📊 データ分析（GPT-4.1による）
データセットから得られたWEIスコアとその各構成要素の分析を以下に示します。
### 時系列推移とトレンド
– **総合WEI**: 全体的に中程度のスコアから始まり、その後一時的な上昇と下降を繰り返しつつ、後半部分で安定して0.8前後の高スコア域を維持しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは緩やかな変動を示し、社会WEIは一貫して若干高めに推移しています（後半に向けて高い安定性を示す）。
– 具体的な期間（特に7月前半）において、特定の日付に洪水のような変動が見られます。
### 異常値とその背景
– 7月3日には、総合WEI、個人WEI、社会WEIのすべての指標において、顕著な異常値が検出されました。これは可能性として、データ入力エラー、外部イベント（経済政策の変更や自然災害など）や一時的な社会的不安要素の発生が考えられます。
– 異常ですばやくスコアが上下しており、何か特別な要因（例：社会的出来事）があった可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **季節性**: 月初めと月末付近でやや変動が多い傾向にあり、特に7月3日の急激なスコア変動がこれを強調しています。
– **長期的トレンド**: 全般的には7月中旬以降に高スコアを維持する傾向があり、経済的安定や社会的サポートの効果が見られます。
– **残差成分**: 解析を超えたスコア変動が幾度か観測され、主に外的要因による可能性で説明できます。
### 項目間の相関
– 主に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性）」が互いに比較的高い正相関を示すことから、経済的条件が社会的持続可能性に影響を与えている可能性があります。
– また、「個人WEI（心理的ストレス）」が他の多くの項目と負の相関を示し、心理的ストレスが全体のスコアにも影響を与えていることが見て取れます。
### データ分布
– 各カテゴリーごとのデータ分布を見た場合、箱ひげ図からは外れ値が見受けられ、特に「心理的ストレス」や「経済的余裕」に対して異常値が存在することが確認されます。
– 多くのカテゴリで中央値は全般的に0.7-0.8の範囲で安定していますが、スコアのばらつきがやや大きく、特定のカテゴリーで外れ値が頻出している点が懸念されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析では、**PC1**が68%の変動を説明しており、主に全体的な経済的・社会的安定性を反映していると考えられます。
– **PC2**が11%をカバーしており、個別の人々のウェルビーイングと社会構造の相互作用に対する敏感な指標を示唆しています。
これらの分析から、社会的要素が個人の幸福度に強く影響していること、またその逆もしっかりと関係していることが示唆されます。また、大きなイベントや政策変更が迅速にスコアに反映されるため、継続的なモニタリングと早期対応がより良いウェルビーイングの維持に不可欠であることが示されています。
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**
– グラフは時系列で評価されており、データは二つの別々の期間に集中しています。初期の期間（2025年7月から2025年9月）では、WEIスコアが0.6から0.8の間に集中しており、次の期間（2026年3月から2026年7月）でも同様に0.6から0.8の間にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間にいくつかの予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が重なって表示されていますが、外れ値として示されるデータは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データ、赤のバツ印は予測値を示しており、それに対し異常値は黒で示されています。
– グレーの範囲は予測の上下限範囲を示しています。
– 緑のプロットは前年データを表し、予測が過去データと視覚的に比較できるようになっています。
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一緒にプロットされており、予測と実績の違いが可視化されています。特に、初期の期間においては、複数の予測モデルの結果が一致していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは緩やかに安定しているように見え、強い上昇や下降のトレンドは見られません。
6. **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**
– 予測と実績が近いことから、使用された予測モデルが信頼できる可能性があります。
– WEIスコアが安定していることは、経済における短期的リスクが少ないという安心感を与えます。
– しかし、異常が出ないことが必ずしも良いとは限らず、変化が必要な場合に対応しきれないリスクもあるため、慎重な監視が必要です。
このグラフから得られる重要な洞察は、予測と実績の整合性の確認、および予期しない経済的変動を予測するためのツールとしての有効性です。これらのデータをうまく活用することで、経済活動の計画やリスク管理を効果的に行うことが可能になります。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 最初の約半年間は一定の範囲で密集しているデータ（青）が見られ、その後、大きなギャップを経て次の期間（緑）では一段高いレベルでのデータが観察されます。
– 全体として、最初のデータと次のデータに明確な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いデータの中に異常値として黒い丸で示されているものがありますが、全体的な範囲内に収まっているようです。
– 緑のデータには外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、緑の点は前年の同時期のデータです。
