📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果：
### 時系列推移
時系列データを分析すると、総合WEIスコアは7月初旬から中旬にかけて着実に上昇傾向を示し、その後安定する様子が見られます。高い変動が見られる期間は、特に7月3日とその前後の日付です。これは、社会的イベントや政策変更の反映かもしれません。
### 異常値
異常値は特に7月3日に集中しており、これは通常とは異なる経済活動や社会的イベント、データの記録上のエラー、または評価方法の変更の可能性が考えられます。例えば、急激な上昇や下降は、建設的な政策導入や経済ショックを示しているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解から得られたトレンドは、長期的には安定した上昇を示していますが、短期的な週次変動は社会イベント等の影響を受けている可能性があります。季節的なパターンは明示的には見られないため、一時的なイベントがWEIに影響を与えているようです。残差は、予測できない突発的な変動を示唆し、稀に予期しない社会的イベントやデータ誤差が含まれる可能性があります。
### 項目間の相関
相関ヒートマップは、個々のWEIスコア間の関連性を示しており、個々の社会的要因のWEIスコアは、結束性の高いコミュニティや社会的公平に関連している可能性を示しています。特定の項目間では、経済的余裕と社会的持続性は強い相関を示し、経済の安定が持続可能性に大きく寄与していることを示唆しています。
### データ分布
箱ひげ図で各WEIスコアのばらつきを見ると、スコアに若干の外れ値が見られます。これらは、政策変更や特定の外部ショック（例えば、天災や市場の不安定性）が原因である可能性があります。中央値は労働市場の改善や社会政策の結果を示しているかもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析では、主要な構成要素PC1が68%を占め、全体の変動の多くが一つの要因（例えば、経済政策または社会的安定性）によってもたらされることを示しています。この点は、経済の重要性および持続可能性に対する社会の反応が強いためと考えられます。PC2は変動要因の11%を説明し、特定の時期の社会政策や人々の行動に関する細かい変動を反映しているかもしれません。
これらの分析から、政策決定者は経済と社会の統合的な安定性に焦点を当てるべきであり、特に急激な変動が見られた7月初旬のデータに注意することが重要です。また、特定の異常値に対する詳細な検証が求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、おおむね0.7から0.9の範囲で横ばいの動き。
– 予測線（紫）は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**
– 一部に異常値が見られ、それが黒い枠で示されています。これらは他のデータポイントから離れており、特異な出来事があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績データ。比較的一貫しています。
– X印：予測。次の期間での指標の動きを示唆。
– 灰色の範囲：予測における不確かさを示し、今後の変動の可能性がある範囲です。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測は全体的に一致していますが、予測は下落を示唆しており、注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは周期性を持たず、一定の範囲に収まっています。予測が実績のパターンを反映しており、高い相関があるように見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– 全体の安定性は、経済の安定を示唆していますが、予測の下降は警戒が必要です。
– 特定の外れ値は、経済的なショックや特殊な出来事を示しており、それに対する対応策を考慮すべきです。
– ビジネスにおいては現状維持が続くが、今後の下降トレンドに対する準備が必要です。
このグラフは、安定が続く中での小さな変化を示しており、それに基づいて適応策を検討することが重要です。
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:
このグラフは、経済カテゴリにおける個人WEI平均スコアの30日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は、大部分で0.6から0.8の範囲で横ばいのトレンドを示しています。
– 予測値（ピンクの線）は未来においてゆるやかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布図の中で黒い枠で囲まれた点が外れ値を示しています。これらは特定の時期に数値が大きく異なることを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値を示しており、特定の日の実際のスコアを表しています。
– ピンクの線は予測値を示し、線形回帰とランダムフォレスト回帰による将来の予想を表示しています。
– 灰色の範囲は予測の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**:
– 実績と予測は一部で重なっており、全体的には実績の範囲内で予測がされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は、大部分が0.6から0.8の間に収束しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフ全体からは、近期的には安定したスコアを維持するが、将来的にはわずかに低下する可能性があることが示唆されています。
– ビジネスにおいて、将来の経済活動または個人の購買力に少しの低下が予測されるため、早期に戦略的な調整が求められる可能性があります。
全体として、このデータは比較的安定した経済活動を示しているが、将来的な微細な下降トレンドに注意が必要であることを示唆しています。
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:
このグラフは、経済カテゴリの「社会WEI平均スコア」の30日間の推移を示しています。以下に分析を示します。
