📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移:
– **総合WEIスコア**は30日間で若干の変動を見せています。初めの1週間でやや低迷（最低0.63）し、その後の数日で急上昇（最高0.84）していますが、それ以降は比較的高く安定しています。
– **個人WEI平均**は、同様のパターンを示しており、初期にやや低迷した状態から最終週にかけて上昇しています。
– **社会WEI平均**は、一般的に個人WEIよりも高い安定水準を示し、特に中盤から高い値を維持しています。
### 異常値:
– 異常値は特定の期間に集中していることがわかります。具体的には、7月3日、14日、24日に多く観察されています。この期間、個人および社会の構造的な変化があった可能性があります。例えば、特定の政策、社会イベント、または個人の経済的・心理的な変動が影響したかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差 (STL):
– **トレンド**: 長期的なトレンドは、全体としては徐々に上昇しているが、短期間では急激な変動を伴う。
– **季節性**: 季節的な変動は特定の要因で、特に週半ばから後半にかけてWEIスコアが上昇する傾向が見られます。
– **残差**: 説明できない残差が多く、特に異常値として検出された日に頻繁に見られます。
### 項目間の相関:
– **相関ヒートマップ**によれば、特定項目間に強い相関関係が見られます。例えば、**持続可能性と自治性**と**社会基盤・教育機会**が強い相関を持っています。このことは、持続可能な社会体制が社会の教育機会に与える影響を示唆しています。
### データ分布:
– **箱ひげ図**では、各WEIスコアのばらつきが示され、特定の項目において外れ値が観察されます。特に、**心理的ストレス**と**公正さ**において顕著です。
### 主要な構成要素 (PCA):
– PCAの分析から、主要な構成要素として**PC1**（寄与率0.69）が全体のデータ変動の大部分をカバーしています。**PC1**は、これらの項目が経済的・社会的な要素をどのように反映しているかを示しており、特に社会的要因が経済的状況に与える影響が大部分を占めている可能性を示唆しています。
これらの分析結果をもとに、特定の期間や項目に対して重点的な改善や介入を行えるかもしれません。特に、政策の変化や社会的イベントがどのようにWEIスコアに影響するかを詳細に検証することで、具体的な対策を見出すことができるでしょう。
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（青のプロット）はおおむね横ばいですが、微細な変動があります。
– 予測では、線形回帰（紫）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）のいずれも、わずかな下降傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒で囲まれたプロットが一部あり、外れ値または通常の範囲外の変動を示しています。特に、グラフの中央から後半にかけて外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、短期間の変動を捉えています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示し、この範囲内では予測の信頼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**:
– 実績データと異なる回帰手法による予測データが、実績データの変動を捕捉しつつ、それぞれ異なるアプローチで未来のトレンドを描こうとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.9の間で集中しており、ばらつきはあるものの大きく外れるデータは少ないです。
– 大きな外れ値は限られた箇所にだけ現れ、全体の傾向に対する影響は限定的です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、現時点では大きな動きが見られないということです。しかし、すべての予測モデルが下降傾向を示していることから、将来的に少し不安定な状況に陥る可能性も考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、予測が下降傾向であるため、経済活動が鈍化するリスクがあるかもしれません。したがって、慎重な計画とリスク管理が求められます。
全体として、短期的には安定しているものの、今後の動向を注意深く監視する必要がありそうです。
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:
以下は、与えられたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、おおむね横ばいですが、特定の期間でわずかな変動があります。
– 予測については、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の全てで緩やかに下降するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒の円で強調されており、いくつかのデータポイントが通常の範囲から外れていることがわかります。これらは特異な出来事や異常値を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータポイントを示し、赤い「×」は予測値を示しています。
– グレーの領域は、予測の不確かさ範囲を表しており、不確実性が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、同様のトレンドを示しており、いずれも少し下降傾向を見せていますが、その傾きはわずかな違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲で均等に分布していますが、予測モデルは全体的に下降を示し、将来的なリスクを示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 短期間では実績は安定していますが、予測モデルが下降を示していることから、長期的には何らかの経済的な低迷が予想されます。
