📊 データ分析（GPT-4.1による）
#### データ分析レポート
**1. 時系列推移**
– WEIスコアにおける全体の動向は、7月初旬に若干の抑揚を伴う下落傾向が見られるが、その後右肩上がりに転じ、月の中旬からは概ね高水準を保ちつつ横ばい状態を示しています。
– 特に、7月6日、7日、8日および10日以降において0.8以上の高いスコアを繰り返し示しており、経済活動や社会情勢の安定が徐々に回復している可能性が示唆されます。
**2. 異常値**
– 7月2日、3日を含む初旬には、多数の低スコア（0.6台）が検出されました。これらは、経済的もしくは社会全般における突発的な影響（例：政策変更、金融市場の動揺等）を反映している可能性があります。
– 7月19日も異常値が集中しており、これらは短期的な要因（例えば季節イベントや一時的な供給ショック）が関与している可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– 時系列のSTL分解を見ると、長期的トレンドは安定して上昇を示しており、経済の基盤が堅実に推移していることが伺えます。
– 季節性は比較的小さく日々の変動に大きな影響を及ぼしていない一方で、残差成分には一過性の揺らぎ（ノイズ）が含まれ、特定のイベントによる影響を示唆します。例えば、月初の低下と中旬から後半にかけての上昇には特定のトリガーがあったことを仮定できるでしょう。
**4. 項目間の相関**
– 経済的余裕と社会の持続可能性の各項目間にはやや強い相関が確認でき（経済的余裕が改善すると、社会全体の持続可能性やインフラ整備に対する評価も改善している）ます。この関連は、ロングタームでの持続可能な政策の重要性を浮き彫りにしています。
**5. データ分布**
– 箱ひげ図からは、個々のWEIスコアは比較的狭い範囲で変動しており、中央値は安定していますが、外れ値の発生が多数確認されます。これらの外れ値は特定の社会的または経済的要因による一時的な偏よりの可能性があります。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– PC1がウェルビーイング全体の変動の65%を説明しており、これは主に「経済的余裕」「社会の持続可能性」に関与する要素群が大きな影響力を持っていることを示唆します。一方、PC2で説明される変動要素は11%と低く、政策面の追加的な変化がトータルの幸福度に与える影響を示しています。
総合すると、7月のWEIスコアは、政策的な支援や社会の回復が進む中で徐々に上向いており、特定のイベントや政策がより深く影響する時期を通しての動向が観測されます。特に、社会基盤と持続可能な経済政策の強化が長期的な幸福度の維持に寄与することが示唆されます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– グラフに描かれている実績データ（青いプロット）は、全体的に横ばいであり、WEIスコアは概ね0.7から0.9の間で安定して推移しています。ただし、初期の期間において若干の下降傾向が見られます。
– 予測データ（赤い×印）では、今後のWEIスコアは上記範囲内で安定して推移することが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円で囲まれたプロットがいくつか見られます。これらは短期間のみで発生しており、特定のイベントや不規則な影響があった可能性があります。
– 若干の下落と上昇の傾向が交互に見られますが、大きな急激な変動はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、過去の実際のWEIスコアの動きを示しています。
– 赤い×印は予測データで、今後のWEIスコアがどのように推移するか予測しています。
– 灰色の領域は予測不確かさの範囲を示し、次に起こりうる値の範囲を示唆しています。
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の間には整合性があり、予測が過去のデータに基づいていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に分布は均等で、特定の方向への偏りは見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– データが安定していることから、経済状況に大きな変動が起きていないことが示唆されます。ビジネスにとっては予測可能性が高く、戦略計画や予算策定において安心感が得られる状況です。
– 異常値や下振れが少ないため、大きな懸念は現時点ではなさそうです。
全体として、このグラフはWEIスコアの安定性を示しており、予想される軽微な変動を除き、短期的には大きな変化は期待できないと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体のトレンドはおおむね横ばいであり、大きな上昇や下降は見られません。ただし、散布図のポイントに小さな変動が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか特定されており、これらは黒い円で囲まれた青い点として表示されています。これらの外れ値は、窓内のデータと比較して異常なスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のスコアを示しています。
– 赤い「×」印は予測されたスコアを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 緑、青、紫の線はそれぞれ異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測ラインが表示されていますが、それぞれ異なる手法を使っており、ランダムフォレスト回帰のラインがやや高めの予測をしているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図における点の多くは0.6から0.8の間に密集しており、スコアの中心傾向を示します。外れ値を除くと、安定した分布であるように見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが安定していることから、これをベースにした個人の経済的な状況は大きな変動がないと考えられます。この安定性は、経済環境が比較的落ち着いていることを示唆します。ただし、外れ値に注目することで、特定の時点や条件で異常が発生する可能性があり、それが個別のケースとしてどのような影響を与えるかは更なる分析が必要です。