1. トレンド:
– 実績データ（青色プロット）はおおむね横ばいですが、若干の下降トレンドがあります。
– 予測データ（ピンク系の線）は全体的に少し下降しており、将来的にスコアが低下する可能性を示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 一部のデータポイントが黒い円で囲まれた外れ値として示されていますが、全体の分布には大きな影響を与えていないようです。
3. 各プロットや要素:
– 青色の点が実績AIを表し、これが観察されたデータを直感的に示しています。
– ピンク色の線はそれぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しており、異なる方法での将来予測が行われています。
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は、全体として関連性があり、予測が実績の延長線上にあることがわかります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– スコアは0.7から0.9の間に集中しており、比較的一定の範囲に保たれています。
6. 直感的な感じとビジネスや社会への影響:
– 直観的には、現在の経済活動が安定しているものの、若干の下降トレンドを示しているため、注意が必要です。予測によっては、この下降トレンドが今後も続く可能性が示唆されているため、対策が求められるかもしれません。
– 社会的には、WEI（社会経済指標）が下降することで、政策改善や新たな経済刺激策が検討される可能性があります。
全体的に、このグラフからは、現在の安定性を確認しつつ、将来の潜在的なリスクにも備える必要性があることが感じられます。
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:
1. **トレンド**
– 実績値は一般的に0.7以上で安定しており、期間を通じて大きな上昇や下降は見られません。
– 予測系の線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は軽微な変動が見えますが、ほぼ平行しており、全体として横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に数回0.6付近の異常値がありましたが、その後は安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値（青い点）は、個々の時点でのWEIスコアを示しています。
– 異常値は黒い円で強調されており、範囲外や予測との大きな乖離を示します。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は予測値のばらつきや信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には、初期に異常はあるものの、一般的には整合性があります。
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の違いは僅かで、全体として一致していることから、モデルの頑健性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に高い相関があると考えられますが、グラフからは異常値が散見されます。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**
– 人々には経済的余裕が比較的安定している印象を与える。
– 初期の異常値を除けば、大きな混乱はなく、予測も安定しているため、将来的な経済不安は少ないと考えられる。
– ビジネスにおいては、今後の計画や投資の継続が考慮されるでしょう。この安定が続くことで、消費者の安心感を増す方向に影響を与える可能性があります。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 散布図に見られる実績データは、多少の上下の変動はあるものの、全体的には横ばい傾向にあります。
– **予測**:
– 線形回帰と決定木回帰ではほぼ横ばい。
– ランダムフォレスト回帰は緩やかに上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として、最初と最後に数値が急激に下がっているデータが見られます。これらは特定の条件や出来事による一時的な変動かもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**: 個人のWEIスコアを表しており、健康状態の指標となります。
– **不確かさの範囲**: グレーの影には予測における不確かさの度合いを示し、予測がどれだけの確実性を持つかを反映しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との比較から、予測の信頼性や適合度が見えます。特にランダムフォレスト回帰は他のモデルより未来のスコア上昇を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは大きな偏りなく、全体としては非常に集中した分布をしています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人々がグラフから感じ取るのは、健康状態が概ね安定していることですが、予測の異なる上昇パターンは、健康向上策の有効性や新たな施策の前兆かもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、健康状態の維持や改善には一定の成功が確認され、今後の施策策定に一部の予測が考慮される可能性があります。
このように、経済的および健康的な要素の相関を見極め、さらなる改善策の立案が必要です。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、全体的に0.6から0.8の間で横ばいになっています。
– 予測のライン（ランダムフォレスト回帰）は水平であり、直近の実績データとほぼ同じレベルで推移することを示唆しています。一方、線形回帰の予測は徐々に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値と思われるデータ点は黒い円で囲まれています。