– 紫やピンクの線は複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表していますが、最初の期間のデータにのみ適用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青いデータもちと緑のデータ群は別の時点でのものですが、全体的には関連が示唆されています。前年の同時期の緑のデータが新しい周期の指標として機能しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは二つの異なるクラスターを形成しており、最初のクラスター（青）は0.6から0.8の範囲、次のクラスター（緑）は0.7から1.0の範囲にあります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– このデータは、WEI（多分個人的な経済指数）が時間とともに上昇していることを示唆しています。経済状況が改善しつつあるのかもしれません。
– ビジネスや投資の観点からは、再評価や次年度の成長が予想される分野に資源を投入する好機であると考えられます。
全体的に、このグラフは個人の経済状態を反映しており、これからの動向を予測するための貴重な情報となります。定期的なデータの追跡が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つの期間（2025年と2026年）に分かれています。2025年のデータ（青いプロット）は最初から高い位置に始まっており、少しの変動を見せた後、予測では後半に向けてわずかに下降しています。2026年のデータ（緑のプロット）は再び高い位置から始まっており、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒○）は2025年後半にいくつか見られ、予測された範囲を外れる可能性が示唆されています。しかし、急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは2025年の実績データを示しており、緑のプロットは前年度の比較（2026年のデータ）を示しています。灰色の範囲は予測の不確かさを表し、紫色やピンクの線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データ、前年データの間で似たような高いスコアを維持していることが分かります。各年でデータが重なる地点はないものの、全体のスコアが高位で安定している点が類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは高スコアで密集しており、WEIスコアがほぼ0.6から1.0の間に集中しています。異常な低スコアは確認できません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 高スコアの維持は、ある特定の社会的または経済的な指標が安定しているまたは改善していることを示唆しています。異常値の存在には注意が必要であり、それによってWEIが大きく変動する可能性があります。これらのデータは、意思決定において信頼性が高いと感じさせ、長期的な戦略計画において肯定的な影響を与える可能性があります。
この分析は、組織が外生的要因に対する適応策を考える際に役立つでしょう。異常値への対応戦略を立てつつ、高スコアを保ち続けるための既存の実践を維持または強化することが求められます。
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**:
– グラフは過去と未来のWEIスコアを示していますが、全体として明確なトレンドは見られません。実績データは初めの数か月のみ表示され、それ以降は将来の予測として示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データに異常値マークが付けられていますが、大きな変動は見られません。すべてのデータが比較的一定範囲内に留まっています。
3. **各プロットの意味**:
– 青色のプロットは実際のWEIスコア（実績AI）を示し、緑色のプロットは前年のデータ（比較AI）を表しています。
– 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）の予測値が図示されていますが、それぞれのモデル予測がかなり近い位置にプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ、比較データ、予測データの間で大きな乖離は見られず、過去の実績データと予測が安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、データは0.6から0.8の範囲に集中しています。各モデルが非常に近い値を予測しており、予測の一貫性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフ上では大きな経済的余裕の変動は予測されておらず、安定した経済状況が期待されます。これは個人の経済的な計画に関して安心感を提供します。
– 予測の一貫性から、AIモデルによる予測が信頼できることを示しているため、企業や政策決定者がこの情報を基に中長期的な計画を立てることができ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:
グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察について以下のように分析します。
1. **トレンド**
– グラフは個人のWEI（健康状態）スコアの時系列データを示しています。スコアは一定の時期に密集しており、大きな長期的な上昇トレンドや下降トレンドは見られません。左側の密集は2025年の夏、右側の密集は2026年春から夏までのデータです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示され、一部のデータ点は他のデータ点と比較して明らかに異なっています。特定の時期に外れ値が集中しており、それらの原因を検討する必要があります。
3. **各プロットや要素**
– データポイントの色分けは、実績値（青）、予測値（赤）、前年のデータ（緑）によって異なる健康状態スコアを表しています。