全体として、WEIスコアの安定性がビジネスや社会においてリスク管理に役立つ可能性があり、異常値や予測の変化に基づくさらなる戦略が求められるかもしれません。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青点）は、最初の約20日間で0.6から0.8の範囲でほぼ横ばいしています。
– 末尾の数日はデータがなく、予測が行われています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイント（黒い円で囲まれたもの）は、他のポイントと比較して目立って低いか高い値を示しており、外れ値とされています。
– 全体的に急激な変動はそれほど多くなく、比較的安定していると言えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、赤いバツ印は予測された値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表示し、この範囲内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**:
– 緑、青、紫の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– これらの予測の間に大きな違いはなく、全体として安定した予測がなされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は一定の範囲内に分布しており、外れ値を除いて大きく外れることはありません。
– 予測と実績値の相関は視覚的には高いように見えます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、社会への影響**:
– このグラフは、社会的・経済的な指標（WEIスコア）が一定の範囲内に収まっていることを示しており、安定した状況を反映していると感じられます。
– 外れ値はリスク要因として注目されるべきですが、全体のトレンドが安定しているなら、ビジネスや政策決定において過度に反応する必要はないかもしれません。
– 予測が安定していることは、短期的な将来における見通しが比較的ポジティブであると受け取られる可能性があります。
この分析はデータの全体像を示すもので、より詳細な分析や特定の要因の解明には追加のデータが必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）の大部分は横ばいで、特に7月初旬にはかなりの密度で均一に分布しています。
– 一部データ（特に後半）は、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）と線形回帰（紫の線）に沿った上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰（シアンの線）では、一定に維持されていることが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは異常値として強調されています。これらは7月中旬頃に集中しており、それから急激に変動しています。
– 大部分のデータは0.6〜0.9の範囲に収まっていますが、異常値はその範囲を外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤い「×」が予測データを表します。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測モデル間の差異を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレストと線形回帰の両方が基本的に同じ上昇トレンドを示しており、これが今後の予測としての信頼性を持つ可能性を示唆しています。
– 決定木回帰は大きな変化を示しておらず、比較的保守的な予測を行っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は比較的一貫性があり、7月初旬から中旬にかけての部分で密度が高くなっています。
– 異常値が多く存在するため、実績データの変動性が高い可能性があります。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– 短期的には個人の経済的余裕がある程度安定している一方で、特定の期間に急激な変動があるのは注意が必要です。
– ビジネス戦略の策定においては、予測された上昇トレンドを考慮に入れる必要がありますが、異常値の発生原因を特定し、これに対応する対策を講じることが重要です。
– 社会的には、特定時期における急激な変動は政策や市場の変化に影響を受けている可能性があるため、詳細な分析が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は、全体的に安定しているように見えます。大きな上昇や下降は観察されず、おおむね横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が存在し、特に初期（左側）に見られます。これらのポイントは特異値として認識され、通常の傾向から大きく外れたものです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績の測定値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表し、この範囲へのデータの収まり具合から予測モデルの信頼性が判断できます。
– 線（紫、青、緑）は、それぞれ異なる予測手法による未来の指標を示しています。これらすべてが緩やかな上昇傾向を示しています。
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並行して描かれており、初期データに対する予測の適合度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは軽微な分散を示し、全体として安定しています。予測モデルの不確かさの範囲は比較的狭く、予測の精度が高いことが示されています。
6. **人間が直感的に感じること、影響に関する洞察**:
– このグラフは、全体の健康状態が安定していることを示しています。予測モデルも将来的に改善の傾向を示しており、個人の健康の維持や改善に対する期待を抱かせます。