– データ全体として急激な上昇や下降はありませんが、外れ値は特に初期の部分で見られ、心理的ストレスが一部の個人で大きく変動していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の観測値を示し、赤い×は予測値を示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示し、中心にプロットされた予測値がその範囲内にあ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**
– 実績データと予測データが重なっている部分が多く、高い相関性を持っている可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰が異なる傾向を示しており、予測手法により異なる結果が得られることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体は比較的一様に分布していますが、一部に外れ値が存在します。
– これにより、ストレスレベルの広がりが個人間でどの程度あるかを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的にこのグラフを見た場合、心理的ストレスが大きな変動なく安定していると感じるでしょう。ただし、外れ値の存在から、特定の出来事が一部の個人に大きな影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、全体的には安定しているものの、少数派への特別な配慮や対応が必要かもしれません。次のステップとして、外れ値の原因を特定し、ストレス管理戦略の改善に取り組むことが有用です。
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**
– グラフは主に横ばいか下降トレンドを示しています。特に、途中で大きなギャップが見られ、その後全体のスコアが若干下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは外れ値として強調されていることがわかります。これらの外れ値は、何か特定のイベントや要因によって一時的にスコアが変動したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは実績データであり、これが実際の動向を示しています。
– 紫色の線（予測、線形回帰とランダムフォレスト回帰）は、未来の予測を示していますが、スコアが安定しない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**
– 実績と予測は概ね整合していますが、時間とともに若干の乖離が予測されています。予測の不確かさが増すことから、異なるモデル結果を考慮する重要性が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に分布は狭い範囲にありますが、外れ値が存在するため、特定の変動要因に注目する必要があります。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**
– スコアの変動や不確かさを考慮すると、個人の「自由度と自治」は不安定であり、社会や経済政策、企業戦略に影響を与える可能性があります。また、外れ値の存在は、個人や組織が特定の出来事に敏感であることを示唆しており、リスクマネジメントが重要となるでしょう。ビジネスの観点からは、予測の不確かさを考慮して柔軟な戦略を立てる必要があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、WEIスコアは期間の初期に高く、次第に低下している傾向があります。31日を通して、徐々に下降するトレンドが見られます。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測線も下降を示していますが、決定木回帰の予測はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い縁取りのある青いプロットとして示されています。一部のプロットが他のデータポイントから大きく離れており、特に時系列の初期に顕著です。
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、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。この範囲内で多くのデータポイントが収まっていますが、いくつかは範囲外に出ています。
– 線の色は異なる予測モデルを示し、それぞれ異なる傾向を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間にはいくらかの差異があります。特に、ランダムフォレストの予測は他のモデルよりも下降傾向が強く、差異が際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは初期には分布が集中し、途中から散らばり始めます。これは評価期間の途中で変動が増加したことを示唆します。
6. **直感的な感覚と影響**
– 直感的には、多くの変動と予測の不確かさが社会的公平性の不安定さを示唆しています。
– ビジネスや社会的な視点から見ると、この下降トレンドは政策や取り組みの見直しが必要であることを示唆します。特に外れ値の存在は、特定の要因や出来事がシステム全体の公平性に大きな影響を与えている可能性を示します。
全体的に、このグラフは短期間での社会的公平性の動向を強調し、改善や具体的な対応が求められる領域を示しています。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、全体的に0.8から0.9の間で一定しており、大きな上昇や下降の傾向は見られません。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる予測ライン（色付きの線）は緩やかに上昇しており、今後も持続可能性と自治性のスコアがわずかに向上すると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに一部外れ値（黒い円）があり、特定の日にかけて異常なスコアの変動が観察されます。
– それ以外の日は比較的一貫したスコア推移を示しています。
3. **要素の意味**:
– 青色の点は実績値、赤色の X は予測値を示しています。
