📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**は6月下旬から7月初旬にかけて緩やかに上昇し、その後、7月6日をピークにわずかに下降・安定しています。7月6日から7日の急上昇は特に注目されるトレンドです。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も全体的に同様の傾向を示しています。個人WEIは7月前半にピークを迎え、その後わずかに下降し安定しています。
– **社会WEI平均**は7月初旬から中旬にかけて比較的高い水準を維持していますが、期間の後半にかけて安定化する傾向があります。
#### 異常値
複数の異常値が検出されており、特に総合WEIにおける異常値が多く見られました。この背景には、特定のイベントや政策の変化、また市場の特異な動きがあった可能性があります。これらの異常値は、短期間で大きな社会的または個人の変動要因が影響した可能性を示唆しています。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解による季節性のパターンは明確ではありませんが、短期間で見受けられる急激な変動が頻繁に発生していることがわかります。何らかの特定のイベントに紐づく季節性の要因があることも考えられますが、時間軸が短いため確定的な判断は困難です。
#### 項目間の相関
相関ヒートマップからは、**社会WEI**と**個人WEI**のスコア間に比較的強い相関が見られ、個人の経済的余裕や自由度が全体のスコアに強く影響している可能性があります。このことからも、社会全体の動向が個人に影響を与えていることが示されています。
#### データ分布
箱ひげ図によると、各WEIスコアのばらつきは比較的小さいですが、異常値が影響している場合があります。中央値周辺のスコアが密集していることから、スコアが比較的一定の範囲内で安定し始めていることが示されています。
#### 主要な構成要素
PCA分析によれば、主要な構成要素の寄与率はPC1が0.66、PC2が0.12であり、PC1がデータの大部分の変動を説明しています。これにより、社会全体の変動要因がWEIスコアに大きく寄与していることが推測できます。
### 結論と考察
全体として、WEIスコアは個人と社会の動向が密接に関係し、特定の社会的イベントによる影響が強く見られます。特に7月6日から7日の急上昇は特筆すべきであり、この時期に何らかのポジティブな変化があった可能性があります。また、個々の構成要素（特に経済的余裕と個人の健康状態）がWEIスコアに大きく影響していることが、今後の政策立案において考慮されるべきです。
今後のデータ収集・分析においては、長期的なトレンドをより正確に把握するため、さらなるデータの蓄積と分析を推奨します。
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AIのプロットは、全体的に横ばいであり、0.7〜0.9の範囲で安定している。
– 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）では、わずかに減少傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには複数の外れ値が観測されている。これらの外れ値は通常の変動範囲の外に位置している。
– ただし急激な変動は見られない。
3. **要素の意味**
– 実績（実績AI）は青色の点で示され、過去30日間の実際のデータを表している。
– 予測は、異なる色で示されており、各回帰モデルの未来の傾向を示している。
– 黒い枠線で囲まれたプロットは異常値を示している。
4. **時系列データの関係性**
– 実績AIと各予測モデルの間に大きな乖離は見られない。特に予測区間の初期段階では、実績データと予測がよく一致している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的均一な分布を持ち、0.7から0.9の間に密集している。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが予測区間の範囲内に収まっていることから、予測モデルは比較的信頼性が高いと考えられる。
– 経済的に見ると、この安定した範囲は一定の経済活動が維持されていることを示唆しており、短期的な不安要素が少ないことを示す。
– 若干の下降傾向が予測されているため、慎重な管理が必要で、予防策の策定が考慮されるべきである。
このグラフから人間が直感的に感じ取るのは、経済状況における安定性と少しのリスクを持続的に管理する必要性でしょう。
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**:
– グラフのプロットは全体として0.6から0.8の範囲内での大きな変動があります。期間全体を通して目立った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**:
– グラフには数カ所の外れ値があり、具体的には7月中旬から後半にかけて一時的な急落があります。これが突然の出来事や市場の変化に起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**: 実績データで、各日のWEIスコアを示しています。
– **赤い×**: 予測AIが示した予測値です。
– **太い黒い丸**: 外れ値を示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、AIの予測に対する信頼度が視覚化されています。
