📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **上昇トレンド**:
– 全体的に、WEIスコアは一貫して増加傾向にあります。特に、7月初旬から中旬にかけて、一部のスコア（特に個人WEIの健康状態や社会WEIの持続可能性）が高まりを見せています。
– **顕著な変動**:
– 7月3日と6日にかけて、異常に高いまたは低いWEIスコアが報告されています。この期間は、データ全体に対して特異な変動を示しています。
#### 異常値
– 特に7月2日と3日における**総合WEI**での急な低下（0.67、0.66、0.64）は、他の期間に比べてあまりにも低いため、異常値と識別されています。この背後には、一時的な社会的混乱や政策変更が関連する可能性があります。
– また、7月6日では0.85と高水準のスコアが観察されており、これは短期間の良好なイベント、例えば政策の改善または経済的刺激策の成果かもしれません。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期トレンド**: 個人WEIと社会WEI全体でポジティブなトレンドが見られ、経済活動の安定、健康改善、社会的支援が増加している可能性があります。
– **季節性パターン**: 明確な繰り返しパターンは観察されませんが、月の異なる時点での政策や外部イベントが一時的な変動を引き起こしている可能性を示唆します。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**では、特に社会WEIと持続可能性のスコアの相関が高いことが示されています。これは、持続可能な発展が社会の安定に大きく寄与していることを示唆します。
#### データ分布
– **箱ひげ図**によれば、一部の評価項目、特に教育機会や公平性においてばらつきが多く、異常値が目立つ（例えば、7月24日の公平性が極端に低いスコアを示しています）。
– これは、分野ごとの政策の不均一な実施や社会的イベントの影響を反映している可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**の寄与率は0.67で、これは収入や健康といった主要な変動要因がWEIに対する全体的な影響力が大きいことを示します。
– **PC2**では0.12で、公平性や社会基盤が主要な補完的要因として機能し、それが彼らの生活の質全体に小さいながらも重要な影響を与えていることを示唆します。
#### 結論
このデータセットは、特定の期間において経済的、社会的要因が共に攻略され（例えば、7月6日）、結果として個人と社会のウェルビーイングが向上する可能性があることを示唆しています。また、一部の期間や項目での異常値や多様性の不足は、政策の見直しや外部要因の分析を促進し得る指標となります。
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:
グラフを分析すると、以下の点が見えてきます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいに見えますが、わずかな変動があります。
– 予測データ（線）は期間の終わりに向かって下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのデータポイントが黒い円で囲まれており、外れ値として認識されています。このことが、データの不安定さや変動の激しさを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績のWEIスコアで、黒い円で囲まれたものは外れ値とされています。
– 予測の線は、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）によるものです。
– 灰色の領域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**:
– 現在の実績データは横ばいですが、予測モデルは下降傾向を示しています。これは将来的に低下する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関を直接示すものはなく、外れ値の多さから一貫したパターンが見つけにくいことがわかります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアが安定している間は経済の現状が維持されていることを示しますが、予測が下降する場合、経済の下向き傾向が懸念されます。
– ビジネス戦略では、特に予測された下降トレンドに備えて柔軟な計画を立てることが重要です。
このグラフから人々は、現在は安定しているが将来の不安が増していることを直感的に感じるでしょう。ビジネスや政策は、この分析を活用して早期に対策を講じる必要があります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間経過に伴う明確な上昇や下降のトレンドは見受けられず、全体的には横ばいの傾向が見られます。
– 予測値の線形回帰と決定木回帰は、将来的に緩やかな上昇を予測しています。一方、ランダムフォレスト回帰は下降を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が黒で囲まれた青いプロットとして示されています。
– 外れ値は、特定の日に異常な変動があったことを示唆していますが、大部分は範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、それが実績AIから得られたものです。
– 赤いx印は予測AIによる予測値を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼性を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値が予測範囲内に留まっていることが多く、AI予測の精度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は一様ではなく、特定の範囲に集中しています。これは、経済状況が安定していることを示し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に関する洞察**
