📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 総合的観察
2025年7月の30日間におけるWEIスコアは、全体として上昇傾向を示している。ただし、数日の間にスコアが急激に上昇または下降する異常値がいくつか見られる。それにもかかわらず、全体として、個人のWEI平均と社会のWEI平均は、両方とも比較的高いスコアを維持し、個人および社会の各要素がその結果に寄与している。
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 0.67から0.85の範囲で変化しており、全体的にスコアは高めで安定している。特に7月上旬と中旬に顕著な上昇が見られる。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両方のスコアは、全体的に0.70以上を維持し、経済的余裕や健康状態が貢献している可能性が高い。
#### 異常値分析
異常値として検出されたスコアの大部分は、7月初旬から中旬にかけての急激な変化に関連している。特に、7月2日から3日にかけての低下は、可能性として、急激な経済的な変動や社会的な事件が一時的に影響したと考えられる。
#### STL分解
– **トレンド成分**: 長期的にはWEIは全体的に上昇しているが、特定の日に急激な下降や上昇が存在するため、安定的な成長ではない。
– **季節性**: 季節的なパターンや規則性は、短期間での観測には目立たない。
– **残差成分**: 説明できない急な変動が数日間存在するが、全体的な影響は軽微である。
#### 項目間の相関
– **相関の強さ**: 経済的余裕、社会基盤、および健康状態が他の評価項目に対して比較的強い相関を持ち、スコア全体に重要な影響を与えている。
– **相関ヒートマップ**: 特に経済的余裕と社会基盤の関連が強く、これがWEI全体を引き上げる力となっている。
#### データ分布
– **箱ひげ図**から、個人および社会のWEIの中央値は0.75から0.80の間であり、これらの指標がWEIスコアの安定的要素になっていることがわかる。異常値の影響は一部のスコアで見られるが、フィルタリングされている。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (68%)**: 経済的要素や健康、新規経験の自由がメインの要因。
– **PC2 (11%)**: ストレスや個人の自由度が含まれており、少し影響力がある。
### 結論
全体的に、2025年7月のWEIスコアは高水準で安定を示し、特に経済的な要因がスコアを牽引している。ただし、特定日の急な変動は、経済や自然災害、社会情勢の変化が原因である可能性があり、注意が必要である。WEIスコアの改善は、持続的な経済発展と社会インフラストラクチャの強化が鍵となる。
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**:
– 実績データ（青色プロット）はほぼ横ばいで、軽微な変動があります。全体として大きな上昇や下降は見られません。
– 未来予測（ピンク、紫の線）では徐々に低下傾向が予測されており、特にランダムフォレスト回帰の線が緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 白黒の丸で囲まれたプロットに示されるように、初期に一部の外れ値が見られますが、全体の分布には大きな影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際の観測データを表し、比較的一貫性があります。
– ピンクと紫の線は未来の予測を示しています。線形回帰とランダムフォレスト回帰の異なる予測モデルが使用されています。
– 灰色の範囲は、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**:
– 実績データは安定している一方で、予測データは下降傾向を示しています。これは、将来的に何らかの経済的変化が予想され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**:
– 実績データは比較的まとまった範囲に分布しており、極端な変動はありません。
– 予測は範囲内に収まっていますが、漸進的な変化を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績の安定にもかかわらず、予測が下降傾向を示していることは、将来的な経済の縮小またはリスクを警告している可能性があります。
– この予測が正しい場合、企業は収益の減少に備える必要がありますし、政策立案者は経済支援策を検討すべきかもしれません。
– 不確実性を交えた予測範囲は、慎重な対応策の立案を促します。
この分析が利用されることで、関係者が適切な戦略を策定し、不測の事態に備えることができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績値は30日間で横ばいの傾向を示しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は、緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが異常値としてマークされています。特に初期段階での変動が大きく、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。
3. **プロットや要素**
– **実績値（青い点）**は過去の30日間のデータを示しています。
– **予測値（赤い×）**が未来の予測を示しています。
– **異常値**は黒い円で囲まれており、平均から大きく外れたデータポイントを示しています。
– グラフ上の灰色の領域は、予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には多少のギャップがありますが、大部分で一致しています。
– 予測の不確かさ範囲が広がっており、予測の精度に限界があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図のプロットは比較的一定の範囲に集中しており、一定の分布をしています。
– 異常値の存在は、その日に何か特別なイベントや異常があった可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータセットは安定した傾向を示していますが、予測の精度に対する注意が必要です。
– ビジネスや経済活動において、このデータは近々の不安定さを示すものではないが、将来的な安定性のために監視が必要です。特に異常値の存在は予測モデルの精度を検討する必要があります。