– 社会やビジネスにおいては、この安定した健康指標が個人の生産性やライフスタイルに寄与する可能性があり、健康管理プログラムや予測サービスへの関心を促進するでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績データ（青いプロット）**: 全体としては横ばいで、約0.5から0.9の範囲で変動しています。
– **予測データ（直線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの予測がありますが、どれも若干の下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: いくつかのプロットにおいて黒い円で囲まれた外れ値が確認できます。これらは通常の変動範囲を超えるストレススコアを示しています。
3. **プロットの特徴**
– **青いプロット**: 実際の測定データを示しており、密集していますが、個別の外れ値も目立ちます。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、ほとんどの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**
– **実績と予測の比較**: 予測と実績のプロットは並行しており、特に大きく逸脱するところはありませんが、長期には予測が下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **相関関係**: 実績データに明確な周期性やパターンは見られませんが、予測モデルは下降トレンドを示しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– **直感的洞察**: 特に注目すべき急激な変動や一貫したトレンドがないため、ストレスレベルは比較的一定しています。ただし、予測データが下降トレンドを示しているため、今後の心理的ストレスの減少が期待されるかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: ストレスレベルが予測通りに減少する場合、従業員のパフォーマンス向上や健康増進に寄与する可能性があります。
– **社会的影響**: 社会全体で心理的ストレスが減少する兆候が見られる場合、幸福度の向上や公共医療負担の軽減が期待されるかもしれません。
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:
### グラフのビジュアル分析
1. **トレンド**
– 長期間にわたってデータは徐々に低下傾向にあるようです。初期は安定していたが、中盤から後半にかけてスコアが低下していることが観察されます。
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マークされています。これらの外れ値は、通常の傾向から大きく逸脱しているデータを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、紫色と水色の線は予測を示しています。灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 異常値は黒円で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測ラインとの間には一部のギャップが見られます。しかし、全体的な予測傾向と実践トレンドは一致していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの密度は、初期には高く、その後はやや分散しています。この分散パターンから個人の自由度と自治の指標が時間とともに変動していることがわかります。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 大きなトレンドとして個人の自由度と自治が減少していることが示唆されています。これはビジネスや社会においては個人の自主性が制限されつつある可能性を示しており、政策決定者や企業は個人の自由性の確保に注意を向ける必要があるかもしれません。
このグラフは、現状の変化を示し未来を予測する重要なツールです。それに基づき、適切な対策を取ることが求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）が７月の初めに0.8から0.6の間を推移しているが、日が経つにつれて徐々に減少し始めていることがわかります。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、長期的には緩やかな下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ左側の7月初めに、0.8近辺に集中している一部の点があまりにも偏っているように見えます。これらは外れ値としてマークされている可能性があります。
– 7月下旬に向かって、値が一気に0.6を割って急落している部分が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青の点）は、WEIスコアの実際の観測値を示しています。
– 外れ値は黒の円で囲まれており、通常の範囲から外れた値であることを示しています。
– 予測の線（紫）は、ランダムフォレスト法による将来のスコア予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは多くの予測手法と比較されているように見えますが、ランダムフォレスト回帰線以外のモデルは視覚的には表示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に見て、データは初期には集中していますが、途中から包括的な広がりを見せ始めます。
– ある程度の負の相関が伺えます。この意味では、時間が経つにつれてWEIスコアが減少傾向にあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の実績スコアは比較的高く安定していますが、時が経つにつれて不安定さが増し、スコアが低下しています。このことは公平性や公正さの評価が落ちていることを示す可能性があります。
– 社会やビジネスに対する影響として、政策の見直しや新たな公平性向上の施策が必要になるかもしれません。直感的にこのデータを観察することで、問題の早期発見と対応が重要であることが認識されるでしょう。
このグラフを用いて経済的な公平性の傾向を分析することにより、長期的視点での政策立案や社会改善策の礎を築くことができるでしょう。