– WEIスコアは、経済活動の総合的な健康状態を示していると解釈されます。大部分が安定しているため、現状の経済情勢に大きな変化がないことを直感的に感じるでしょう。
– ビジネスにおいては、短期的な戦略変更が必要ないと考えられる一方で、外れ値が示す変動要因を把握し、潜在的なリスクに備えることが重要です。
– 社会的には、特に急激な変動がないことから、大きな政策変更が必要ないと受け止められるかもしれませんが、注意深いモニタリングが求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは最初の期間では横ばいを示していますが、その後やや下降傾向です。預測には、線形回帰は横ばい、決定木回帰は下降、ランダムフォレスト回帰も軽微な下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータで外れ値がいくつか見られますが、全体的に大きな変動は観測されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）：** 青色の点は実際のWEIスコアを示しています。
– **異常値（黒い円）：** スコアの中で通常の範囲を逸脱したものと捉えられているデータポイント。
– **予測の不確かさ範囲：** 灰色背景は予測値の不確かさを示しており、観測期間の中央部分で広がりが大きくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きな乖離は現れておらず、予測のほとんどが実績の範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績はおおむね一致していることが観察され、特に線形回帰の予測は実績のトレンドを良く捉えています。
6. **直感的な理解と影響**
– このグラフからは、経済活動が直近30日間で比較的安定していることが伝わります。ただし、今後の予測により、若干の下降傾向が示唆されており、経済活動の微調整や警戒が必要かもしれません。特にビジネスにおいては、長期の投資や戦略計画において、慎重な判断が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **安定期と上昇トレンド**：冒頭の約1週間はスコアが安定しています。その後、いくつかの外れ値を伴うものの、全体として0.85付近まで上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **初期の外れ値**：初期の約10日間に数回、急激な低下が観察され、いくつかのデータポイントが下方に外れています。
– これらの外れ値は特異な経済的イベントや個人の状況によって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **プロットの色とスタイル**：青い実線は実績データを示し、外れ値は黒い円で囲まれています。
– **予測データ**は、通常予測の範囲内に収まり、特定の異常は見当たりません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **予測手法の違い**：予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て、同様の傾向を示しており、期間中の安定したパフォーマンスを予想しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのデータポイントが0.8以上のスコアで安定しており、分布はやや右偏していることが示唆されています。
– 異常値の存在が、データセットにおける変動性を増加させています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– **経済的安定感と予測の信頼性**：全般的な経済的安定を示しており、予測手法もそれを反映しています。ビジネスにおいては、安定した消費行動が期待できる基盤があると考えられます。
– **外れ値の考慮**：短期的な経済的ショックが発生した場合、柔軟な対応が求められるかもしれません。
このグラフは、全体的には前向きな経済的余裕の傾向を示しており、この期間中の予測もそれを裏付けています。ただし、短期的な外れ値は引き続き監視が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、おおむね0.6から0.8の範囲に散らばっていますが、一定のトレンドがあるというよりは、安定しているように見えます。
– 予測（3つの異なるモデル）は少しずつ上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒枠で囲まれた点が異常値として示されています。多くは他のデータ点から大きく外れていませんが、一部の大きな外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、全体的に密度が高く集中しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、実際のデータがその中に収まっていることから、予測モデルが比較的信頼でき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**:
– 各予測モデルのラインは、実績データが将来どうなるかを異なる方法で予測しています。線形回帰が最も穏やかな上昇傾向を示し、ランダムフォレスト回帰がやや急な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、ある程度のばらつきがありますが、大部分が中程度のスコア（0.7付近）に収束しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– データからは短期的な安定を示唆していますが、将来的には健康状態が改善する可能性を示しています。
– 経済的には、個人健康状態の改善が消費活動の活発化につながる可能性があります。