– 線形回帰（ピンク）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測手法が用いられており、各回帰モデルの予測範囲が表示されていますが、モデル間で大きな差は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 違う年のデータが隣接して描かれており、前年のスコア分布と実績値の分布に共通点があるかどうか比較できます。全体的に、前年と実績値間に大きなトレンドの変化は観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除けば、スコアは狭い範囲内に集中しています。予測範囲内でデータが収まり、モデルの精度が安定していることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会的影響**
– 一般的にスコアが安定していることから健康状態は一定期間にわたり安定していると解釈することができます。これはビジネスの健康管理プログラムの効果を示している可能性があります。
– 外れ値は個別の健康状態の問題を示唆する可能性があり、これに対する具体的な対策が必要かもしれません。
全体として、このグラフは個人の健康状態の安定性を示し、予測手法の精度を確認するための有益な情報を提供しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 左側の青いプロット（実績）は比較的安定しており、大きな増加や減少は見られません。ただし、期間の終わりにかけてやや減少傾向が観察できます。
– 右側の緑のプロット（前年）は、安定しているものの、少しずつ上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットに囲まれた異常値（黒丸）がいくつか見られ、その他のデータポイントと比較してやや低いまたは高い値を示しています。
– 特に異常値がどのポイントで出現しているかは要注意です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データであり、過去の実際のストレスデータを示しています。
– 赤いバツ印は予測データを示していますが、グレーの信頼区間内で動いているため、大きなズレはないようです。
– 緑のプロットは前年の実績を示しており、過去との比較が可能です。
– 予測手法の違いにより色分けされた線（緑、紫、ピンク）もほぼ同一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**
– 青い実績プロットと緑の前年プロットを比較すると、現在の実績は前年と大きくは異なっていませんが、若干低い傾向にあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの時間的分布は、特定の期間に集中しており、期間全体に均等に広がっているわけではありません。
– 異常値が特定の時期に集中している場合、その時期に特異なストレス要因があった可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このWEIスコアの変動から、経済的または社会的なプレッシャーが一定に存在していることがわかります。
– 異常値が示す部分について、更なる調査が必要であり、特にストレスの急激な増減がビジネス活動や労働者の健康に影響を与える可能性があります。
– ストレスレベルの傾向を把握することで、予防策や対策を講じるための重要な指標となります。
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:
このグラフは、経済カテゴリにおける個人WEI（自由度と自治）スコアの360日間の推移を示しています。
1. **トレンド**
– グラフの左側には過去の実績（青色）が集約されており、全体としては横ばいで大きなトレンド変化は見られません。
– 右側に移行すると、前年（緑色）のデータが separate されており、こちらも横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績ポイントに一部異常値が表示されていますが、大きなスコア変動はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績で、緑の点は前年の比較データです。
– 異常値は黒い〇で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）、および様々な予測モデルのライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されていますが、これらのトレンドを予測する要素は詳しい調整が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現状、明確な相関や関係性の強い変化は示されていませんが、異常値の検出と過去の実績からの予測の正確性が評価されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データには明確な周期性や通常の相関関係は見られませんが、異常値を含むデータが特定の期間に集中しています。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**
– 見る側としては、予測値と実績値の間の差異が少ない場合、将来的な計画が立てやすくなるでしょう。この点で、異常値が予測に基づいて効果的に検出され、調整可能であることが示唆されています。
– ビジネスならびに社会的には、自由度と自治のスコアが安定しており、予測が正確である場合、計画的な政策や経済施策を策定する上での信頼性が向上するでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側、過去データ（青い点）は大部分が0.6から0.8の間で推移しており、2025年1月から2025年9月にかけてわずかな下降傾向が見られます。
– 右側にある未来予測（緑の点）は、0.5から0.7の範囲において比較的安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 領域内における外れ値（黒のマーカーで示された）は、過去のデータの範囲を逸脱している箇所で見られ、特に2025年3月頃に目立ちます。
– 一部の予測（ピンク、紫、シアンの線）は異なる勾配を示しており、モデルの選択によって異なる結果を予示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は過去実績を、緑の点は未来予測を示しています。