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:
以下は、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のデータは、最初は変動が多いですが、その後、0.8付近で横ばいになっています。
– 予測（線形回帰）はほぼ一定で横ばいの推移をしています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）はわずかに上昇するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階のデータには外れ値（○で囲まれた点）がいくつか見受けられますが、後半には見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、実際の実績値を示し、変動しているように見えます。
– 赤い×は予測値を示し、実績と比較するために配置されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、特に最初の方では実績の変動を反映して広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測よりも多様な変動を示しているが、予測モデル（特にランダムフォレスト）はそれを追随し、よりトレンドに沿った形でスムーズに推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測よりもばらつきが大きいが、全体的な平均値は予測の範囲内に収まっていることが伺えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 持続可能性と自治性に関するスコアは、安定しているが若干の変動があり、予測は安定的またはわずかに成長する傾向を示しています。
– 実績の初期の変動は一時的な外的要因の影響を受けている可能性がありますが、予測モデルが指摘する安定性は、リスク管理と持続可能性の観点からプラス要素です。
– ビジネスや社会的に見ると、安定したウェルビーイング指数は、信頼性のある環境や政策の継続による継続的な成長や安定を期待できます。
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**:
– WEIスコアは概ね横ばいで推移しており、特に一定の期間が経過後も大きな上昇や下降の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）は緩やかに上昇しているが、実績データとの乖離があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントには外れ値が多く見られ、急激なスコア変動が観察されます。この可能性としては、初期の評価や導入期における不安定さが考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績データを示しており、比較的高密度で0.8付近にクラスタリングされています。
– 異常値は黒い円でマークされており、特に初期に集中しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内に実績データが入っていることが重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルと実績データの間には多少のずれが見られますが、全体として大きく逸脱しているわけではないため、予測モデルが実績データを大まかに捉えていると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は0.8付近に集中しており、比較的安定した社会WEIスコアを示します。
– 初期データの外れ値は、散発的な社会的事件や政策変更による一時的な影響を示唆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**:
– 安定したWEIスコアの分布は、地域社会や国の教育機会が成熟している可能性を示唆します。これは、持続可能な経済発展の基盤としてポジティブなシグナルとなり得ます。
– 初期の外れ値は、新たな政策の導入や見直し時に注意が必要であることを示唆し、ステークホルダーにとってのリスク管理の重要性を浮き彫りにします。
この分析により、社会基盤および教育機会の現状評価をより深く理解し、政策立案やビジネス戦略の策定に活用できるでしょう。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**のスコアは0.6から0.8付近で変動しており、若干の下降傾向が見られます。
– 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）全てにおいて、今後軽度な下降傾向が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか検出されていますが、全体の傾向に大きな影響を与えているわけではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色の点**は実績値を示し、日々のWEIスコアの実際の観測値です。
– **灰色の影**は予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間です。
– **赤いX**は予測値を示します。
– **黒い円**は異常値を示します。
– 予測は3つのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を使用しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値に基づき、複数の予測モデルで今後の動向が予測されていますが、全て軽度の下降を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、全体として0.8近くに密集していますが、予測では若干の下降を見込んでいます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびその影響**:
– WEIスコアの下降傾向が続く可能性が示唆されており、社会における共生・多様性・自由の保障に対しての懸念が高まる可能性があります。
– ビジネスや社会において、これらのスコアが指し示す要素の強化に注力する必要があるでしょう。