– 社会的には、健康状態の向上が生産性の向上や医療負担の軽減に寄与することでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間中のトレンド**: 実績のWEIスコア（青）は60〜80の間で、比較的一定しています。大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– **予測トレンド**: ランダムフォレスト（ピンクライン）の予測は近い将来における増加を示し、決定木回帰（紫ライン）は減少傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: WEIスコア0.4付近にいくつかの外れ値（黒丸）が観察されます。これは一時的なストレス低下やデータのノイズ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
– **青いプロット（実績データ）**は実際のWEIスコアを示し、その分布を見ると、特に60と80の間に集中しています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさの範囲を示し、実績データがこの範囲に収まっていることから、予測モデルの信頼性がある程度確認できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測のデータを比較すると、実際の動きは予測の不確かさの範囲内にあり、今後の動向がランダムフォレストと決定木回帰で異なることが注目されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 大部分のデータプロットが60〜80の間に分布し、一部に外れ値が存在しているため、この範囲が標準的なストレスレベルと考えられます。
### 6. 直感的な印象とビジネス、社会への影響
– **印象**: このグラフから、人々の心理的ストレスが大部分において安定していることが伺えますが、少数のデータが外れ値として存在するため、個別のケースの注目が必要です。
– **ビジネスと社会への影響**:
– ストレスが一定に維持されていることは、組織のストレス管理策がある程度有効であることを示唆します。
– 外れ値が示す一時的なストレス増減を注意深く監視し、根本的な対策を講じることで、より質の高い労働環境を作ることが可能です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **全体的な変動**: WEIスコアは横ばいから若干の下降傾向が見られます。特に評価日が進むにつれ、少し低下しています。
– **預測線**: ランダムフォレスト回帰による予測線が、将来的にさらなる下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: いくつかのデータポイントが他の点とは離れた位置にあり、異常値とされています。これらは経済的な要因や政策変更による影響かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ**: 青い点で示され、過去30日間の実績を表しています。
– **予測データ**: 赤い×で表示される予測データがあります。
– **不確かさ範囲**: 灰色の範囲で、予測の不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）があり、それぞれの予測結果が異なる傾向を示しています。これは多様な予測アプローチが必要であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **分布の一貫性**: 一部の期間は非常に一貫したスコアを示していますが、後半になるとばらつきが増えています。
– **相関性**: 実績データと予測データの位置関係から、モデルの予測精度を確認することができます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– **自由度と自治の変動**: 一般的に、自由度と自治の低下は経済や社会にネガティブな影響を与える可能性があり、特に下降トレンドはビジネス環境の不確実性を増すことが懸念されます。
– **政策対応の必要性**: 外れ値が示す異常な変動が多発する場合、政策や規制の再考が必要となるかもしれません。
この分析から、経済環境や政策の変動に対する確固たる対応が求められることを示唆しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青の散布図）は、全体として横ばいで少しばらついています。ただし、期間の終わりにはやや下降する傾向が見られます。
– 予測については、線形回帰（水色）と決定木回帰（シアン）が横ばいの予測を示している一方、ランダムフォレスト（紫線）は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された異常値がいくつか存在し、これらは標準的な範囲から離れています。これらの点は特定の日に予想外の出来事が発生した可能性を示唆しています。
– 期間の中盤あたりに、スコアが急激に低下する箇所があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、実際のWEIスコアを表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測モデルがどれくらいの幅で信頼できるかを示しています。
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若干の相違が見られます。特にランダムフォレストの予測は他のモデルと傾向が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的広がりがあり、一定の変動があります。予測モデルは全体の傾向を捉えつつも、特定の短期変動までは捉えきれていないようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこれを見た場合、データが予測範囲内であることに気づき、予測モデルがある程度信頼できると感じる可能性があります。
– 社会的公平性や公正性に関するスコアが安定していることは、政策や方針が効果的に機能していると受け取られ、ビジネスや社会において安心感をもたらします。
– しかし、異常値の存在は注意が必要で、これらの原因を調査し、さらなる改善や調整が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的高いWEIスコアを維持しているが、日を追うごとにやや減少傾向が見られる。