– 黒い円は異常値を示し、グラフに示されたいくつかのデータポイントが通常の予測範囲外にあることを示しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと各種の予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）は相互に関連していますが、予測は実績よりもスムーズなトレンドを示しています。
– 各予測手法間での大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは制約された範囲（0.8-0.9）でまとまっており、非常に安定していることがわかります。
– 予測データは実績データの動きを捉えつつ、若干の上昇傾向を示しています。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– 実績の安定性と予測における緩やかな上昇は、この社会の持続可能性と自治性がある程度確立されていることを示唆しています。外れ値として観測されるデータポイントを監視することで、効果的な対策や調整が可能です。
– 予測が信頼できる場合、これらのデータポイントへの対応により、さらなる持続可能性の向上を見込むことができます。
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
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、短期間にわたってWEIスコアが安定した横ばいに見えます。全体のスコアは0.75付近に集中し、大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値として強調されていますが、大多数のデータは比較的一定の範囲内に収まっています。極端な変動はあまり見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示しており、通常の範囲内で変動しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれ、通常のスコア範囲から外れていることを示しています。
– 予測は赤いバツやピンクの線で示され、特にランダムフォレスト回帰が予測の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**
– 実績データと予測データが明確に区別されているため、予測が実績に対してどの程度一致しているか比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データはWEIスコアの0.75付近に集中しており、安定した社会基盤と教育機会の提供があることを示していると解釈できます。
– 異常値はありますが、全体的な流れに大きな影響を与えていないようです。
6. **直感的な見方・社会的影響**
– グラフから直感的に得られるのは、WEIスコアはこの期間において大きな変動がなく安定しているという印象です。
– 社会的には、この安定性は教育機会や社会基盤の信頼性を示し、地域の持続可能性や経済発展にプラスの影響を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、予測される安定した環境を基に計画を立て ることができ、長期的な戦略の構築に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は、期間全体を通じて比較的一定の範囲内に留まっているようです。しかし、期間の終わりに向かってやや下降傾向が見られます。
– 予測（線形回帰：青線）はわずかに上昇していますが、決定木回帰（緑線）とランダムフォレスト回帰（ピンク線）は下降傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数カ所で外れ値が観測され、その中でいくつかは特に高いWEIスコアを示しています。これらは特定のイベントや政策が一時的に影響した可能性があります。
3. **プロット要素の意味**:
– 青色の点が実績データ、バツ印が予測データを示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれており、通常の変動とは異なる動きがあることを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、予測に対する信頼性の高低を視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現実のデータと異なる予測モデル間での乖離があります。特にランダムフォレスト回帰は予測不確かさが大きく、予測結果が異なっていることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは密集範囲の中で変動していますが、一部の突出した外れ値が全体の平均を引き上げている可能性があります。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**:
– WEIスコアが高いということは、共生、多様性、自由の保障が比較的良好であることを示していますが、下降傾向は警戒のサインです。
– 政策決定者は、この下降を防ぐために迅速に対応する必要があるかもしれません。
– 一部の外れ値が示すように、特定の日付におけるポジティブな影響力がある政策やイベントが他にも実行可能であり、これを繰り返すことでスコア全体を押し上げることができるかもしれません。
このグラフは、共生や多様性の状況が少し不安定であることを示しており、継続的な観察と評価が重要である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:
このヒートマップは、30日間の経済指標（WEIスコア）を示しており、時間帯別の動向を視覚化しています。以下に分析を提供します。
1. **トレンド**