このグラフは、短期的にスコアが劣化する可能性を予測しており、対策が必要なことを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 全体的に、色のグラデーションが7月6日から7月12日にかけて明るくなっており、スコアの上昇が見られます。
– その後、7月16日から21日にかけて再びスコアが安定またはわずかに下降する動きが見られます。
– 最後に、7月23日から再度下降する動きが近づいています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に7月6日と7月7日に顕著なスコアの上昇（黄色のプロット）が見られ、これは急激な変動ポイントとして注目されます。
– 7月23日からのスコアの低下も外れ値として考えられるでしょう。
3. **色の意味：**
– 色が緑から黄に移るにつれてスコアが高くなり、青や紫に向かうにつれてスコアが低くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同様の時間帯で複数の日にわたって見られる色の変化は、特定の時間帯における行動やイベントが経済スコアに影響を与えていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 色の密度や分布から、一般的に午前中や夕方に安定したスコアが観察され、午後の時間帯に変動が生じる傾向があるように見受けられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 7月初旬に見られる急激な上昇は、特定の経済イベントや指標の改善を反映している可能性があります。これはビジネスの成長機会や投資の好機として捉えられます。
– しかし、中旬から後半のスコアの低下は、注意を要するリスク要因や潜在的な経済の冷え込みを示しているかもしれません。企業や政策立案者はこの変動を注視し、適切な対応を検討することが重要です。
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:
以下の点について解説いたします。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体に渡って、特定の時間帯で変化のあるパターンが見られます。一般的に、7月初旬から中旬にかけて色が濃くなり、その後再び明るい色に戻る傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月10日前後と23日に色が非常に濃い部分があります。これは、急激に変動したことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は個人のWEIスコアの変動を示します。濃い色はスコアが低い、明るい色はスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに類似したパターンが見られることから、特定の時間帯に体系的な変動がある可能性が示唆されます。ただし、時間帯による明確な周期性は視認されません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯に対して色のパターンがある程度一貫しているので、時間帯による安定した傾向があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップが示す変動は、個人的なパフォーマンスまたは経済的な活動における特定の時間帯の効率性を示しています。急な変動が見られる地点では、特定のイベントや経済的な変動が影響している可能性があります。
– ビジネスでは、これらの時間帯における活動やResource Allocationを見直すことで効率改善やパフォーマンス向上の機会を見いだせるでしょう。
この分析に基づき、特定の時間帯のパフォーマンスまたは活動の見直しや、新たな戦略の策定が考えられるでしょう。
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:
このヒートマップに基づいて、以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、時間帯ごとに色の変化が見られます。特に7月10日から7月12日にかけて緑色から黄色に変化しており、これはある程度の増加を示しています。その後、やや色が濃く（青系）なっていることから、減少方向に転じた様子がうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日19時のセクションが特に黄色で際立っており、これはこの日のこの時間帯に急激な値の増加があったことを示しています。さらに、7月23日にかけて再び濃い青になる部分も急激な変動の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化は数値の上下を示しており、明るい色（黄色）は高い値、濃い色（紫や青）は低い値を表しています。各ブロックが一つの時間単位を表しており、一日の中での時間帯別の変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが異なる時間帯であり、それぞれが異なる傾向を持つことが示されています。たとえば、夜間の時間帯は低めの値であることが多いが、特定の日付で急激に増加することもあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、時間帯ごとの変動が見られますが、特に日中や夕方にかけて上昇、夜間に減少する傾向が一般的です。このパターンは人々の活動が影響している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 直感的には、社会活動や経済指標が時間帯により大きく変化していることが示唆されます。高い値を示す時間帯＝活発な社会活動や経済的な動きがある時間と解釈できます。ビジネスへの影響としては、特定の時間帯に資源を集中することや、ピーク時間に向けて準備を強化することが考えられます。また、急激な変動がある場合、それを事前に予測して行動を調整することが求められます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
#### 1. トレンド
– このヒートマップは相関関係を示しており、明確なトレンド（上昇、下降、周期性）はありません。しかし、相関の強さに着目すると、「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で特に強い正の相関（0.91）が見られます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値や急激な変動は、相関が他の組み合わせと著しく異なるデータペアですが、このヒートマップでは全体的に色の変動が緩やかで、特に際立った外れ値は見られません。