このグラフは、安定したパフォーマンスを示しつつも、予測の不確実性を管理する必要性を強調しています。これにより、適切なリスク管理や事前対応策を講じることが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 過去30日間にわたってWEIスコアの実績データ（青い点）が表示されています。全体的に見て、多くのデータポイントは0.7〜0.9の間に集まっており、比較的安定した状態を示しています。
– 予測のラインは緩やかに下降しているため、今後のスコアがやや低下することが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは大きな黒い円で囲まれており、これが外れ値を示しています。特に、約0.5〜0.6の範囲に外れ値が見られますが、全体のトレンドに大きな影響は与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で示され、予測は異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示され、予測の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**:
– 実績データと予測の間には、時間の経過とともに若干の乖離がありますが、予測の範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しており、密度が高い部分がはっきりと見えます。これにより、短期間での大きな変動は少ないと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアが安定していることは、社会的・経済的に安定した状況を示唆しています。
– 予測が下降トレンドを示しているため、今後の変動に備えた対策が必要かもしれません。特に、異常値が示す特定の要因やイベントが今後の動きに影響を与える可能性があります。
– ビジネスや政策決定において、予測に基づく柔軟な対応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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **全体のトレンド**: WEIスコアはほぼ横ばいから緩やかな上昇があります。開始から中盤にかけて少し下降し、その後また少し上昇しています。
– **周期性**: 明確な周期性は見られませんが、初期にわずかな変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 特に2025年7月1日とその直後に外れ値があります。これにより、この期間に特異な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **青いプロット（実績AI）**: 個々の実績データはややばらついているが、主に0.7から0.9の範囲に収まっています。
– **黒いサークル（異常値）**: 外れ値を強調するためのもの。
– **グレーの範囲（不確かさの範囲）**: 所々で表示されており、モデルの信頼性の度合いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が異なる範囲を描いています。
– **ランダムフォレスト（ピンク）**は、始めは他のモデルより高いスコアを予測し、最終的に他と一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明示的な相関関係は示されていないが、実績と予測との相互作用を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– **直感的見解**: WEIスコアが0.6から1の範囲にあるため、この30日間で個人の経済的状況は比較的安定していると感じられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 初期の外れ値は経済的な不安定要因が存在していた可能性を示唆します。企業や政策立案者が、予測モデルの選択によって異なるリスク評価を行えることを示しています。
このグラフは、個人のWEIがどのように変動し、予測がどの程度信頼できるかを多角的に評価する際に役立ちます。モデリングの信頼性と実績の差異に注目が集まります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は全体的にほぼ水平に近いトレンドを示していますが、わずかな上昇も見られます。
– 予測データ（線）は3種類あり、全てにわずかな上昇傾向あり。特にランダムフォレスト回帰が最も急な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の黒い丸で示される箇所が外れ値として認識されています。これらは特定の期間に集中しているようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のAIデータを示しています。
– 灰色の範囲は予測不確かさの範囲で、中央値付近の高い密度が見て取れます。
– 各予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は未来のトレンドを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測データは全体的に同様のトレンドを持っていますが、不確実性範囲に全ての実績データが含まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的集中しているが、一部は不確実性範囲を越えて外れている。
– 予測データはそれを補完する形で、しっかりとした上昇傾向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々は一般にこのデータセットから、健康状態のスコアが今後も徐々に改善されていくと直感するかもしれません。
– ビジネスにおける健康関連の取り組みが効果を上げていることを示唆し、企業が健康投資を増やすことへのモチベーションになるかもしれません。
– 社会的には、より良好な医療サービスや健康教育が提供されている可能性についてポジティブな視点を持つことが期待されます。
この分析は、個人の健康状態が将来的にも改善していく可能性について、経済や社会面における前向きな影響を示唆しています。
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:
以下は、提供された経済カテゴリの個人WEI（心理的ストレス）スコアの時系列散布図に基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、全体として横ばいの傾向がありますが、日によっては変動が見られます。
– 予測（紫色の線）は、安定からわず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**:
– 外れ値とみられるデータポイントが複数あり、特に論理的に他のデータから大きく逸脱しているものがあります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、心理的ストレスの実際の測定値を反映しています。
– 紫色の線は予測モデルの結果を示しており、今後のトレンドを予測しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表し、×AI/3σの計算に基づく信頼区間です。
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箇所が多く、予測が実績とある程度一致することが確認できます。
– ただし、予測の下方への変動は、より広範囲な実績データに対する反応として捉えることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには一定の分布幅がありますが、多くは0.6付近に集中しています。
– 予測はやや上に位置しつつも、実績データと近接しています。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 実績データの変動の多さや多くの外れ値は、個人の心理的ストレスの影響を受けやすい状態であることを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、心理的ストレスの増減がパフォーマンスや生産性に与える影響を評価し、メンタルヘルスのサポートを強化する必要があるかもしれません。
– 予測に基づく下降トレンドの可能性は、将来的に心理的ストレスの状況が悪化することを示しており、その対策が求められます。
この分析から得られる情報は、個人または組織レベルでのメンタルヘルス介入の必要性を示唆し、より良い社会福祉政策の形成に貢献するかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）を見ると、大部分は0.6から0.8の間で横ばいに近い安定した動きを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰・決定木回帰）に基づくデータは今後の下落を示唆しています。
2. **外れ値と変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値が黒い丸で囲まれて表示されており、特に7月中旬に顕著です。
– 特定の期間で急激なスコアの低下が見られ、一時的な不安定さが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のスコアを示し、予測モデルによる異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が将来のスコアの変動を示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲であり、一定の信頼区間を示しています。
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は緩やかに関連し、予測は概ねスコアの減少を示していますが、不確実性の範囲（灰色）が広い部分も見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8の間で密度が高く、安定しているように見受けられますが、予測は下降トレンドの可能性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– グラフからは、個人の自由度と自治のスコアが最近安定しているが、今後の予測では少しの低下が考えられることが示唆されています。
– この下降の予測は、ビジネスや社会において注意が必要であり、潜在的なリスク要因に備えることの重要性を示しています。
– 特に政策決定者や関係者は、外れ値の発生原因を検討し、リスク対策を講じることが求められるでしょう。
これらの洞察を基に、さらなる分析と戦略策定に役立てることが可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績(AI)のWEIスコアは、全体としてほぼ横ばいであるが、若干の変動が見られる。
– ランダムフォレスト回帰の予測線は、時間の経過とともに徐々に下降している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が存在し、円で強調されている。これにより、特定の日に逸脱したスコアが記録されていることが示唆される。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績値を示し、黒い円は異常値を示している。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績値の変動を含んでいる。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は、それぞれ異なる予測モデルで示されており、両方の線の傾きが注目される。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際の点と予測モデルの関係は密接で、手法ごとに異なる傾向を示している。ランダムフォレストの予測は明確な下降トレンドを持っているが、線形回帰は横ばいに近い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間にはいくつかのズレが見られ、特に外れ値が影響を与えている。
– 分布は全体的に広範囲で、一部の区間で密度が高い。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体的に、WEIスコアが不安定であり、一部の期間で性能が低下していることが繰り返し示されている。
– ランダムフォレストの下降トレンドは、今後の公平性や公正さに対する懸念を生じさせるかもしれない。
– これらの変動は、社会の公平性や公正さに影響を与え、政策や資源配分の改善が必要とされる可能性がある。