– **ピンク、緑、水色の線**: 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）による予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルによる予測ラインは緩やかな下降傾向を示していますが、実績データとの比較ではあまり乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的安定した範囲内に収まっており、予測範囲内に整合しています。急落や急騰が少ないため、全体として信頼性の高いデータであると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々がこのグラフから直感的に感じることは、WEIスコアが最近の30日間では比較的安定していることです。しかし、いくつかの外れ値や急激な変動があり、それは市場や経済状況の潜在的な変化を示唆するかもしれません。ビジネスへの影響としては、予測モデルの信頼性が高いため、企業はこのデータを基に、近未来の戦略を策定する際に活用できるでしょう。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド:**
– 全体的に横ばいのトレンドですが、いくつかの微小な変動が見られます。期間の後半に向かってやや下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部のデータポイントに黒い円で強調された外れ値があります。これらは異常な変動を示しています。
– 時系列の初期には、より多くの変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、実際のWEIスコアの動きを表現しています。
– 赤い「×」は「予測（予測AI）」を示しており、予測されるスコアを表しています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示されており、確実性の度合いが視覚化されています。
– 予測線は3つの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で描かれ、それぞれわずかに異なる将来の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実際の実績と予測の間には若干の差異があり、予測モデルが実際のデータとどの程度一致しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは不規則に分布していますが、全体としては密度が高く、特に特定の区間で集中しています。
– 予測は、全体的な傾向をうまく捉えるために複数の手法が試されており、異なる手法の結果は軽微な違いしか見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 直感的には、WEIスコアは安定しつつも、わずかに不安定な傾向があります。このことは、実際の経済状況が予測よりも変動しやすい可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、外れ値や予測の不確かさに注意を払い、必要に応じて柔軟な戦略を立てることが求められるでしょう。
– 社会的には、この変動が資源の配分や政策決定に影響を与える可能性があります。正確な予測は重要ですが、現実の変動にも対応できる柔軟性が重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期には多少の変動がありますが、全体のトレンドとしてはあまり顕著な上昇や下降は見られず、横ばいに近い状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期（2025年7月上旬）のデータに外れ値がいくつか存在しています。これは個人の経済的余裕が突然変化した可能性を示しています。
– 時間が経過するにつれて、データポイントはより安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示しており、全体的に0.8付近で安定しています。
– 紫色の線は未来の予測を示しており、ほぼ一定です。予測精度の信頼できる範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績と予測線の間には大差がありません。予測が現実のデータに近いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に強い相関があることが示唆されます。
– データの分布は中央に集まっており、極端な変動は少ないです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフから個人の経済的余裕が安定していると感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、この安定は消費行動が予測可能であることを示し、新たな投資や営業計画の立てやすさを提供します。
– 社会的には、突然の経済的トラブルが少ない期間を示しており、個人の生活の安定が期待できます。
このような分析を通じて、経済行動や政策形成に役立てることができるでしょう。
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AI**: 約0.6から0.8の間でデータが横ばいで推移しているように見えます。特定の上昇または下降傾向は観察されません。
– **予測AI**: 線形回帰はわずかな上昇トレンドを示しており、決定木とランダムフォレスト回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に、評価日の初期と中頃に外れ値が確認されます。これらは一般的なトレンドから逸脱しているポイントとして描かれています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青色の点で示されています。
– 予測データは赤い×で描かれており、それに対応する不確かさ範囲が灰色の領域で示されています。
– 濃い青で囲まれた円は、異常値を示しています。
4. **複数の時系列データ関係**
– 実際のデータと複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測値が比較されています。予測は実績データと密接に関連していますが、少し異なる傾向を示すことがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと各予測手法との間に強い相関があるとは見受けられませんが、線形回帰が予測全体の傾向を比較的なぞっているように見えます。