– これにより、ビジネスは早期の対応策を講じる必要があるかもしれず、経済政策の調整が求められる可能性があります。
– 外れ値が多い場合は、市場の不安定性や外的ショックを示す可能性があるため、その要因を探ることが重要です。
このグラフから、人々は将来への不安やリスクを直感的に感じるかもしれません。したがって、企業や政策立案者はこのデータをもとに予防策を検討することが賢明でしょう。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初めの約20日間、WEIスコアは概ね一定の範囲内で分布しており、はっきりとした上昇や下降の傾向は見られません。
– 残りの期間は、予測値がゆっくりと下降するトレンドが見られます。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの手法による予測が示されており、すべての予測線は若干の下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データの初期部分にはいくつかの外れ値が見られ、大きな丸で示されています。これらは実績値における異常な数値であると考えられます。
– 特に期間の初めと中ごろにかけてスコアが急激に低下している点がいくつかあり、変動が激しいことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のWEIを示し、黒で囲まれた大きな円は外れ値を指摘。これにより、予測と実績値の間の差異や異常値について注意が払われていることが理解できます。
– ピンク、シアン、紫のラインは異なる回帰モデルの予測を示しており、それぞれが将来の傾向を予測しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、実際の値がこの範囲内に収まる可能性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と複数の予測モデルによる将来のトレンドの関係を見る限り、現実のデータは予測の不確かさ範囲内で変動しており、様々なモデルが類似した将来傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値には一定の変動が見られるものの、平均的には予測と大きく離れず、不確かさ範囲内にいることが多いです。予測手法間の相関は高いと推測されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス、社会への影響**
– 人間の直感としては、WEIスコアが全体的に安定しているものの、将来的にわずかに下降するリスクがあることが感じられます。
– 社会的には、特に異常値がどのような原因で生じたのかに注目し、それに応じた対策を考える必要があります。企業や政策立案者にとっては、予測される下降トレンドを考慮し、適切にリスク管理を行うことが求められるでしょう。
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:
以下は、グラフから得られる観察結果と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいで、大きな動きは見られません。
– 予測データは、直線回帰と決定木回帰が横ばいを保つ一方、ランダムフォレスト回帰はわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 評価開始時に数個の外れ値が見受けられ、WEIスコアが大きく異なる点が観察されます。それ以降は安定。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績値、赤い「×」が予測値を示しています。
– 異常値には黒い円が追加されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデル間には大きな乖離は見られず、モデルは実績に近い予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコア0.7から0.9の間で多くの点が集中しており、安定したパターンが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的に経済的余裕が安定している印象を受けるため、ビジネス環境も安定していると推測されます。
– 多少の下降傾向が見られるため、短期的には注意が必要かもしれません。これは経済政策や企業戦略の見直しにつながる可能性があります。
このグラフから、個人の経済的余裕が大きく変動していないことがわかり、短期的なリスクは低いと判断できるでしょう。ただし、予測モデル間でのズレは今後の変化に注意を促しています。
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:
このグラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間中比較的横ばいで安定しています。しかし、いくつかの値が若干の変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 囲みで示されている部分が、外れ値と見なされています。主に期間の開始時において、外れ値が複数観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**は実績値を示し、実際の計測データを表しています。
– **灰色の領域**は予測の不確かさを示しており、予測範囲の幅を示しています。
– **色付きの線**は異なる予測モデル（線形回帰、水色は決定木回帰、ピンクは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**:
– 各予測モデルによる将来のトレンドは、実績データに基づいていますが、若干異なるパターンを示しています。
– ランダムフォレスト回帰は増加傾向を予測していますが、他のモデルは比較的横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体として安定しており、分布に大きな偏りは見られません。ただし、外れ値の影響が一部で確認されます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 人間が直感的に感じることとしては、実績値が安定しているため、健康状態が安定していると認識されるでしょう。