– 予測データ（ピンクや紫の線）は穏やかに上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬に外れ値のようなものが見受けられるが、全体としては評価期間内で急激な変動はない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、一部に黒い丸の外れ値がある。
– ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測の傾向を示している。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間でWEIスコアの変動範囲が小さく、比較的一貫したパフォーマンスが予測されている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの値が高く、かなりの安定性を保持している。
– 予測も実績の安定性を受け継いでおり、相関が高いと推測できる。
6. **直感的な理解と影響**:
– WEIスコアが高く、比較的安定していることから、一定の持続可能性と自治性が確保されていることを示唆。
– ビジネスや社会においては、この安定性が信頼性や持続可能な発展に寄与する可能性が高い。
– 今後の小幅な変動や外れ値に注意して、対策や調整を行うことが重要。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの「実績AI」プロット（青い点）は、ほぼ横ばいのトレンドを示しています。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**:
– 数値が0.8付近で安定している中で、いくつかの外れ値が観察されます。これらは黒い丸で強調されています。特に、初期の日付と中盤の日付にこれらの外れ値が集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績AI」を表し、観測された実績データを示しています。
– 予測関連の線が3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ありますが、全体的にパラレルで同じトレンドを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測信頼区間です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測結果は実績と非常に近いですが、若干の不確実性範囲が示されています。各回帰モデルの予測はほぼ一致しており、安定した予測がされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測結果の間には高い相関があるようです。分布自体は狭い範囲（0.7 – 0.9）に収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 全体として、WEI（社会基盤・教育機会）スコアは安定しています。しかし、外れ値はシステムや社会の特定の箇所で不安定性が存在することを示唆しています。
– ビジネスや政策立案者にとって、これらの外れ値の原因を特定し、対応することでさらなる改善が可能かもしれません。
このデータが示唆するのは、社会基盤・教育機会の安定性を維持することで、長期的に良好な社会発展を期待できるということです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のスコアは比較的安定していますが、若干の下降を示しています。特に7月後半から8月にかけてスコアが低くなる傾向があります。
– 予測線は3つの異なる回帰モデルによって示され、線形回帰はゆるやかな下降、決定木回帰は安定した状態、ランダムフォレスト回帰は若干の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは他と大きく異なり、外れ値として円で囲まれています。これらは特異なイベントや測定誤差が原因かもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（青点）は実際のWEIスコアを示し、予測（赤い×）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示し、モデルの不安定性やデータの変動性を考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測の一致度は中程度で、これらのモデルは部分的に現実の動きを捉えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に0.6から0.8の範囲に密集していますが、時々大きな変動があります。
6. **直感的洞察および影響**
– WEIスコアの僅かな低下は、社会における共生や多様性、自由の保障が若干の脅威にさらされていることを示唆しています。
– ビジネスや政策立案においては、安定化策や新しい取り組みが必要かもしれません。
– 不確実性があるため、複数の予測モデルを使用し、慎重に状況を観察することが重要です。
このグラフから得られる洞察は、特に短期的な社会政策の見直しや、新たなリスク評価に関する議論を促進する可能性があります。モデル間の違いを理解し、適切なアクションをとることが求められます。
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:
以下に、提供されたヒートマップの視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 一般的に、明確な上昇または下降のトレンドはないようです。
– 期間内に周期的なパターンは見られず、変動が不規則に発生しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月19日、23日には濃い黄色のマスが現れており、これらは他の日と比べて急激な増加を示しています。
– 7月24日には濃い紫色で、値が最も低いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は、WEIスコアの強さを示しており、黄色であればあるほどスコアが高く、紫に近づくほど低くなっています。