この分析により、予測モデルの選択や活用、社会政策への適用がどのように異なる影響を持つかについてさらなる検討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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフに示された実績データはおおむね横ばいで推移しています。ただし、わずかな変動が見られます。
– 予測に関しては、緩やかに上昇するトレンドが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が実績データ内に認識されていますが、全体的なスコアの変動に対して大きな影響を与えているようには見えません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによる実データを示し、赤い×マークは予測AIによる予測値です。
– 線種や色で示されたラインは異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを表し、予測の信頼性に対する参考情報となります。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測のスコアには、一定の相関が見られ、予測は過去の実績データをもとにして連続的に推移しています。
– 複数の予測モデルが存在しますが、それぞれの予測結果は、多少の違いはあるものの、全体的には大きく乖離していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8付近で密になっているため、スコアの分布がその近辺でまとまっています。
– 予測の不確かさ範囲が広がることなく一貫性が保たれており、予測の精度が一定程度保たれていることが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 経済の持続可能性と自治性の指標であるこのWEIスコアが、安定していることはポジティブな兆候です。これにより、政策立案者や企業が長期的な視点での計画を立てやすくなります。
– 予測モデルによるスコアが上昇トレンドを示していることは、今後の改善やプラスのインパクトを期待させますが、慎重なモニタリングが必要です。
グラフからは、全体として安定した持続可能性を示唆するデータであることがわかり、これはビジネスや社会に対して一定の保証を与えるものと考えられます。
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**
– グラフ全体のトレンドは概ね横ばいです。WEIスコアは一定の範囲内で推移しており、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**
– 一部のデータ点で異常値が観察され、円で強調されていますが、全体の傾向を大きく変えるほどではありません。
– 期間内で特に急激な変動があるわけではなく、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、散布の密度が高い領域が安定していることを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績データはこの範囲内に収まっています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、今後も同様のスコアが続くことが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データはほぼ整合しており、予測モデルの信頼性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は一様であり、特定の期間に極端な変動はありません。
– 実績と予測の外れ値間には若干のズレが見られますが、一般的なパターンには影響しません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアの安定性は、社会基盤や教育機会の持続的な管理がなされていることを示唆します。
– 急激な変動がないことから、リスク管理が適切に行われていると考えられます。
– 将来的にも現在の施策を続けることで、既存の社会基盤や教育機会が維持される可能性が高いと直感されます。
このグラフは、社会の安定性を支える要因の一部を視覚化しており、今後の政策決定にも役立つでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青いプロット）**: 横ばいの傾向が見られます。大きな上昇や下降は30日間の期間には見られません。
– **予測（線形回帰、紫線）**: わずかな下降トレンドを示しています。
– **予測（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）**: それぞれ崩れていますが、ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも徐々に下降しているのが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のプロットが黒い円で囲まれており、これが外れ値を示していますが、全体の分布から大きく外れているわけではありません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示し、全体的にクラスターとしてまとまっています。
– 予測線は異なる予測モデルを示し、それぞれのモデルが異なる傾向を示しています。特に、決定木とランダムフォレストは異なるアプローチで未来を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは比較的一貫性があり、予測モデルのいくつかはこれに基づく予測を行っています。ただし、予測間での乖離が見られるため、モデルにより扱いが異なると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.6から0.9の範囲に集中しているため、社会WEIのスコアはこの期間中に安定しているとも言えます。
6. **人間が直感的に感じる洞察、ビジネスや社会への影響**
– **安定性**: WEIのスコアが安定していることから、社会の共生・多様性・自由の保障がこの期間では比較的安定していると感じられます。
– **モデルの選択**: 社会やビジネスにおいて、最も安定した予測を提供できるモデルがどれかを見極めることが重要です。線形回帰の比較的安定した予測が、将来の計画策定に寄与するかもしれません。
– **外れ値の考慮**: 外れ値の存在が示すように、特定の期間または出来事がスコアに影響を与えている可能性が考えられます。この要因を分析することで改善の機会を見つけることができるかもしれません。