– 外れ値を除けば、予測モデルの結果も大きな変動を示していないため、個人の健康状態が予測可能かつ安定すると考えられます。
– 経済的な観点からは、個人の健康安定性が測定されることで、保険や健康管理サービスにおけるリスクが適切に評価・管理できる可能性があります。
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
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のプロット（青い点）は、大きな変動は見られず、約0.6から0.8付近で推移しています。全体的に安定している印象です。
2. **外れ値と急激な変動**
– 外れ値がいくつか認識されています（黒い円で囲まれた点）。特に開始直後にいくつかの外れ値が見られます。
– 日付が進むにつれて外れ値が減少しているように見え、システムの安定化が示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示しており、実際のデータの変動を表現しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測の精度に関する情報を提供しています。
– 紫、シアン、青のラインは異なる予測モデルの結果を表しています。特に紫の線は他の予測モデルに対して下降傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値は全体的に安定していますが、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）による将来の動向はやや異なっています。特にランダムフォレスト回帰は下降を示し、将来的な不安要素を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは均等に分布しているように見え、時折発生する外れ値以外は比較的一様です。予測データとの直接的な相関は示されていませんが、一部のモデル（線形回帰、決定木回帰）は安定した将来を予測しています。
6. **直感的な洞察と経済・社会への影響**
– 安定した心理的ストレスの状態が示されており、全体的な不安が低いことを反映しているかもしれません。
– 今後の下降傾向を示唆する予測（特にランダムフォレスト回帰）に注意する必要があります。これにより、政策立案者や企業は早めの対応策を検討すべきです。
– 経済的には、心理的ストレスの安定は生産性の維持や消費行動の積極性に寄与する可能性があります。
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:
１. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいが続いていますが、ところどころ急な変動があります。
– 予測データには3つの異なるモデルがあります。回帰直線（緑）は横ばい、決定木回帰（シアン）はわずかに上昇、ランダムフォレスト回帰（紫）は下降傾向を示しています。
２. **外れ値や急激な変動**
– 約30日間の中で、数か所にWEIスコアの急な落ち込みが見られ、これが外れ値として強調されています。
３. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績データを示し、外れ値は黒い円で強調されています。
– 赤い「×」は予測データですが、その数は少なく、詳細なトレンドを形成していません。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
４. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に一貫したパターンは見られないが、全体的な変動範囲は予測の不確かさ範囲内です。
５. **相関関係や分布の特徴**
– データは時間の経過とともにランダムに変動しており、特定の相関関係は明確ではない。
６. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 一般的にWEIスコアが横ばいであることは、安定した自由度と自治を表しており、社会的に安定した状況を示す可能性があります。
– 外れ値や急激な変動時は、特異なイベントが発生した可能性を示唆しています。ビジネスにとっては、その時期に何らかの対策や対応が必要とされるかもしれません。
– 将来の予測においてモデルの違いにより異なるトレンドが示されており、全体の不確実性を考慮する必要があるでしょう。
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（実績AI）**: WEIスコアは全体的に横ばいですが、日付が進むにつれてやや増加する傾向があります。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**:
– 線形回帰と決定木回帰はスコアの横ばいを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰は若干の下降を予測しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値がいくつか存在し、スコアが他と大きく差がある部分が見受けられます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青丸）**: 過去の実際のデータ。
– **予測（×印）**: 未来のスコア予測。
– **不確かさ範囲（グレーのシェード）**: 予測が変動しうる範囲を示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績のデータは、時間とともに上下にばらついていますが、予測モデルによる未来の予測が一致していないため、情報の不確実性を表しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– データ全体としては、散布が集中していて明確な周期性は見られません。
– 予測のモデル間でのスコア分布に違いが見られます。
#### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な理解**: 社会の公平性・公正さの指標としてのWEIスコアは、揺れ動いているが安定していない。
– **ビジネスへの影響**: 予測が一致しないことは、不確実性の高い状況を示しています。政策や戦略の決定には慎重さが求められます。