– プロットは24時間にわたり、時間ごとのスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日付の間に顕著な連続性や関係性は少なく、ランダムな変動パターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見て取れる相関関係は少なく、スコアの分布は一定ではありません。
– 特定の時間帯に集中した高スコアまたは低スコアのパターンも見受けられません。
6. **直感的に感じること、および社会・ビジネスへの影響**:
– このように変動が大きく、不規則なスコアは、経済状況が不安定である可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいてはリスク管理が重要であり、突然の変動に備えた柔軟な対応策が求められそうです。
このデータから、人々が活動を調整しづらくなり、経済全体に影響を及ぼす可能性があります。
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**:
– 色の変化を見てみると、ある時間帯で突出して高い値（黄色）が現れています。これはピーク時の活動を示唆している可能性があります。
– 全体として、2つの異なる時間帯において「高」または「低」の極値が現れる周期性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月24日の非常に濃い紫の部分は、他の日付とは異なる行動またはイベントの影響を表しているかもしれません。
– 大きな変動は目立ってはいないものの、一部の期間において色が急に変わることで微細な変動を確認できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の密度と温度（色のトーン）が、個人WEI平均スコアの高さを示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各色のブロックは個別の時間帯を表し、日ごとの切り替えは顕著ではないものの、時間帯における人気や使用のピークが存在する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、使用のピークは一定の時刻（06時、16-18時）に集中しており、利用頻度の変動に注意を払うことで、これらの時間帯が特定の活動に関連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、およびビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップから、一日の中で特定の時間帯に高い活動があることが明らかです。ビジネス面では、ピーク時に顧客サービスやシステムリソースを増強することで、パフォーマンスを最適化する機会があるかもしれません。
– 社会的には、特定の時間に集中する活動が、日常生活や消費行動のトレンドを反映している可能性があります。
このグラフから得られる洞察を活用して、ビジネスや社会全体の効率性や顧客満足度を向上させるための具体的な戦略を策定する手助けとすることができます。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、特定の時間帯において周期的なパターンが見られます。最初の10日間（7月1日から7月10日）は、16時から15時間の範囲でスコアが高く、その後スコアは低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月19日に明るい黄色（高スコア）の外れ値があります。これは、通常の傾向とは異なる急激な上昇を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さがスコアの高さを示しています。黄色が最も高いスコア、紫が最も低いスコアを示しています。緑から黄色にかけての色は、他の日と比べて影響力のある出来事や活動があった可能性が示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時点での活動は特に15時から18時の間に活性化しやすいようです。また、23時にかけての活動も特定の期間に集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によって活動のピークが違っており、一部の時間に集中して高いスコアが観測されています。
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時における社会活動の増加や経済的インパクトを示している可能性があります。例えば、特定の日にイベントが開催されたり、経済活動が活発になったりしたことによって、スコアが上昇したのかもしれません。企業や政策立案者にとっては、これらのピークやトラフを活用して効率のよい資源配分や計画が立てられるかもしれません。
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関するWEI項目の相関ヒートマップから、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンドという点では、ヒートマップ自体には時間的な変化は示されません。しかし、強い相関関係の存在が特定のパターンや一貫性を形成し得る可能性があります。特に全体的に高い相関を示すカテゴリ間に注目すると良いでしょう。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が極端なところ、特に青色（低相関から負の相関）は他の高相関の赤色部分から目立つため、外れ値として注目されます。例えば、「個人WEI（健康状態）」とその他の要素間の相関が比較的低いことが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤に近いほど相関が強く、青に近いほど相関が弱いです。強い相関は、関連性が高いことを示し、要素間の相互依存がある可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップ自体は時系列データを直接示していませんが、各項目間の30日間の類似性・関連性を示しています。「総合WEI」との高い相関が他の多くの項目に見られ、これが基準としての役割を果たしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の個人WEI項目よりも他の要素と低い相関を示しており、独立性が高い要素と考えられます。また、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は全般的に高い相関を持ち、多くの項目と深く連携しているようです。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 全体的に、個人及び社会のWEI項目間における高い相関が強く見られるため、社会的要因が個人の福祉に大きく影響する可能性が示唆されます。このような統計は、政策立案者にとって重要なインサイトとなり、社会福祉や経済政策に影響を与えるでしょう。特に、教育機会や自由の保障など、基盤となる要素が他の多くの要素に強く関連していることは、社会構造の改善に寄与する戦略を得るための重要な情報です。