– 線（ピンク、紫、シアン）はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、過去のデータで見られた範囲の変動をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルによる予測が、過去のデータに基づく異なるシナリオを描写しているため、モデル間の予測結果の差異から、モデルの選定が結果に与える影響を考察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去のデータにおける点の密度は高く、ある程度の一貫性を持ちつつも、未来予測ではダイナミクスが緩やかに変化しているように見えます。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– 社会のWEI（公平性・公正さ）がわずかではありますが、低下傾向にあることは、社会全体の公平性に関する取り組みの強化が求められていることを示唆しています。
– 予測の不確実性が示されているため、企業や政策立案者は柔軟な対応が求められます。
このグラフを基に、関係者は政策改善や対策を検討し、社会の公平性を維持または向上させるための戦略を立てることが必要です。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **初期の期間（2025年7月〜12月）**: WEIスコアは主に0.8〜1.0の範囲で比較的安定しています。この期間のデータは、横ばいに見えます。
– **その後の期間（2026年）**: データは分布が変化し、0.5〜0.8の範囲に広がり、全体的にスコアが低下しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの左側にいくつかの外れ値（異常値）が見られますが、これらは全体的なトレンドには影響していないようです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の実績点**: 実際のデータを示しています。
– **赤色の予測点**: さまざまな手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測結果を表現しています。
– **緑色の円**: 前年のデータを示しています。
### 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の間には相関があり、予測モデルは実績値の変動を一定程度捉えていると考えられます。
– 前年のデータは今年と比較してスコアが高く、現在のトレンドが下降傾向にあることを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと複数の予測モデルによる結果が相関しているが、モデルの精度にはばらつきがあります。
– 特にランダムフォレスト回帰は他のモデルよりも実績に近いスコアを示しており、設定の適合性が高い可能性があります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 全体として下降傾向が見られるので、社会的持続可能性や自治性が低下しているかもしれません。これが長期的に続くと、政策の再考や新たな戦略の必要性が生じるでしょう。
– 異常値の存在は、時折予測不能な変動が発生することを示唆しており、柔軟な対応が求められるかもしれません。
– ビジネスと社会において、このデータはリスク管理や戦略的計画における重要な指標となる可能性があります。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は2025年のデータで、やや横ばいで0.7から0.9の間に集まっています。
– 2026年の予測データ（緑のプロット）は上に移動し、0.8から1.0の間に密集しています。これにより、教育機会や社会基盤の向上が予測されていると言えるでしょう。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにはいくつかの異常値（黒い円）が見られますが、非常に大きな外れ値は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示し、2025年のデータをカバーしています。
– 緑のプロットは予測を示し、特に2026年の予測に焦点が当てられています。
– 灰色のシェードは予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に一定のずれがあり、予測は実績よりも高い値を示唆しています。この違いは前向きな変化を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータは0.8近辺に集中し、ばらつきは小さいです。2026年の予測はさらに上方に集まる分布を見せています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人々は、教育機会や社会基盤が今後改善される期待感を持つでしょう。
– ビジネスや社会においては、この予測データが実現することで、教育関連の投資が増える可能性があります。特に、より良い社会インフラが提供されることで、全体的な生活の質が向上すると考えられます。
全体として、このグラフは教育や社会基盤の領域でのポジティブな成長を示していますが、実現にはさらなる施策や準備が必要でしょう。
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:
グラフの分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月1日～9月頃）には、実績データ（青）のスコアは比較的高く、安定していますが、徐々に減少（特に2025年9月以降）しています。
– その後、予測データ（緑）が2026年に現れ、分散が大きく、スコアは0.6付近から高めで横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に異常値（青い丸）があり、この期間内にいくつかの急激な変動が起きた可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値、緑のプロットは予測値を示しています。
– グラフ内の灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、予測の信頼性の目安となります。