6. **直感と社会への影響**
– 直感的には、実績が概ね安定し、元の予測範囲内にあるが、予測が必ずしもデータの細かい変動を反映していないことが示唆されています。
– ビジネスまたは社会的には、個人の健康状態の予測がより正確であれば、医療資源の最適化や個別の健康介入をより効果的に行える可能性があります。現状の予測手法は改良の余地があるかもしれません。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのデータは30日間大きなトレンド変化はなく、一定範囲内で変動しています。
– 予測ラインには、緩やかな下降トレンドを示す線形回帰が見られます。一方、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 点の多くが0.6から0.8の間に分布しています。一部、極端に低い値（約0.4付近）も見受けられ、これは心理的ストレスが一時的に低下した可能性を示唆します。
– 外れ値が強調されていますが、頻度が高いものではありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のデータを、赤いバツ印は予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、実データの分布に適合しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績データに大きな乖離は見られません。予測モデルは全体的に実績に合わせて安定した結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に安定しており、周期的なパターンは観察されません。密度は0.7付近で高く、これは多くの人がその範囲内でストレスを感じていることを示しています。
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**
– 多くの人が心理的ストレスを一定の範囲で感じている状況を反映しており、ストレス管理が比較的安定していると考えられます。
– 緩やかに下降する予測トレンドは、将来的なストレスの軽減を示唆している可能性があります。
– ビジネスにおける労働環境改善や社会におけるメンタルヘルス施策が効果を上げている可能性を示唆しますが、外れの個体への注目も必要です。
全体として、データは安定しており、予測も一致しているため、今後の施策や対応に対する安心感が得られる一方、外れ値に対する原因調査や対策が引き続き求められます。
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:
分析対象のグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 実績（青い点）の多くは0.7から0.8の間を維持しており、比較的安定していますが、日付が進むにつれやや揺れが見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各モデル）は微妙に異なります。線形回帰は下降トレンドを示しており、他のモデルは横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値（黒丸で囲まれた点）は特定の期間に集中しており、これは予期せぬ出来事やデータ誤差の可能性を示唆しています。
– 特に急激に下がったデータポイントが幾つか見られ、これが全体的なスコアの揺れに影響しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績を示し、赤い「×」は予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示します（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと各予測モデルのトレンドには乖離があり、実際のデータは予測よりも広範な変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは特定の時期に集約される傾向があり、安定区間と変動区間が交互に現れています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 見る人は短期間の不安定性や異常値に注意を喚起されるでしょう。このような結果は、例えば政策変更や外部ショックなどの影響を受ける可能性を示唆します。
– 実績が予測モデルの大半の範囲内に収まっていることから、全体的なモデルの信頼性は一定程度あると見なせますが、異常値の分析が必要です。
このグラフは、個人の自由度と自治に関する経済的指標を理解するための有用な視点を提供しており、政策分析や社会的対応策の検討に役立つでしょう。
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:
### トレンド
– **横ばい状態**: 大半のデータポイントはほぼ一定の範囲内に留まっており、特に7月の初めから中旬にかけての動きは少ない。
### 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在**: 黒い円で囲まれたデータポイントは外れ値を示し、主に初期と後期に存在している。このような外れ値は、予期しない変動やデータ収集上の問題を示唆することがある。
### 各プロットや要素が示す意味
– **青い点**: 実績を示しており、WEIスコアは主に0.6から0.8の間に集中している。
– **予測ライン**: 線形回帰と決定木、ランダムフォレストの予測が示されているが、線形回帰は下向きのトレンドを示す。
### 複数の時系列データの関係性
– **予測モデル間の相違**: 線形回帰の予測は徐々に減少する傾向があり、他のモデルは比較的フラットである。このことは、短期的には異なるモデルが異なる予測を提供することを示唆している。