このヒートマップは、異なるWEI項目間の関係性とその強度を視覚的に評価するための有力な手段と言えるでしょう。
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:
箱ひげ図はデータの分布を視覚的に示す便利なツールです。このグラフについて以下の点を解説します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの54データに特定の上昇や下降のトレンドは見られませんが、中央値の変動から一定のばらつきがあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などで外れ値が見られます。
– これらの外れ値は、測定期間中に予期しないイベントや状況が発生した可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲はデータの第1四分位数から第3四分位数を示し、中央値が示されています。
– 線の範囲は全体のデータの分布を示し、外れ値がプロットされています。
4. **時系列データの関係**:
– 各カテゴリ間での明確な相関関係はこの図から直接的には示されていませんが、比較することで相対的な関係を理解することはできます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、個別のカテゴリによってスコアの変動の幅が異なります。例えば、「個人WEI（経済参加）」は、他に比べて中央値が高い一方、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は広範な分布を示しています。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 一見して、どの分野が高評価を得ているか（例: 経済参加が高スコア）や、どの分野が改善の余地があるか（例: 公平性や多様性の広範な変動）を直感的に把握することができます。
– ビジネスや政策策定において、特定の分野に集中した改善が必要かどうかを判断するための参考情報となります。社会における公正性や心理的ストレスの管理が今後の鍵となる可能性があります。
全体的に、このグラフは多様な経済指標におけるスコアのばらつきと、それに関連する潜在的な課題を認識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:
以下は提供された経済カテゴリの総合WEIスコアSTL分解グラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– トレンドのプロットは最初上昇し、その後下降しています。このことは、最初の期間における経済指標の改善があり、その後の期間で減速または低下していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– Observedのプロットにおいて、7月中旬にピークがありますが、その後減少しています。
– Reseasonalプロットにおいても、いくつか急激な変動が見られますが、特に大きな外れ値は存在しません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 元のデータで、全体の動きを反映しています。
– **Trend**: データの長期的な傾向を示しています。安定した上昇とその後の下降が見られます。
– **Seasonal**: 季節的な変動を示しています。30日の間に繰り返しのパターンが見られます。
– **Residual**: トレンドと季節性の両方を除去した後のランダムな変動で、小さな変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– Observedのデータは、主にTrendとSeasonalによって構成されています。季節性の変動が観測された値の一部を担っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの下降が始まるころに、SeasonalのピークとObservedのピークが対応している可能性があります。トレンドが下降する際にも、Seasonal成分が変動に寄与しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 経済全体として、初めに改善の動きがあるものの、失速している傾向が見られます。経済活動の初期回復が失速した可能性があり、これにより市場の投資決定や政策立案に影響を与える可能性があります。
– 季節性のパターンが明確であれば、業界はその周期を考慮し、在庫管理や生産計画に利用することが可能です。
全体的に、このグラフからは経済改善の兆しがあったものの、持続的な成長を見込むためにはさらなる対策が必要であることが示唆されます。
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:
以下は、提供されたSTL分解グラフから得られる洞察です。
1. トレンド:
– **トレンド**のグラフを見ると、初期に上昇し、その後減少して横ばいになる形です。これは、WEI平均スコアが初期は上昇し、その後減速して安定したことを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– **Residual（残差）**のグラフにおいて、7月17日頃に急激な上昇があります。これは一時的な変動を示し、特定の出来事や外部要因による影響かもしれません。