– 日によって異なる色の濃淡が見られ、特定の時間帯におけるスコアの変動が観察されます。全体的には、特定の日や時間帯にスコアが集中しているというトレンドは見られず、分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月25日にスコアが高い（黄色）のが目立ちます。これらは他の日と比べて突出した数値であり、何らかのイベントや要因が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はスコアの変動を示し、緑から黄色への変化は数値の上昇、青から紫への変化は数値の低下を示しています。特に7月6日および11日以降は、明るい色が目につくため、これはスコアが比較的高かったことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯や日付によるスコア変動が示されており、全体的に各日付ごとに異なる動きが見られますが、中でも7月初めおよび後半での変動が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ日付で濃淡が異なる場合、特定の時間帯でのみスコアが高かった可能性があります。具体的には早朝や深夜に高いスコアを記録していることが見受けられ、これも何らかの特定の経済活動が影響している可能性があります。
6. **直感的な理解と社会・ビジネスへの影響**
– このヒートマップからは、特定の日付や時間帯に経済活動が活発化したことが読み取れます。ビジネスに関しては、これらの期間に何があったかをより詳細に分析することで、特定の施策や出来事がどのように経済指標に影響を与えたかを把握するヒントとなるでしょう。また、周期的な動きが見られる場合、今後のマーケティングやオペレーション活動の参考になるかもしれません。
この分析により、直感的に見逃しがちな経済変動のパターンを把握することが可能です。
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:
このヒートマップは、特定の期間（2025年7月1日から7月26日）の個人のWEI平均スコアを示しています。以下、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**:
– 全体的なパターンとして、7月の初旬から中旬にかけてはスコアが高い（黄色や緑色）傾向が見られます。
– 7月24日以降は急激にスコアが減少しています（深紫色）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日から25日にかけて、明らかなスコアの低下が見受けられます。この急激な変動は異常な事象や特定のイベントによる影響を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの差異を示しており、黄色は高いスコア、青や紫は低いスコアを表しています。
– 某日や時間帯ごとの変化を視覚的に比較することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（日中と夜間）でのスコアの違いが見られ、この時間別の変動は時間帯ごとの活動やイベントの影響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**:
– データの分布は不均一で、特定の日付および時間帯にスコアの変動が集中していることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人々は中旬までは安定した活動や経済状況であったと直感的に感じるでしょう。急激なスコアの低下は、経済的な指標が悪化したり、予期しないイベントが発生した可能性を示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、急激なスコアの低下が市場の動揺や経済活動の停滞を引き起こす可能性があり、原因を特定することが重要になります。
このようなデータは、政策決定者やビジネスリーダーが対応策を考える際に有用な手掛かりとなるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 時系列のヒートマップ全体にわたり、カラーパターンに基づいていくつかの周期性が見られます。特定の時間帯において、色の変化が周期的に現れることが確認できるため、これは一定のトレンドや変動パターンの存在を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月14日には、黄色のプロットが目立ちます。これらは急激な上昇を示しており、異常値や特別なイベントが存在した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しており、紫に近づくほどスコアが低く、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。密度の高い部分は多くのデータポイントが同じ傾向を示していることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の日付と時間帯において明確な色の転換が見られるため、これは同じ期間内に複数の時系列データが相互に連携している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高スコア（緑から黄色）は、主に朝から午後にかけての時間帯に集中しており、低スコア（紫）は夜間に集中する傾向があります。このことは、時間帯による活動レベルや経済的パフォーマンスと関連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**
– 見た目から得られる直感として、特定の日や時間帯に経済活動が活発になっていることが示されており、これがビジネスの戦略的計画に影響を与える可能性があります。例えば、もっとも活発な時間帯（高スコア時）には販促を強化し、低スコア時間にはリソースの再配分を検討するなどの対応が考えられます。
このようなヒートマップ分析は、時間帯ごとの経済活動のパターンを視覚的に認識するのに非常に有効です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップ自体は静的な相関を示すものであるため、直接的な上昇や下降のトレンドは示しません。しかし、全体的に高い相関（赤色）と低い相関（青色）が視覚的に表現されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップは主に相関を示すため、外れ値という概念は直接的にありませんが、色のコントラストが特に高い箇所は注目に値します。たとえば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間の相関が非常に低いことは特筆に値します (-0.17)。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡が強いほど、項目間の相関が強いことを示します。赤色は正の相関、青色は負の相関、もしくは相関がほとんどないことを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列データ自体はここでは示されていませんが、期間が30日間という制約の中で、その期間における各指標間の相関が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」は非常に高い相関を持っており (0.93, 0.97)、総合的な健康指標と社会指標が互いに強く関連していることを示しています。