– 予測の線（紫、ピンク、シアン）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）を表し、それぞれ異なる未来の可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの減少につれて、予測データが増加していますが、安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に一貫性は見られますが、予測のばらつきが大きく、不確実性が残っていることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 見る人は、実績が予測以上に下落したことに驚きを感じるかもしれません。予測のばらつきが大きいため、政策決定や投資にはリスクが伴うことを示しています。
– 多様性や自由の保障がこれ以上下落しないよう、積極的な介入が必要であることが示唆されます。これにより、社会における共生が改善される可能性があります。
このグラフは、潜在的な社会の変動や予測の不確実性を示し、ビジネスや政策において慎重な判断を必要とする状況を伝えています。
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:**
– このヒートマップでは、色の変化を時間軸と日付けの両方に沿って追跡できます。緑から黄色の範囲は比較的高い指数を示し、青や紫は低い指数を示しています。
– 高い指数が7月上旬に集中しており、その後はばらつきが見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月6日と7日に急激な増加（黄色の鮮明な領域）が見られます。これは突発的なイベントや市場変動を示唆している可能性があります。
– 23日以降は、指数がやや低くなる傾向が見られる。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 時間軸（縦軸）が時間帯を示しており、日付（横軸）との組み合わせで分析が可能です。
– 色の濃淡は「WEIスコア」の強弱を示しており、視覚的に容易にトレンドを把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同じ時間帯の変動がよく見られるため、特定の時間帯でのパターンの可能性があります。
– 例えば、午前中と午後で異なるトレンドがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯によりスコアが大きく変わることから、特定の活動が経済指標に影響を与えている可能性があります。
– 同じ日内でも変動があり、全体的な相関は複雑であると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響:**
– ビジネスにおいては、特に7月6日と7日の急上昇が注目に値し、それが何によるものかを探ることが重要です。
– 時系列データの変動から、特定の期間や時間帯での戦略的な施策が有効である可能性があります。これは、マーケティングやサービス提供の最適なタイミングを見極めるための一助となります。
このヒートマップを通じて、日々の活動がどのように経済指標に影響を与えるかを理解することで、効率的な意思決定が可能になります。
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:
このヒートマップに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– データが日付と時間帯で区分され、カラーグラデーションが見られます。
– 特定の日や時間帯に色が変化していることから、周期性やパターンが考えられる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間中に明確な色の変化があるため、急激なスコアの変動が存在する可能性があります。
– 特に、7月23日付近での色の変化が注目されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はWEI平均の上昇または下降を示しています。黄色や緑は高いスコアを、青系は低いスコアを示します。
– 色のグラデーションが濃い部分は、スコア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**:
– 時間帯ごとのパターンを通じて、時間帯による変化の規則性を見つけることができるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的なスコアの変動は特定の曜日または時間帯に集中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**:
– 色の変化が時系列の中でどのように分布しているかを分析することで、特定の時間帯や日付が持つ意味を理解できます。
– 経済活動や消費行動の変化を示唆しているかもしれません。
– 疲労や生産性に影響する時間帯や日程を発見することも可能です。
このデータは、個々の時間帯の経済活動や効率性に関する深い分析を進める際に有望です。それによって、戦略的な意思決定や資源配分の最適化に役立つでしょう。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/経済_social_avg_heatmap_360日間_20250727080937.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
このヒートマップは、経済に関連する様々なWEI（ウェルビーイング・インデックス）項目の相関関係を示しています。以下にポイントを解説します。
1. **トレンド**:
– このグラフは360日間のデータに基づく相関ヒートマップであり、時系列の明確なトレンドは示されていませんが、異なるWEI項目間の相関の強さを把握することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値は-1から1の範囲であり、極端に低いまたは高い相関を示す外れ値は特に見られません。ただし、-0.17（個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（健康状態））のような低い相関が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の強さは相関の強さを示しており、濃い赤色は強い正の相関（1に近い）、濃い青色は強い負の相関（-1に近い）を示します。