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:
以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは時間帯別に表示されており、特定の日付と時間帯において異なる色のブロックが周期的に出現しています。
– 濃い紫から黄色までの色のグラデーションが見られ、これはデータの変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日18時の黄色いブロックは他のデータポイントと比べて非常に高い値を示しており、外れ値の可能性があります。
– この急激な変動がどのような要因によるものか、更なる分析が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はおそらくスコアの大きさを表しており、紫色が低いスコア、黄色に向かうにつれて高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の特定の時間帯に集中的に高いスコアが現れたり、逆に全くスコアが無い時間帯があることから、日ごとに異なるパターンがみられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの偏りが複数の日付にわたって見られるが、全体の傾向として特定の時間帯に集中するのはおそらく何らかの周期性が影響しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 一連のデータポイントの中で目立つ外れ値や特異点（例えば7月6日18時）は、異常なイベントや重要な出来事を示している可能性があります。
– 企業や経済アナリストはこれらの変動を詳しく分析することで、特定の要因や出来事がどのように経済指標に影響を与えたのかについての洞察を得ることができるでしょう。
– 時間帯や日付ごとのパターンは、業務の最適化やリソースの配分に役立つ情報を提供する可能性があります。
このように、ヒートマップはデータの動向や特異点を視覚的に把握しやすくし、それらの背景にある原因理解に寄与します。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に特定の時間帯（特に午前8時、16時、23時）に活動が集中していることが見受けられます。
– 日ごとにみると、一定のサイクルがある可能性がありますが、はっきりとした周期性は不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日と7月24日に注目すべき変動が見られます。特に7月4日は16時に、7月24日は23時に急激な値の低下が観察されます。
– これらの日は他と比べて特異であり、何らかのイベントや外的要因の影響を受けている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化（青から黄、さらに紫にかけて）はWEIスコアの変化を示しています。色が黄に近いほど高いスコア、青や紫に近いほど低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確なパターンは見られませんが、異なる時間帯と日付の間でスコアの傾向が異なるようです。例えば、7月中旬には比較的高いスコアの日が多く、全体として緩やかな上昇傾向にあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布自体は不均一であり、特に特定の時間帯に集中しており、それに応じてスコアが変動しています。
– これは、通常の経済活動のピーク時間帯に対応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**:
– 特定の時間や日に急激な変化があるため、これらの要因を詳しく調査することで、個人の活動パターンや社会全体の行動変化を理解する手がかりとなるでしょう。
– ビジネスの観点からは、これらのピークや谷を利用し、効果的なマーケティング戦略やオペレーション計画を作成することが求められるかもしれません。
このような分析は、経済や都市計画など多くの分野に対して有用な洞察を提供する可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として明確な上昇または下降のトレンドは見受けられません。日付と時間によって異なる色合いが示されていますが、特定の周期性も明瞭ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月6日の19時頃に黄色のプロットが顕著であり、他の日付と比較して急激に値が変動しています。これは特定のイベントや要因がこの時間帯に影響した可能性を示しています。
3. **色と密度**
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの異なる値を示しています。緑から黄色へと変わる箇所は値が高く、青から紫になる箇所は値が低いことを示しています。
– 目立つ箇所としては、主に7月6日から7月11日と7月23日あたりで高いスコアが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によってスコアの変動パターンが異なるため、特定の時間帯（例えば、朝から午後にかけて）の活動が社会WEIスコアに与える影響を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は示されていませんが、一部の時間帯や日付で高いスコアが連続することがあり、それが社会的または経済的な活動の影響を反映していると考えられます。
6. **直感的感覚と影響**
– このヒートマップは、特定の時間帯における社会活動や経済状況の変動を捉えており、特に経済活動のピークタイムを示唆しています。これにより、ビジネスは特定の時間帯に注目して戦略を調整することが可能となります。
– 異常なスコアの変動は、社会的イベントや政策の変更の可能性を示唆し、これに応じた経済戦略の見直しが必要となるかもしれません。