3. 各プロットや要素の意味:
– **Observed**: 実際に観測されたWEI平均スコアを示しています。全体的なフラクチュエーションがわかります。
– **Trend**: 長期的な傾向を示しています。
– **Seasonal**: 周期的なパターンを示しており、短期的な上下動を示しています。
– **Residual**: ノイズや予測できない変動部分を示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– **Trend**と**Seasonal**の組み合わせにより、どの程度季節性がトレンドに影響を与えているかがわかります。トレンドの減少期間中に、季節性がやや大きな上下動を示していることが見て取れます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 目立った周期性はありますが、トレンド上での劇的な変動は見られません。特に、Residualの変動は独立的で、特定のトレンドや季節性の影響を受けていないように感じられます。
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:
– このグラフから、WEIスコアが短期的に何らかの外部要因に影響されることがある一方で、長期的には一定のパターンに従っていることがわかります。ビジネスや社会的には、短期的な出来事への対応策を考慮しつつ、長期的な傾向にも目を配る必要があります。特に、急激な変動がビジネス戦略や政策にどのような影響を与えるかを考えることが重要です。
こうした分解により、より細かな分析が可能になり、それに基づいた対策や戦略を取ることができるでしょう。
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
– **観測データ（Observed）**: 初めの数日間は比較的低調で、その後急上昇し、それ以降は変動が大きいものの、高い水準で推移しています。
– **トレンド（Trend）**: 緩やかな上昇からピークに達し、その後緩やかに下降しています。全体としてはほぼ対称的な形のトレンドになっています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **観測データ**: トレンドに対して大きな変動が観測され、特に中頃での急激な上昇と下降が目立ちます。
#### 3. 各プロットや要素
– **季節性（Seasonal）**: サイクルや周期的なパターンがあり、特に2つのピークと谷が２ヶ所で見られます。
– **残差（Residual）**: トレンドや季節性で説明されない変動部分で、急な変化が中盤と終盤に見受けられます。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データ同士はトレンドと季節性によって関連しており、これにより予測不可能な変動が残差として現れています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 観測値とトレンド、そして季節性は密接に関連しており、それぞれが合わさって観測データの形状を形成しています。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間が直感的に捉えること**: ここ1ヶ月において、何か大きなイベントや変化があった可能性が推測されます。特に短期間の急上昇は社会的な関心や活動の高まりを示唆しているかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 一時的な上昇が経済や社会にポジティブな影響を与える可能性があります。ただし、持続的な成長には慎重な分析が必要でしょう。
トレンドのピークが示す期間には特に注意を払い、イベントや政策がこの変化にどう影響を与えたのかを検討する価値があります。
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、30日間のWEI構成要素に関する主成分分析の結果を示しています。それでは、このグラフから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（寄与率: 0.67）に沿ってデータが横に広がっており、全体的に右上から左下にかけての減少傾向が見られます。これは第1主成分がデータの大部分を説明していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分の-0.15付近にいくつかの外れたデータポイントがあります。これらは通常のパターンから大きく逸脱しており、注目する必要があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各データポイントは、元のデータセットの観測を示しています。第1および第2主成分に基づいてプロットされ、データの分散を最もよく説明する方向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析では時系列要素が直接表れませんが、データの長期的な傾向や変動を捉えるための重要な手法であり、異なる時系列データの基本的な構造を探る手助けになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの広がりから、第1主成分に強い正の相関があることが推測されます。第2主成分では分散が少ないため、特定の傾向が強調されているとは言いがたいです。
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**:
– 第1主成分の寄与率が非常に高いため、データの大部分がこの軸での変動によって説明されることから、ここに注目することで主要な経済的動向を理解できます。外れ値は特異な経済イベントや異常値を示している可能性があり、個別に調査する価値があります。
ビジネスや社会への影響として、これらの主成分分析結果は、経済の基礎的な変動をつかむための手がかりを提供し、特定の経済政策や市場の動きが与える影響を評価するのに役立ちます。
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。