– **社会への影響**: スコアが不安定であることは、社会の不確実性や変動の兆候を示すかもしれません。これにより、政策の見直しや支援策の策定が必要となる可能性があります。
このグラフからは、WEIスコアの将来の動向を予測するには、複数のモデルを考慮した包括的な分析が必要であることが示唆されます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期段階ではばらつきが見られますが、中盤から後半にかけてはスコアが安定し、わずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初めにいくつかの外れ値と大きなばらつきが観察されますが、その後は落ち着いています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績データを示し、赤い×は予測を示しています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさの範囲を示します。
– 線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
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は同様のパターンを示しており、特に中盤以降は非常に近しい動きとなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは初期に大きな変動がありますが、後半はより密集し、特定の範囲内で安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の変動は不確実性を示していますが、後半の安定は成長の見込みを示しています。
– 予測モデルが正確である場合、持続可能性と自治性における改善が期待され、社会的信用やビジネスの持続性の向上に寄与する可能性があります。
– 外れ値の発現理由を分析することで、改善の余地が見つかるかもしれません。
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スコアは全体的に横ばいのトレンドを示しています。極端な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日間にいくつかの外れ値が見られますが、中盤以降は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績で、散布状に分布しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測線はほぼ水平で、実績データと密接に一致しています。
– 予測の不確かさ範囲も狭く、安定した予測が行われていることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測手法の線はほぼ一致しており、予測モデルが実績をよく捉えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は0.8付近に集中しており、全体として高い安定性を保っています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが安定していることから、社会基盤や教育機会において短期間で大きな変動はないと考えられます。
– 外れ値が初期に集中していることから、導入当初の改善や適応のフェーズがあった可能性があります。
– 安定したスコアは、政策決定やリソース配分において予測可能性を持ち、持続的な計画策定に役立つでしょう。
このような安定性と予測精度は、特に政策策定や教育プログラムの持続的な運営において、有用な情報を提供します。
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:
このグラフは、経済カテゴリにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアの30日間の時系列データを示しています。以下はグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データは全体的に横ばいですが、グラフの右側にかけて若干の下降傾向が見られます。
– 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）はいずれも減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは他の点から離れて外れ値として強調されています（黒い丸で囲まれた青い点）。
– これら外れ値の存在は、時折発生する異常な出来事や特別な要因を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は、これまでの実績を示しています。
– 赤い「×」は予測されたスコアを示しています。
– 灰色の領域は予測範囲の不確かさを示しており、予測の信頼性がその範囲内で変わることを暗示しています。
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の比較により、各予測モデルが異なる下落率を示していますが、全体的には一致した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高いWEIスコア（0.6-0.9）の範囲で集中していますが、時間経過と共に分布が低いスコアへ移行する可能性があります。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、社会WEIのスコアが低下傾向にあることから、社会の共生や多様性に対する挑戦が増加している可能性を考慮する必要があります。
– ビジネスや社会においては、共生や多様性を推進するための施策を強化する時期に来ていると判断されるかもしれません。特に、異常なスコアを示す日には要因の分析と対応が重要です。
この分析をもとに、さらなる詳細な調査や戦略の策定が推奨されます。
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:
### グラフ分析のポイント
1. **トレンド**
– 時間帯によって異なるパターンが見られる。
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯で色が明るくなる（スコアが高くなる）傾向がある。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日と7月24日に濃い色（低スコア）が現れる時間帯があり、急激な変動が見られる。