#### 3. 各プロットや要素の示す意味
– 色の濃さは相関の強さを示しており、赤色が濃いほど強い正の相関、青色が濃いほど強い負の相関を示しています。有意な赤色のエリアが多いため、全般的にポジティブな関係が多いことが示唆されます。
#### 4. 複数の時系列データ間の関係性
– 時系列データそのものはありませんが、複数の変数間の関係性が示されており、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」が強く関連している（0.77）ことが分かります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 上述のように、「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI平均」の相関が0.92と高く、また「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との関係も強いです。これらは互いにかなり関連していると考えられます。
– 逆に、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」はほとんど相関がない（0.14）ことが示されています。
#### 6. 直感やビジネス・社会への影響
– 直感的には、社会や個人の指標が強く結びついていることが自然に感じられます。個人の自由や自治の感覚が社会的要因と結びついていることで、これが個人の生活や社会構造全体に影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネスや社会においては、社会的公平性や多様性に関連する要素を重視することが、個人の幸福感や生活の質の向上に寄与する可能性があります。これは企業戦略や政策立案において重要な指針となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 箱ひげ図なので、時系列のトレンドは直接描かれていない。各WEIタイプの30日間のスコア分布を比較している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（生産基盤・消費機会）」では外れ値が多く見られる。これらの外れ値は、特定のイベントや個別の要因による急激なスコア変動を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各カテゴリに対する30日間のWEIスコアの分布を示している。
– 中央の線は中央値を示し、箱は第1四分位数と第3四分位数を示す。
– 箱の範囲が狭いほど、スコアが安定している。
– 上下の線（ひげ）は範囲を示し、外れ値は点で示される。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間の中央値の高さや範囲から、各カテゴリの安定性や変動性を比較できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」はスコアが高く、分布も比較的一様。
– 対照的に、「社会WEI（社会基盤・消費機会）」は範囲が広く、変動が多いことが示唆される。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが高いカテゴリは、比較的安定していると感じられるため、この安定性を活用すればビジネス戦略の策定に役立つ。
– 外れ値が多いカテゴリはリスク管理が必要かもしれないが、その中でもポジティブな外れ値がビジネスチャンスを示している可能性がある。
このグラフは、経済的な健康指標を示し、どのカテゴリが安定しており、どのカテゴリが変動する可能性があるかを視覚的に理解する助けとなる。ビジネスや政策立案者にとって、どの領域に優先的にリソースを配分すべきかの判断材料となる。
総合WEI STL分解グラフ
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の洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンド線を見ると、最初は上昇し、中盤で安定した後、最後に下降しています。このことから、全体的には一時的な成長があったが、その後減速し始めたことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データには中盤付近でいくつかのピークが見られますが、特に大きな外れ値は見当たりません。
– 季節成分と残差には周期的な変動が見られるが、大きな外れ値はなし。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測プロット：実際のデータの動向を示す。
– トレンドプロット：データの長期的な動向を示す。
– 季節プロット：特定の周期性がある場合の変動を示す。
– 残差プロット：観測データからトレンドと季節性を除いた後の誤差成分。最初と最後の安定した値は、特定の曜日やイベントが影響している可能性。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが増加する期間に、季節成分も変動しているため、データの変動には一定の周期性が寄与していると考えられる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの増加とともに季節性が大きく変動しているため、ある程度の相関が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 最初の上昇トレンドは経済活動の活発化を示唆していますが、その後の下降は市場の減速や他の経済的要因の影響を受けて縮小し始めた可能性を示します。
– 季節性が続くため、特定の周期的な要因、例えば毎月の経済行事や発表が影響を与えているかもしれません。
この30日間の動向を分析することで、経済の短期的な方向性をある程度予測することができ、戦略的な判断を下すための要素となるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **Observed（観測値）**: 7月初旬から中旬にかけて上昇し、その後下降しています。