### 相関関係や分布の特徴
– **相関の欠如**: 散布の様子から明確な相関パターンは見受けられず、WEIスコアがランダムに分布しているように見える。
### 直感的な洞察と影響
– **公平性・公正さの安定**: 大部分のスコアが安定していることから、短期的にはそのカテゴリーにおける公平性・公正さが維持されていると考えられる。
– **政策調整の必要性**: 外れ値や予測の上下変動は、特定の時期や出来事に対する警戒を促し、政策や施策の見直しが必要かもしれない。
– **ビジネスへの影響**: 一部の予測が下降傾向を示している場合、企業は社会的公平性に関連するリスクを考慮し、適切な対策を検討する必要がある。
全般的に、データは概ね安定しているが、外れ値や予測の違いを踏まえた対応が必要である。
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**
– 実績のデータ（青い丸）はほとんどの場合、0.8〜1.0の範囲内にありますが、やや変動しています。全体としては安定した横ばいのトレンドが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上にいくつかの外れ値（黒い丸）が見られます。これらの外れ値は、評価日ごとに異常な出来事を示す可能性がありますが、特定の日に急激な変動が発生しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い丸は実際のデータを示しており、赤いバツは予測されたデータ。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、安全域を表しています。
– ラインは異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）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**
– 実績のデータと複数の予測手法のデータとの整合性が見られるが、予測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の予測は他のモデルよりも少し上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には、ある程度の整合性があるが、予測の精度には限界が見られます。データの大部分が0.8〜1.0の間に集中しているため、全体的に高い評価を維持しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績が安定していることは、持続可能性と自治性の面で厚い基盤を持つことを示唆しています。しかし、外れ値の存在は予測困難な要因やリスクが存在する可能性を示しています。これは、政策制定者や経営者にとって重要な示唆となり、リスク管理や改善の余地を検討する必要がありそうです。複数の予測手法の使用は、モデルの多様性を確保するための良いアプローチです。
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:
## グラフ分析の専門家的洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、0.8から0.9の範囲で横ばいになっています。顕著な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、均等に維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットは異常値として特定され、黒い円で囲まれています。これらは特定の日時において急激なスコアの変動を示していることが考えられます。
– WEIスコアが一時的に低下している地点がありますが、一過性の変動のようです。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの密度が高い部分があり、特に0.9付近でのスコアが多く観測されています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼性を視覚的に理解する手助けになります。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 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）が異なる手法でスコアを推定しているでしょうが、全般的に安定して同様の値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には強い相関があるように見受けられ、実績がほぼ一定の範囲に収まっていることが読み取れます。
6. **直感的インサイトとビジネスや社会への影響**:
– スコアが一貫して高い水準にあることは、社会基盤や教育機会が安定して提供されている可能性を示唆します。
– 一部の異常値は、政策変更や外部要因による一時的な影響を示しているかもしれません。
– 予測が安定しているため、今後短期的に大きな変動は起こりにくいと予想されますが、外れ値の原因を分析し対策を施すことで、さらに安定した社会基盤の構築が可能となるでしょう。
全体として、このグラフは社会基盤と教育の機会が比較的良好な状況にあること、予測安定性も高いことを示していますが、一部の異常な変動についてはさらなる調査が必要です。
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:
### トレンド
– グラフ全体を見て、WEIスコアはおおよそ0.6から0.8の範囲で推移しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られず、全体的には横ばいの印象です。
### 外れ値や急激な変動
– 特定の外れ値がいくつか存在します。それらは黒い円で囲まれており、データの一貫性から外れています。
– 大きな急激な変動は見られませんが、徐々にミドルレンジの値が増加する傾向が観察できます。
### プロットや要素の意味
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示しています。WEIスコアの実際の数値を表現しています。