– 特に7月6日や7月13日では明るい黄色（高スコア）が目立つ。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアを示し、明るい部分は高スコア、暗い部分が低スコアを示している。
– 色の変化は時間帯ごとの経済的な活動の強度や集中を示唆している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに異なるスコアの動きがある。たとえば、早朝や深夜に低スコアが集中している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によってスコアの変動が大きく、特定の時間帯でスコアが集中する様子がないため、一時的な要因が影響しているかもしれない。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータは、特定の日や時間帯における経済活動の活発さを示している可能性がある。
– ビジネスにおいては、活動が集中する時間帯を把握することで効率化が図れる。
– 社会的には、特定の時間帯に資源を集中的に投資したり、シフトを調整する材料とすることができる。
このヒートマップは、時間帯ごとの経済活動の強度や変動を視覚的に示し、効果的なリソースマネジメントや意思決定の手助けとなります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 全体的には、時間帯ごとに色の変化が見られますが、特定の日や時間帯で大きな変化があります。特に、7月9日から7月19日までは黄色から緑色への変化が続きます。
– 7月20日以降は、緑色から青紫色にシフトする傾向が見られ、これはスコアが低下していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日は、特定の時間帯に色が紫まで変化しており、これが最も低いスコアを示していることがわかります。
– 19時台の変動も目立ち、特に7月6日と7月19日で極端な色の変化が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEI（個人経済指数）スコアを表しており、明るい黄色は高スコア、暗い青紫は低スコアを示しています。
– 日付と時間帯ごとの分布により、特定の時間帯がどのようにスコアに影響しているかがわかります。
4. **時系列データの関係性**:
– 日付が進むにつれて、時間帯ごとのスコアが徐々に変化する様子が観察されます。
– 初旬は比較的高いスコアを維持していますが、中旬から下旬にかけて低下しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯だけではなく、日付によってもスコアが変化しており、他の経済イベントや状況の影響を示唆するかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– このヒートマップは、特定の時間帯に何が起こっているのかを視覚的に把握するのに役立ちます。例えば、仕事時間内の青紫のサインは、経済活動の低下を示している可能性があります。
– ビジネスにとっては、特定の時間帯に焦点を当てて対応を行うことで、全体のスコア改善につながるかもしれません。
– 社会的には、経済指数の落ち込みがどのような原因によるものかをさらに調査することで、政策の修正や改善が可能です。
こうした分析を基に、経済状況の改善策を考えることが重要です。
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:
以下にグラフから得られるインサイトを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、全体として一定の周期性があることが分かります。色が緑から黄色に、そして青紫に変わるパターンが繰り返されている部分があります。このパターンは一定時間ごとに現れているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日から7月9日にかけて一時的に明るい黄色が現れているため、この期間にWEIスコアが急激に上昇したことを示しています。
– 逆に、7月24日以降に青紫色が増えていることから、この期間にスコアが急激に低下したことが示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– 色はWEIスコアの高さを示しており、紫が低く、黄緑から黄色が高いスコアを示しています。時間帯は縦軸で分かれており、特定の時間帯にスコアが著しく変動する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変動が大きく異なることから、特定の時間帯が他の時間帯と比べてスコアが高いか低いかが分かります。例えば、午前中から午後にかけて徐々にスコアが上昇する傾向が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 経済活動のピークが特定の日の特定の時間帯に集中している可能性があります。このヒートマップでは、特に明るい緑や黄色に変わる時期に注目することで、活動のピークを確認できます。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの急激な変動は、経済の不安定要素や外的要因が影響していることを示している可能性があります。例えば、最初の急上昇は良い経済ニュースや消費の活発化を示しているかもしれません。
– また、7月24日以降のスコア低下は、社会的なイベントや政策変更が影響しているかもしれません。これらの洞察を基に、ビジネスや政策の戦略を見直す必要があるかもしれません。
全体として、ヒートマップから多くの情報が得られるため、経済動向の理解や予測に活用できるデータと言えます。
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:
この経済カテゴリにおけるWEI項目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**:
– ヒートマップは相関関係を示しており、具体的な上昇や下降のトレンドは示されていませんが、相関の強さが色の濃淡で表現されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動というよりも、相関が非常に低い部分（例: 負の相関や0に近い値）が目立ちます。「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（経済的余裕）」との相関が低いことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃いほど正の相関が強く、色が薄いまたは青色になるほど負の相関や相関の弱さを示しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関は非常に高い（0.93）ことが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の項目間で強い相関関係が見られるため、特定の社会的または経済的指標が他の指標と関連していることが示唆されます。「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」は高い相関（0.85）が見られ、心理的ストレスが個人の全体的な幸福感に影響を及ぼす可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、個人および社会の各種WEIは互いに高い相関を持ち、特定の項目が他の関連項目にも影響を与える可能性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々が直感的に感じることとして、経済的余裕が心理的および全般的な社会的幸福感に必ずしも強い影響を与えていないことが考えられます。
– ビジネスや政策決定においては、「社会WEI（公平性・公正さ）」などの要素が他の社会的要素に密接に関わっているため、政策の公正さを重視することが全体の社会的幸福感を高める可能性があります。
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:
箱ひげ図に基づく詳細な分析は以下の通りです。
1. **トレンド:**
– 各カテゴリにおいて大きなトレンドの変化は見られませんが、特定のカテゴリーでスコアの分布が広いものや狭いものが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」に外れ値がいくつか見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」では、スコアが比較的低い外れ値があり、経済的な困難を抱える個人が存在する可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各箱はそのカテゴリのWEIスコアの分布を示しています。中央の線は中央値、箱の端は第1四分位数と第3四分位数を示します。箱の外の点が外れ値です。
– 色の違いは異なるWEIカテゴリを区別するために用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各カテゴリは独立して表示されていますが、「個人」や「社会」ごとにカテゴリーの並びがあるため、視覚的にはこれらの観点で比較しやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 中央値が最も高いのは「総合WEI」で、これはその他のカテゴリに比べて個人および社会の全体的な幸福度が高いことを示します。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のスコア分布は比較的低く、心理的ストレスが高い可能性が示されます。
6. **グラフから直感的に感じることとその影響:**
– 全体的に、個人および社会の経済的安定度が比較的高く保たれている印象がありますが、心理的および公平性・公正さの観点で改善の余地があることが伺えます。
– これらのデータから、経済政策の優先順位付けとして、心理的健康や社会的公平性に対する施策を強化することが重要であると考えられます。
このような分析から、ビジネスや政策立案者は特定の分野における重点的な取り組みを考慮することができます。
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、STL分解を用いて総合WEIスコアを解析したものです。各プロットから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– **上昇から下降へ**: 期間の初期から中盤にかけて、トレンドが徐々に上昇し、中盤から末期にかけて下降しています。これは、全体の経済状況が一時的に改善した後、再び悪化している可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residualプロット**で特に7月13日ごろに急激な変動を伴う外れ値が見られます。これは、一時的な経済イベントや不測の事態が発生したことを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 全体の観測値で、他の要素を合わせた結果を示しています。
– **Trend**: 長期的な変化を示し、経済状況の基調を表しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期性や反復的なパターンを示しています。
– **Residual**: 説明されない変動で、ノイズや突発的な要因を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Trend**と**Seasonal**が一緒に観察されることで、持続的な経済トレンドと短期的な変動の両方を把握できます。トレンドが変わるタイミングとシーズナルパターンの連携を分析することで、予測の精度が向上します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に経済の変動期において、Residualが高い値を示すことがあり、これはトレンドやシーズナルによって説明されない急激な市場の反応や突発的な出来事の可能性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人々はトレンドの上昇を好機と捉え、新規投資や消費に積極的になるかもしれません。しかし、中期的な下降トレンドは、経済的な懸念を生じさせ、消費や投資の抑制につながる可能性があります。分析者は、トレンドの変わり目を注視し、対応策を検討することが求められます。