– 「個人WEI（健康状態）」と他の指標との相関は比較的低く、特に「個人WEI（経済的余裕）」に対しては負の相関があります (-0.17)。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– **ビジネスへの影響**: 高い相関が見られる「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、より多様で包摂的な社会が経済的な安定に寄与する可能性を示しています。
– **社会への影響**: 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の負の相関は、経済的な不安が健康に悪影響を及ぼすリスクを示唆しています。このため、政策としては福祉や医療の提供が経済的に困窮した人々にとって重要であるかもしれません。
全体として、ヒートマップは特定の社会経済指標間の強い相関を発見し、それが持つ可能性のある影響を分析するための強力なツールとなります。
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:
1. **トレンド**
– 全体的にWEIスコアの中央値は0.6以上で比較的高水準に保たれています。
– 各カテゴリのスコアには明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、一部のカテゴリは他よりもスコアが分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（持続可能性と自治）」には外れ値が見られ、これらのカテゴリでスコアの分布が安定していないことが示されています。
3. **プロットや要素**
– 各箱ひげ図の箱（四分位範囲）は各カテゴリにおけるスコアの分布の広がりを示しています。
– 箱の幅が広いカテゴリ（例えば「個人WEI（経済的余裕）」など）は、スコアの変動が大きいことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリのスコアが独立した分析であるため、特定の相関関係や因果関係は示されていません。ただし、社会的要素と個人要素がどのように相互作用するかについてのさらなる分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」の箱ひげ図の形や位置が似ていることから、個人の要素が総合スコアに大きく影響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**
– このグラフからは、個人や社会のさまざまな側面の中で、特に心理的ストレスや持続可能性がスコアの変動をもたらす要因になりうることが示唆されます。
– ビジネスにおける政策決定者はこれらの不安定な要素に注目し、改善を図ることで総合的な幸福指数を向上させる可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
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このグラフは、総合WEIスコアの30日間のSTL分解を示しています。このグラフから得られる主要な洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットでは、スコアが緩やかに上昇し、その後下降していることがわかります。初期の日々は上昇傾向が見られますが、中頃から下降に転じ始めています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Observedのプロットでは、7月5日から7月7日周辺で大きな変動があります。
– Residualsのプロットで特に7月10日から13日周辺の変動が目立ちます。これらは短期間で急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータ。
– **Trend**: 全体の長期的な変動を表し、経済状況の基調を示しています。
– **Seasonal**: 季節的な要因や周期的な変動を示し、周期的なパターンを持っていることがわかります。
– **Residual**: トレンドと季節成分を取り除いた後のランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ObservedはTrend、Seasonal、Residualの合成で構成されています。総合スコアの変化はTrendの基調にSeasonalの周期的な変動が乗っていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Seasonalのパターンには一定の周期性がありますが、Residualの変動が大きいため、短期間の変動については季節要因以外の要因も影響している可能性があります。
6. **直感的な考察とビジネスへの影響**:
– トレンドの中での緩やかな上昇後の下降は、例えば経済の回復期から停滞期に差し掛かる可能性を示唆しています。ビジネス戦略としては、この下降傾向に対応して、リスク管理やコスト削減策を検討する必要があるかもしれません。
– 季節変動を考慮した製品やサービス提供の最適化が求められる可能性があります。
この分析により、経済状況の変化をより的確に把握し、適切な経済戦略を立てるための基礎情報として役立てられます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**：