– ピンクや水色の線はさまざまな予測モデル（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、それぞれ異なる傾向を描写しています。
### 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測モデルが使われていますが、全般的に大きな差異はなく、どのモデルも比較的近い予測をしています。
### 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアは、一般的に0.6から0.8の範囲に密集しています。このスコア範囲は、共生・多様性・自由の保障が一般的に安定していることを示しています。
### 直感的な感想と影響
– 直感的に、スコアの安定した範囲は、この社会がある程度の共生・多様性・自由の保障を持続的に維持していることを示しています。
– 予測モデルの一致は、今後も安定した状況が続くことが期待されます。
– ビジネスや政策面では、現在の安定を維持しつつ、外れ値の原因を探ることでさらなる改善を図ることが可能です。
このような分析により、ビジネスリーダーや政策立案者は必要な調整を行い、社会的な共生を促進できます。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって、スコアの上昇と下降が見られます。特に、0-8時と15-23時の時間帯で顕著な変化があります。
– 期間の初め(7月初旬)から中旬にかけて、スコアが高い状態(緑から黄色)が見られますが、後半になるとスコアが低下(青から紫)しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日、19日、24日に特異な変動が見られます。特に、7月24日に多くの時間帯で低スコアが観測されています。
3. **要素の意味**:
– 色のグラデーションは、スコアの高さを示しており、黄色や緑は高いスコア、青や紫は低いスコアを意味します。
– 各時間帯での色の変化は、経済活動の強さの変化を反映している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯間で似たようなトレンドが見られることがあります。たとえば、15-19時と23時の時間帯でのスコアの上昇。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い日(緑から黄色)の後に低スコアの日(青から紫)が来る周期性が観察されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフは、経済活動が特定の日や時間帯に集中していることを示唆しています。例えば、スコアが高い時間は、ビジネス活動のピークを示している可能性があります。
– スコアの急激な低下は、特定のイベントや経済的ショックを示唆しているかもしれません。
– 総合的なスコアが中旬以降に下がる傾向があり、ビジネスの活動や感度が低下している可能性があります。
この情報は、ビジネス戦略の計画や経済政策の評価に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、日の時間帯によってWEIスコアが異なっていることが示されています。一貫した周期性は見られないが、特定の時間帯に繰り返し高スコアや低スコアが現れる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの日時でスコアが急激に高くなっている（黄色）または低くなっている（紫色）時間帯があります。例えば、7月23日と24日の特定の時間帯において高い変動が確認されます。
3. **色と密度の意味**
– 色のグラデーションはWEIスコアを示しており、黄色は高スコア、紫色は低スコアを表しています。スコアが高い場合、活動や生産性が高いことを示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯で随時高いスコアが見られるため、同一日における時間ごとの変動が大きく、特定の時間帯に活動が集中していると思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の曜日や日付において同じパターンが繰り返されていないため、特異なイベントや日次の影響が考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 整然としたトレンドがなく、多様な変化が見られることで、外部要因や特殊なイベントが日々の経済活動に影響を与えている可能性があります。
– 高いスコアが集中的に現れる時間帯があるため、その時間帯に合わせたビジネス活動や広告戦略を最適化することで、効率的な資源の活用が期待できます。
このように、個人のWEI平均スコアの変動が示すものは、日次の動向を分析する上で役立つ指標となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、時系列に沿って色の変化が見られますが、明確な上昇または下降トレンドは表れていません。横ばいの状態が多いですが、一部で急激な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 日付が2025年7月4日、2025年7月11日、2025年7月19日、2025年7月24日付近で急激な色の変化があります。特に、これらの時点では高スコア（黄色や緑）を示しており、他の時点よりも突出しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色は、社会WEI平均スコアを示しており、緑や黄色に近いほど高スコア、青や紫に近いほど低スコアを示しています。スコアが高い日は社会活動が活発である可能性が示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間ごとにスコアの変化が異なるため、時間帯による活動の違いが存在する可能性があります。19時や23時で活性化する日が多く見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 19時以降や23時に集中した高スコアの分布が、社会活動の集中時間を示している可能性があります。また、日付によってスコアの分布にバラつきがあります。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– 社会活動は特定の日付と時間帯に集中していることが見受けられます。この変動は、イベントや特定の経済活動の影響を示している可能性があります。例えば、週末や平日でのソーシャルアクティビティの違いや、特定の休日がスコアに影響を与えているかもしれません。