全体として、社会的および経済的戦略の策定のために、このグラフは重要な洞察を提供します。特に異常なパターンは今後の調査や分析を促進する要因となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップなので、時系列トレンドの直接観察はできませんが、各要素間の相関を示しているため、要素間の関連性を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには外れ値は示されていませんが、特定の低い相関値（負の値や0に近い値）が目立ちます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には低い相関があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色が濃いほど高い相関（正の相関）を示し、青から白に近づくにつれ相関が低くなる（負の相関も含む）ことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関を持っており、これらの指標は密接に関連しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に高い相関が多く見られ、特に「個人WEI（健康状態）」は他の要素に対して低い相関を示す傾向があります。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間には比較的高い相関が見られ、これは社会の構造が個人の自由に及ぼす影響を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのヒートマップを直感的に見た場合、社会的および個人的な要素が密接に関連していることが分かります。高い相関が見られる要素間の結びつきは、政策立案者が特定の経済指標を向上させることで、他の関連指標も改善できる可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、個人の精神的健康や自由度が社会の公平性や公正さと関係しているため、これらの分野での政策改善が全体的な社会福祉に寄与す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:
この箱ひげ図は、異なるカテゴリーのWEIスコアの分布を視覚化しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの平均値はおおむね一定で、明確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**:
– 外れ値がいくつかのカテゴリで見られます（個人WEI(経済的余裕)と社会WEI(共生・多様性・自由の尊重)など）。これらは少数の異常高値または低値を示しています。
– 一部のカテゴリではデータの範囲にばらつきがありますが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットの意味**:
– 各箱ひげ図の中央の線は中央値を示しており、箱の上下端は第1四分位数と第3四分位数を表しています。
– 箱の高さが高いほどデータの分布が広いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプの中央値は類似しているため、全体的な安定性があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の個人WEIと社会WEIは類似した分布を持っているため、これらの間には関連性がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 直感的には、経済的または社会的な安定性があることが感じられます。特に一部のカテゴリでの外れ値は個人または社会の不確実性を示す可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとっては、外れ値や広い分布を持つカテゴリに注目し、リスク管理や特定の改善施策を考慮することが重要です。
全体として、このグラフは異なるWEIカテゴリの分布と外れ値の存在を示し、特定の状態をトラッキングし、潜在的な問題領域を特定するのに役立ちます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この総合WEIスコアのSTL分解グラフについて詳細に分析してみましょう。
### 1. トレンド
– **Observational Component**: グラフ全体として、最初は緩やかな上昇が見られ、その後下落に転じている。
– **Trend Component**: 初期には明確な上昇トレンドが存在し、ピーク後は一貫して下降している。この動きは、経済活動の一時的な改善後に減速していると解釈できる。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 大きな外れ値は特に見られないが、7月中旬付近で急激に上昇し、その後下降する変動が観察できる。これは短期的な経済イベントや政策変更の影響の可能性がある。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Seasonal Component**: 季節性の影響を示しており、ピークとボトムが交互に訪れている。定期的な変化が見られ、例えば月末や月初に特定の経済活動が活発になるイベントが関連しているかもしれない。
– **Residual Component**: 観測値からトレンドと季節性を除去した残余で、7月中旬に一時的な急上昇が見られる。短期的な異常値を示唆している可能性がある。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– トレンドと季節性がそれぞれ異なる役割を果たしながらも、全体の観測値に絡んでいる。また、残余の変動はこれらに伴って起こる短期の影響を反映している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドと季節性、残余の変動は互いに影響を及ぼしているが、独立した変動要因を示している。特に観測値は、トレンドによって支配されつつ、季節性の影響を強く受けている。
### 6. 人間が直感的に感じる洞察とビジネスへの影響
– 経済活動は緩やかに増加していたが、最近の減速は不安感を生む可能性がある。企業はこのトレンドを注意深く監視し、特に季節性の動きを活かした戦略を立てることが求められる。また、予想外の短期変動に対処するためのリスク管理戦略も重要である。
このグラフから得られる洞察は、短期と長期の経済戦略に活用でき、特定の期間に焦点を当てた調整が必要であることを示している。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフは個人のWEI（Weekly Economic Index）平均スコアに対するSTL分解を示しています。各パネルの分析を以下に示します。
1. トレンド（Trend）:
– トレンド線は初期に上昇傾向を示していますが、中盤から終盤にかけて下降しています。最初の15日間で上昇し、その後下降していることがわかります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 残差（Residual）パネルで、7月初旬と中旬に急激な変動が見られます。特に7月9日頃と7月17日以降にピークを形成し、その後減少しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 観測値（Observed）は全体のWEIスコアの動きを示しています。
– トレンド（Trend）は長期的な変化を示すもので、経済の基本的な動向を示唆しています。
– 季節性（Seasonal）は短期的な周期的変動を示しており、特定の時期に繰り返されるパターンを浮き彫りにしています。
– 残差（Residual）はトレンドや季節性から外れた変動を表しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 観測値はトレンド、季節性、残差の合成であり、それぞれが観測値の動きに寄与しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 季節性と残差にははっきりとした相関関係は見られませんが、複数のピークが似た時期に見られることから何らかの共通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、およびビジネスや社会への影響:
– このグラフからは、WEIが短期間の間に大きく変動していることがわかります。ビジネスや政策立案者は、初期の上昇後の下降傾向を注視し、経済的な警告サインとして捉え、適切な対応を考慮する必要があります。短期間の変動が続く場合は、経済の動向をさらに詳細に分析し、不確実性に備える手段を講じる必要があるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンド部分を見ると、期間の前半から中盤にかけて一貫して上昇し、その後は下降傾向にあります。これは短期間での変化を示しており、全体としては一度ピークに達した後、下落に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– Observed部分では、7月初旬から中旬までの間に急激な上昇が見られ、その後は変動が多くあります。Residual部分では、特に中盤に急激な変動がありますが、これは観測値の変動部分を示しており、何らかの短期的な要因が影響している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– Observed: 実際に観測された社会WEIの平均スコア。
– Trend: 長期的な傾向を示すラインで、全体の一般的な動き。
– Seasonal: 季節性の影響を示すプロットで、定期的な変動パターン。
– Residual: トレンドや季節性に含まれない短期的な変動と、予測からの偏差を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性、Residualとの関係から、短期的な変動（Residual）がどのように全体の動きに影響を与えているか分析できます。Observedデータの変動は、主に季節性とトレンドの影響を受けています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的な観測データはトレンドラインに沿って動いていますが、季節性の影響により一定の変動があります。Residualの急激な変動は、外部要因や予期せぬ出来事によるものであろうと考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 社会WEIの変動は、社会経済状況の変化を反映している可能性があります。上昇トレンドは経済の好調さを示唆し、下降トレンドは不安定さやリスクの増加を示すかもしれません。企業や政策決定者は、短期的な変動に注意を払いながら、長期的なトレンドを基にした戦略策定が求められます。
このグラフからは、短期の急変動にも影響される社会経済のダイナミズムを把握し、状況に応じた迅速な対応がビジネスにおける成果を左右することが示唆されています。
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WEI（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）によって視覚化したものです。以下に各視点からの分析と洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）において、データポイントは全体として右下がりの傾向を示しています。これは、これらの主成分間に負の相関関係があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に第2主成分が-0.15付近や+0.15を超える極端な値のデータポイントは外れ値と見なせるかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– プロットの密度が高い領域があり、多くのデータポイントが集中していることがわかります。特に第1主成分が0.2から0.3、第2主成分が-0.05から0の付近にプロットの集中が見られます。
– これにより、これらの領域が平均的なデータセットを代表している可能性があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このPCAプロットは時系列データの相関を2次元に縮約しているため、時系列それぞれが主成分間でどのように関わっているかを示すことになります。負の傾向は共に変動する要素があることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には明らかな負の相関があります。
– 点の密集度が異なり、中心に向かって密集が強くなっています。これは、データの分布が平均に集中していることを示しています。
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**:
– 減少傾向と相関関係の存在から、経済活動における特定の要素が揃って減少している可能性があります。これがビジネスの需要や供給のバランスに影響を与える場合があります。
– この傾向が続く場合、特定の経済指標や政策対応が必要になる場面を想定する必要があります。企業や政策決定者はこのパターンを考慮し、リスク管理や戦略の再評価を行うことが重要です。
この分析をもとに、経済情勢や市場動向を把握し、必要な行動を取ることが、持続可能な経済活動を維持する鍵となるかもしれません。
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。