見られません。30日間のデータを視覚化したものであるため、横ばいの傾向が強いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」には多くの外れ値が見られます。これらはグループ内の変動が激しいことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の四分位範囲が最も広いのは「社会WEI（生態系整・持続可能性）」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で、このことはデータのばらつきが大きいことを示しています。
– 逆に、四分位範囲が狭い「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は比較的安定していることを示しています。
– 色の違いはおそらく、視覚的な区別をつけるためで、特に意味を持たない可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じカテゴリ内で、例えば「個人WEI」と「社会WEI」間でのメディアン値が異なることが示されています。個人と社会の視点での評価に差があることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの相関性については、箱ひげ図だけでは直接的な相関関係を見つけるのが難しいですが、外れ値の多さやばらつきの幅から、特に「社会WEI（公正さ・公平さ）」と「社会WEI（生態系整）」ではデータの一致が少ない様子が伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 見た目ではない直感として、このグラフは社会や個人の評価が多様であり、特に異なる視点（個人vs社会）でかなり変動が大きいことを示しています。
– ビジネスや社会的には、安定したWEIスコアを持つ分野への投資がリスクを低減する可能性を示唆する一方、多くの外れ値を含む分野は、新しい機会の発見やリスク管理が重要となるでしょう。
このグラフは、多様な経済的評価がどのように変動しているかを可視化し、ビジネスや政策決定における着眼点を提供しています。
総合WEI STL分解グラフ
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### グラフからの洞察
1. **トレンド**
– 「Trend」パネルでは、最初は上昇傾向が見られ、その後下降しています。これは、30日間の観察期間でWEI（おそらくWeekly Economic Index）のスコアがはじめ上昇し、その後下がっていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」パネルで、7月9日頃に急激な変動がありますが、その後は低く安定しています。これは特定の日における予期しない経済的イベントの可能性を示唆します。
3. **要素の意味**
– 「Observed」は実際の観測値を示し、全体の動きが現れています。
– 「Seasonal」パネルは周期的要因を示しており、数日ごとの浮き沈みがあります。
– 「Residual」は「Observed」と「Trend」および「Seasonal」を引いた結果で、その他の要因による変動です。
4. **時系列データの関係性**
– トレンドと季節性が観測値の変動に大きな影響を及ぼしていることが分かります。観測された変動は主にこれら二つの要素で説明されていますが、急激な変動についてはResidualが示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性のパターンに繋がる要因が周期的にWEIスコアに影響を与えていますが、トレンドとの相関は明示されていません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は上昇トレンドの途中のピ－ク時に楽観的な見方を持つかもしれませんが、下降トレンドの開始とともに不安感をいだく可能性があります。
– ビジネスや政策立案者に対しては、上昇期のピークを利用した戦略や、その後の下降を見越した準備が必要と言えるでしょう。
このグラフは、経済指数の変動要因を視覚的に分解して理解するのに役立ちます。次のステップとして、この観測値に影響を与える具体的な経済イベントや政策を分析することが重要です。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフは、STL分解を用いた「個人WEI平均スコア」の30日間の動きを示しています。それぞれのパネルに分解されたトレンド、季節性、および残差を見て、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– **上昇から下降**: グラフのトレンド部分は最初は上昇していますが、途中から下降傾向に転じています。これは、個人WEI平均スコアが一時的に改善した後、再び悪化し始めたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **観測値**では、日付2025-07-05付近と2025-07-16付近での急激な増加があります。これにより、短期間の変動が観察されます。
– **残差**の部分で、2025-07-09以降、特に7月中旬に急激な変動がありますが、その後は安定しています。
3. **要素の意味**:
– **トレンド**は全体の方向性を示し、**季節性**は周期的なパターン、**残差**はそれ以外の変動を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 季節性は比較的一貫した周期性を持っていますが、トレンドと組み合わせることで、実際の観測データの変動が理解しやすくなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時期に相関した変動が見られるため、外部要因（例: 市場イベントや政策変更）が影響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**:
– **直感的には**: WEIスコアが一時的に上昇した後、下がり始めていることから、個人の経済活動に何らかのポジティブなイベントがあったが、それが持続的なものでなかった可能性を示唆します。
– **ビジネスへの影響**: WEIの変動は消費者の購買力や経済活動の強さを反映することが多いため、この下降トレンドが継続すると経済全体にネガティブな影響を及ぼす可能性があります。
このグラフは、個人の経済活動の指標としての価値があり、将来の経済予測や政策決定の材料となるでしょう。
社会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**
– **観測値 (Observed):** 全体的に見ると、期間の前半に上昇が見られ、中盤でピークに達しています。その後、下降傾向が観察されます。
– **トレンド (Trend):** 明らかに上昇トレンドから頂点を迎えた後、下降トレンドに転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual:** 7月上旬に大きな外れ値が見られ、急激に上昇してその後に落ち着いています。外れ値はシステム外の要因によって発生した可能性があり、注目する価値があります。
3. **各プロットや要素**
– **Seasonal:** 季節変動が繰り返され、特定の周期が存在しています。一貫した周期的パターンが見られ、一定のリズムを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– Seasonal のパターンと Trend の変動が組み合わさって、全体の観測値に影響を与えています。両者は独立しているが、重ね合わさることで最終的な観測結果に寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– Residual が特定の短期間で大きく変動していることから、ストレス要因が観測値に一時的な影響を与えていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このデータから、ビジネスや社会において一定の上昇傾向が見られるものの、直近の下降トレンドは警戒すべき要素です。急激な外れ値の存在も、予期しないイベントや経済的インパクトを示している可能性があります。
– 季節性の影響が強いため、次の繁忙期を迎える前に準備をすることが重要です。
– 全体として、適切な計画とリスク管理が必要であることを示唆しています。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは第1主成分と第2主成分のスキャッタープロットです。明確な上昇や下降トレンドは見られず、データは全体的に広がっている状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が-0.3以下の範囲や、第2主成分が-0.2以下の点が外れ値として考えられます。これらの点は他のデータポイントから離れており、異常値の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 点の密度が一部高いエリアがあり、特に第1主成分が0.0から0.2、第2主成分が-0.1から0.1の範囲に集中しています。これは、データがこの範囲に集約されがちなことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このプロットは主成分分析の結果であり、時系列データの異なる構成要素がどのように組み合わされているかを示しています。個々のデータポイントは複数の経済指標を統合した結果を表します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な線形相関は見られませんが、データの広がりから、異なる主成分が持つ情報量を示しています。分布は比較的中心に集まっており、第1主成分が強い影響を持っていることが分かります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– このグラフを見ると、データの多くが一部の範囲に集中していることから、経済における特定の指標が他よりも影響力を持っている可能性があります。異常値は、特定のイベントが経済に与えている影響を示している可能性があります。政策決定者はこれらの外れ値を注視し、潜在的なリスクや機会を見極める必要があります。
### 全体の洞察
主成分分析を通じて、通常の経済活動がどのように変動しているかを示すとともに、異常なイベントがあった場合の影響を特定するために役立ちます。この分析は、経済の健全性を全体的に把握するためのツールです。
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。