この分析により、短期的な市場の動きから長期的な投資戦略の構築まで、さまざまな経済的判断に役立てることができます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの「Trend（トレンド）」部分をみると、全体として最初に上昇し、その後下降するパターンが確認できます。このことは、期間の前半に増加傾向があったが、その後低下し始めたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual（残差）」のグラフには、特に中旬に大きな変動が見られます。これは、予測モデルの予測と実際のデータとの間に一時的な大きな乖離があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 「Observed（観測値）」では、全体的な動向と共に、短期間の変動が多く見られます。
– 「Seasonal（季節成分）」は周期的な変動を示しており、一定のリズムでの上昇と下降が観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節成分が独立して動いていることから、基調的な動き（トレンド）が個別のピークやボトムに寄与しているのではなく、季節成分やランダムな残差が原因であると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Seasonalityは短期的な変動をもたらしますが、Residualの急激な変動との関連性は明確ではなく、偶発的な要因の影響が大きいように見えます。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、経済指標が外部要因や内部要因で一時的に変動することを示唆しているため、特に不安定な経済状況であれば慎重な対応が求められると感じ取るでしょう。
– 例えば、投資やビジネスの意思決定には、トレンドと季節性を考慮し、直近の急激な変動を評価する必要があります。急激な変動には一時的な要素があるため、長期的な視点での分析が重要です。
このようなグラフを分析することで、人々は市場の動きや経済の健康状態についてより深い理解を得ることができます。
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:
以下のSTL分解グラフ（社会WEI平均スコア、30日間）について分析し、洞察を提供します。
1. トレンド:
– トレンドは前半で上昇し、途中から下降へと転じています。このような動きから、何らかの一時的な要因で好調だったが、持続しなかった可能性があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– オブザーブドデータには大きな外れ値や急激な変動は見られません。しかし、Residualに一部ピークが見られるため、何らかの一時的な変動があったことがうかがえます。
3. 各プロットや要素の意味:
– Observedプロットは実際のデータ変動を示しています。
– Trendプロットはデータの基調となる長期的な傾向を表しています。
– Seasonalプロットは周期的な変動成分を表していますが、大きな周期性は見られません。
– Residualプロットはトレンドと季節性を除いた残差を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 観測値はトレンドとシーズナルの両方の影響を受けていますが、最もDominantなのはトレンドの変動です。シーズナルの変動は比較的小さいです。
5. 相関関係や分布の特徴:
– TrendとObservedの動きは大きく連動しており、いずれも上昇から下降に転じています。
– Residualは一部の期間で大きな変動を示しており、これが外部の一時的な要因によって引き起こされた可能性があります。
6. 人間が直感的に感じることでビジネスや社会への影響:
– 上昇していた指標が下降に転じたことから、初期の楽観的な傾向が維持できなかったことを示します。これは政策変更や経済イベント、または市場の過剰反応の可能性が考えられます。
– シーズナルの影響は小さいため、短期的な周期性要因はそれほど重要ではないかもしれませんが、急激な変動（Residualのピーク）は警戒する必要があります。
– 経済的指標として、減少傾向にあることは監視が必要で、特に企業や投資家に対して警鐘を鳴らす可能性があります。
これらの分析を元に、さらなる調査や対策を考えることが重要です。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは、主成分1と主成分2の分布を示しています。
– 主成分1と主成分2の間には、緩やかな負の相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主成分2の高い位置（0.15以上）や、低い位置（−0.2以下）に少数の外れ値が見られます。
– 特に、主成分1が0.1から0.3付近で主成分2が−0.1付近に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットはデータポイントを表し、色や形状の変化がないため特定の意味を持たないと考えられます。
– 各密度はデータがどの程度その範囲に集中しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列要素は明示されていないが、30日間のデータの主成分に基づいた分析であり、過去の経済状況の変化を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分1と主成分2の間に負の相関が存在。
– データは主成分1が左から右に進むにつれ、ゆるやかに主成分2が下がる傾向がある。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– このグラフの観察から、経済データの特定の要素間で逆相関が存在することが示唆されます。例えば、ある要素が増加すると、他の要素が減少する。
– ビジネスにおいては、特定の指標の変動が他の指標にどう影響するかを理解することで、戦略的な意思決定をサポートできるでしょう。
– 社会的には、これらの関係が政策立案における重要な指針を提供す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。