– トレンドコンポーネントは、初期から中盤にかけて上昇し、その後下降しています。この期間のWEI平均は中頃にピークを迎え、その後減少に転じる様子が見られます。これは経済指標が一時的に良好であったが、その後減速していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 残差（Residual）のグラフでは、特に2025年7月13日前後で急激な変動が見られます。これは予測される動きから外れた一時的な異常値を示している可能性があります。この変動の原因は特定のイベントや予期せぬ経済的ショックである可能性もあります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 観測（Observed）プロットは実際のWEIスコアを示し、全体の動向を表しています。トレンドは全体的な上昇、下降を示し、季節性（Seasonal）は時期特有の変動を表しています。残差は予想からのずれを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 観測プロットの変動は、トレンドと季節性、及び残差の組み合わせによるものであり、トレンドが上昇や下降をする一方で、季節性的には小さな周期を持っています。残差も大きく変動している時期があるため、全体の動向に影響を与えていることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– トレンドの上昇期には観測値も上昇しており、逆にトレンドが下降し始めると観測値も低下する相関が見られます。季節性と残差の組み合わせが短期的な変動を増幅させ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**：
– このグラフは、短期間での経済活動の変動を表しており、特に外れ値の時期には社会的・経済的に重要なイベントが発生した可能性があります。トレンドが変化している時期には、ビジネス戦略や政策を柔軟に対応させる必要があるでしょう。下降トレンドが続く場合には、景気後退に備える対策が必要です。
この分析を元に、経済動向の変化に対する早期の対応を考慮することが重要と思われます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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このSTL分解グラフを詳しく見ていきましょう。
### 1. トレンド
– **Observed**: 全体の観測データは急上昇し、その後、なだらかに下降しています。初期の上昇が際立っており、ピークの後は下がっています。
– **Trend**: トレンドは一定の上昇を経て、ピークに達し、その後明確に下降しています。これは、観測データの主な動きを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residual**: 7月上旬と中旬には大きな変動があります。これは観測データにおいて予測しづらい変動があったことを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 実際に観測されたデータ。
– **Trend**: 長期的なデータの指向性を示す要素。
– **Seasonal**: 繰り返し現れる周期的な変動を示す。
– **Residual**: 残差は、観測データからトレンドと季節性成分を除いたものです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– トレンドと季節性が観測データの主な特徴を形成しています。突然の変動は残差にキャプチャされています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドと観測データの間には強い相関があります。季節性は小幅な変動を示し、全体への影響は限定的です。
### 6. ビジネスや社会への影響
– データの上昇傾向は、当初の経済活動の活発化を示している可能性があります。しかし、その後の下降トレンドは、経済的な停滞や減速を示唆しています。
– 急激な変動は予測不能な要因によるものと考えられ、政策調整や市場対応の必要性を示唆しています。
このグラフから、人々は初期のポジティブな要素とともに、後半の下降トレンドを懸念材料として認識するでしょう。このようなデータは、政策立案者が経済戦略を再考する際の重要な指標として機能します。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– 主成分1（x軸）は0.68の高い寄与率を持ち、主成分2（y軸）は0.11です。
– データは傾斜のある右下がりのパターンを示していますが、特定の強い上昇や下降トレンドは観察されません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 主成分1が-0.25以下および+0.3に近いところにいくつかの外れ値が見受けられます。特に右下および左上に単独で目立つ点があります。
#### 3. 各プロットや要素
– 各点は、経済データのWEI（Week Economic Index）の成分を分析しており、異なる経済要因の分布を示しています。
– 色や密度の違いは明示的には示されていないが、一般的に散布図ではクラスターの有無を探ります。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データではないが、30日間の観察としては一定のばらつきが見受けられます。
– 両成分間にはゆるやかな負の相関があるように見えます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布は全体的に負の相関を示しており、主成分1が増加するにつれ、主成分2の値は減少する傾向にあります。
– クラスター形成は見られませんが、中央付近における密度の高い位置が観察されます。
#### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 人間が直感的に感じるのは、主成分1が経済における影響度が大きいと認識されることでしょう。
– WEIの動きから、基準となる経済要因の強弱を推測することができます。この点から、適切な政策立案やリスク管理などのインパクトが考えられます。
このようなパターンは、具体的な経済イベントや政策の影響を受けている可能性があります。追加のデータや背景情報があれば、更に深い洞察が得られるでしょう。
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。