– 組織やビジネスは、このパターンを利用してサービスやプロモーションの最適化を図ることで顧客エンゲージメントを向上させることができるかもしれません。また、政府や自治体は社会活動のピークを予測して適切なリソース配置を行うための示唆を得られるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップは時間に沿ったトレンドではなく、相関の強さを示しているため、ここでは具体的な上昇や下降といったトレンドは見られません。
– しかし、高い相関（赤色に近い部分）が多いことから、WEI項目間には多くの関連性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 明確な外れ値や急激な変動はヒートマップでは示されていません。ただし、相関が低い部分（青色やグレーに近い部分）は、他の項目に比べて相関が低いことを示しています。
3. **各プロットや要素:**
– 各セルは2項目間の相関係数を表し、1に近いほど強い正の相関を示しています。
– 高い相関を示す項目の組み合わせには「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」が含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列というよりは、30日間の全データを用いた相関を示しているため、複数の時系列データの具体的な関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的に多くの項目の相関が0.5を超えており、項目間である程度の関連性があることがわかります。
– 特に「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関は非常に高く、0.89を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– このヒートマップを見ると、人々はWEIの各側面が互いに関連していることを直感的に感じるでしょう。
– ビジネスや政策決定において、特定のWEI指標を改善することで他の指標にも良い影響を与える可能性が考えられます。
– 例えば、「個人WEI平均」を向上させることで、「総合WEI」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も向上する可能性が高いです。
このヒートマップは、個別のWEI項目の相互依存を理解し、改善策を講じるための重要な視点を提供します。
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:
このグラフは、異なるWEI（Well-being Index）のスコア分布を箱ひげ図で表しています。以下に各視点からの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 30日間の各WEIタイプのスコア分布を比較しており、通常の時系列トレンドではなく、カテゴリー間の比較が目的です。そのため明確な上昇や下降トレンドを示しているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などで外れ値が観察されます。これらは異常なスコアを持つ観測があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の範囲はそれぞれのWEIスコアの四分位範囲（IQR）を示しています。箱の上下の線（ヒゲ）は1.5×IQR範囲内の値を示し、それを超える点が外れ値です。
– 各箱の位置や大きさ、長さでそのカテゴリのスコアの集中度や分散を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間で極端な相関は特に示されていませんが、総合WEIの分布が多くの個人および社会WEIの分布と重なることから、他の多くの指標が総合WEIに影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」はスコアが比較的低めであるが、スコアのばらつきは多く、幅広い結果が出ています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会やビジネスへの影響**:
– 各WEIタイプのスコア分布を直感的に見ると、全体的に高スコアの分布が多いですが、個別の指標では分散が大きいものや外れ値があることに気づくでしょう。これが示唆するのは、社会課題や健康に関連する要因には多様性があるということです。
– ビジネスや政策立案者にとって、特定のWEI指標を向上させることで総合的な幸福度を高めるためのターゲット領域の特定に役立つでしょう。同時に、外れ値に含まれる異常なスコアへの対応も重要です。
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、与えられたSTL分解グラフからの詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– トレンド線は全体的に上昇から下降へと転換しています。グラフの前半では上昇傾向が見られ、これは経済活動が活発化している可能性を示唆します。その後、中盤をピークに下降に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値のデータでは一部急激な変動が見られます。特に7月の初旬と中旬に波が見られ、これらは突発的な経済イベントや外部要因による影響かもしれません。