– 例えば、総合WEIと個人WEI平均、および社会WEI平均は非常に強い正の相関を示しています（0.94、0.99など）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個々のWEI項目がどのように関連しているかが示されています。例えば、個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（自由度と自治）の間には中程度の正の相関（0.68）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に正の相関が多く、WEIの項目が互いに関連していることが分かります。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は他の多くのWEI項目と高い正の相関を持っています（例：総合WEIとの相関は0.90）。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップからはウェルビーイングの様々な要素が互いに関連し合って、全体的な幸福感や社会の健全性に影響を与えていることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、注目すべきは「心理的ストレス」と「自由度と自治」の相関です。これは、心理的自由度がストレスレベルに影響している可能性を示唆しており、ストレス管理の取り組みが自由度の認識に影響を与えるかもしれません。
– また、総合的なWEIと各項目が強く結びついていることから、個別の対策が全体のウェルビーイングに及ぼす影響を考慮することが重要です。
このヒートマップは、政策立案やビジネス戦略を立てる際に、複数の要素がどのように関連しているかを考える際に非常に役立ちます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリの間でのトレンドは特定しにくいですが、全体的に個人WEIスコアの分布が高い位置（中央値0.7以上）を占めているようです。
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）」で外れ値が見られます。これらは、特定の要因による急激なスコア変動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**
– 各箱ひげ図の高さは、スコアの分散を示しています。幅が広いものほど、異なるスコアの広がり（多様性）が大きいです。
– 色の違いは、一目で異なるカテゴリを比較しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプのスコアが比較されており、特に個人と社会の指標がどう異なるかを分析可能です。「個人WEIの自由度と公正さ」と「社会WEIの公共整備・財務健全性」に似たスコアの分布があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央値付近のスコア分布が一定していることから、全体的に安定しているといえますが、一部で外れ値や分散の幅が広い点が経済的、社会的課題を示唆す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**
– ビジネスや政策策定において、特に個人の経済的余裕やストレス管理が重要な課題であることが示唆されているように見えます。
– 社会的に見ても、公共の公平性や多様性の維持が必要であるといえるでしょう。
– これらのWEIスコアは、社会や企業が改善を目指すべき分野を示唆しています。特に外れ値の存在は、特定の時期や状況での異常事態を示す可能性があり、迅速な対応が求められます。
この分析は、全体の理解を助けつつ、経済政策やビジネス戦略の策定に役立つ可能性があります。
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）によって可視化したものです。これに基づいていくつかの視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 第一主成分軸上では、左から右へ向かって数値が大きくなる傾向があります。
– 第二主成分軸では、やや下から上への傾向が見られるものの、あまり明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第二主成分軸での-0.15以下の数値が外れ値と考えられます。
– 第一主成分でも、-0.3以下や0.3以上のプロットは比較的少なく、注目すべきかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 点の密度は、第一主成分軸の中心近くで高く、第二主成分の正の値の部分に集中しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各データポイントは異なる時間を示している可能性がありますが、全体として、第一主成分と第二主成分の両方における中心付近に多くのデータが集まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分と第二主成分の間に明確な相関は見られません。ただし、全体として広がりが軽度の負の傾向を示しているようにも見えます。
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**
– このグラフは、経済活動のいくつかの側面を要約した指数を示しています。プロットが分布する方法から、多様な要素が経済の状態に寄与しており、それらの相対的な重要性や影響度を理解するのに役立つでしょう。
– 外れ値および密集した領域の分析は、特定の経済イベントの影響を評価する際に特に重要です。
– ビジネスや政策決定においては、これらのインサイトを活用して、戦略的な意思決定を行うことが考えられます。経済の回復力や圧力ポイントを特定するのに役立つでしょう。
この分析は、詳細なコンテキストを加えることで、さらに具体的で実用的なインサイトに結びつけることができるでしょう。
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。