– **Trend（トレンド）**: 全体的に緩やかに上昇し、7月13日頃をピークに下降に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual（残差）**: 7月13日頃から急激な変動が見られます。特に7月18日付近で目立ったピークが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際のデータポイントを示しています。
– **Trend**: 長期的な傾向を描写し、全体の動きを把握するのに役立ちます。
– **Seasonal（季節成分）**: データの周期的な変動を示しており、小さな波が続いています。
– **Residual**: トレンドおよび季節成分以外の変動を示しています。ここでの急激な変動は異常値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値はトレンドと季節成分の組み合わせとして表現されており、残差が異常な変動を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドや残差との関係性を見れば、7月中旬の異常な活動が全体に影響を与えていることがわかります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、7月中旬の急激な変化は特異な出来事や予期しない事象の発生を示唆します。ビジネスや社会においては、このタイミングでのイベントや市場変動に対して備える必要があります。特に大きなピークはモニタリングやリスク管理が重要であることを示しています。
全体的に、このデータは経済活動や市場のダイナミズムを反映しており、急激な変化をしっかりと把握することが重要です。
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、30日間の「社会WEI平均スコア」に対するSTL分解結果を示しています。STL分解は、時系列データをトレンド、季節性、残差に分解する方法です。以下に分析を示します。
1. **トレンド**
– トレンドは初期に上昇し、中盤でピークに達した後、再び下降しています。これは、全体としてデータが一定の成長を示した後、再び減少し始めたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差のプロットには、7月13日から15日にかけて大きな急変動があります。これは、異常なイベントがあった可能性を示唆します。また、ObservedプロットとSeasonalプロットにも変動がありますが、非常に顕著な外れ値は見られません。
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。このプロットは全体の変動を表し、トレンドや季節性などを含んだ動きがわかります。
– **Trend**: トレンド成分で、一般的な方向性や長期的な動きが見えます。
– **Seasonal**: 規則的な変動を表します。短期的な循環パターンがある場合、それがここに現れます。
– **Residual**: トレンドや季節性で説明できない変動で、ランダムなノイズや予測不能なイベントを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドが上昇から下降に変わるタイミングで、SeasonalとResidualはわずかな変動を見せています。これはトレンドの変化が他の要素に部分的に影響を与えていることを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– Seasonalプロットは比較的一定の変動範囲内で動いています。これは短期的な変動が統計的に一定の範囲に収まっていることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**
– トレンドの上昇は一時的な回復を示唆し、特に7月初旬にかけて社会的・経済的状況が改善した可能性があります。
– しかし、その後の下降は、経済活動の停滞や社会的な問題が再燃した可能性を示します。
– ピーク時の大きな残差は、特定のイベントの影響を示しており、ビジネスや政策対応が求められる可能性があります。
これらの分析を通じて、社会WEI平均スコアの変動に対する理解を深め、将来的な分析や意思決定に繋げることが可能です。
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:
このグラフは、経済カテゴリにおけるWEI（ウィークリー・エコノミック・インデックス）構成要素の主成分分析を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 第1主成分に沿って若干の上昇トレンドが見られます。データは右へ行くほど少し上がる傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値は見られませんが、第1主成分の負の範囲では第2主成分にばらつきがやや多いです。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は30日間にわたるデータポイントを示しており、主成分に基づくデータの分布を表しています。
– 第1主成分の寄与率が0.65と高く、この成分がデータのばらつきを最も説明することを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 第1および第2主成分の間には明確な周期性は見られませんが、第1主成分が多くの変動を説明していることから、これに起因する傾向が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間の相関は弱そうで、データは比較的広がっています。ただし、第1主成分での右側でデータがより集中しているように見えます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 第1主成分が経済指標における主要な要因であり、多くを説明していることから、この成分の変動はビジネスや経済活動に大きな影響を与える可能性があります。
– データが右側に集中している場合、特定の経済的条件や政策が影響を与えているかもしれません。
人間が直感的に感じることとして、このデータの主成分分析により、根本的な経済指標の変動原因が特定しやすくなり、より効果的な政策決定やマーケット分析に資することが期待されます。
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。