– 残差プロットには顕著なピークや谷があり、これは予測不能な変動要因を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**プロットは実際の観測値を示し、経済活動の全体像を把握するのに役立ちます。
– **Trend**は長期的な方向性を示し、基本的な増減傾向を把握します。
– **Seasonal**は周期的な変動を示しており、毎月の周期的な要因を反映しています。
– **Residual**は予測不能な要因やノイズを示すもので、他要素で説明できない変動を捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンドと季節要因が統合されたものとして現れ、特に周期変動とトレンドの組み合わせが観測値の動きを決定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値の間には強い相関があり、これは経済全体の長期的な動向を反映しています。
– 季節変動がペースメーカーのような役割を果たしており、観測の短期的な変動を左右しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– トレンドが下降に転じたことは、経済の成長が鈍化している可能性を示唆しており、ビジネスは慎重な経済戦略を練る必要があります。
– 季節変動があることは、企業が季節要因を考慮した需要予測や供給計画を立てる上で重要です。
– 突発的な変動はリスクマネジメントの観点から注視されるべきで、特定のイベントへの対応策が必要です。
このように、STL分解は経済データの多層的な理解を支援し、適切な経済戦略の策定に役立ちます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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### トレンド
– **トレンドの動き**: グラフのトレンドラインは途中で上昇し、後半に向けて緩やかに下降しています。これは、全体的に一時的な増加が見られ、その後下降していることを示唆しています。
### 外れ値や急激な変動
– **残差プロット**: 特に7月17日と7月21日付近に急激な増加と減少が見られます。これらは短期間の外れた動きやイベントが影響している可能性があります。
### 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 観測値は基本的に0.7以上で推移しており、全体的に高い水準を保っています。
– **Trend**: 全体の動向を示し、評価期日が進むにつれて安定性が欠けていることを示唆します。
– **Seasonal**: 周期的な動きが見られ、特定のリズムを持って変動しています。
– **Residual**: トレンドや季節性から外れた変動を示し、一部の日付での大きな変動が観察されます。
### 時系列データの関係性と相関関係
– 各要素が個別にトレンドや季節性を示しており、それぞれが異なる情報を提供しています。特にトレンドと残差は合わせて見ることで、トレンドから逸脱している動きを捉えることが可能です。
### 分布の特徴
– 分布は全体的に安定しているものの、周期的な変動と一部の試行を通じた激しい変動が注目されます。
### 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な洞察**: グラフは短期間で特定のイベントや政策変更が影響している可能性を示唆しており、企業や消費者の行動に変化が生じた可能性があります。
– **影響**: 経済活動や個人の経済的健康状態に影響するかもしれません。数字の変動は、リソースの配分を見直したり、新たな施策を導入する必要性を示している可能性があります。
このグラフを分析することで、未来の動きを予測したり、現行の方針を調整するための示唆を得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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンドコンポーネントは、最初の約15日間で上昇し、その後下降しています。トレンドは全体的に山形の形をしており、途中で頂点を迎える構造です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月中旬に観察される急激な増加（ObservedやResidualで確認できる）やその後削減される動きが見られます。これは短期間での急激な変動を示しており、経済指標の変動要因となり得ます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際に観察されたデータの総合的な動きを示します。
– **Trend**: 長期的な動きを示し、基調を把握するのに役立ちます。
– **Seasonal**: 短期的な周期性の変動を捉えています。一定の間隔での変動が分かります。
– **Residual**: その他の要素を取り除いた、ランダムな変動部分を示します。
4. **時系列データの関係性**
– 観察データ（Observed）はトレンドと季節性の影響を受けつつ、残差（Residual）の小さな揺らぎが全体の動揺を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期的な変動は、季節性と残差の影響が顕著であり、観察データの変動の一部を説明しています。
6. **直感的な理解と社会への影響**
– 7月上旬から15日頃にかけての増加のトレンドは、短期間の経済活動の活発化を示唆しており、特定の要因（例えば季節的なイベントや政策変更）が影響した可能性があります。
– その後のトレンドの下降は、持続的な成長が難しい可能性や短期的な要因に依存していることを示唆します。
– 社会やビジネスにおいては、これらの変動に対応した柔軟な戦略が求められます。特に急激な変動に対しては、速やかに戦術を修正する必要があるかもしれません。
このグラフは、短期間での経済の動きや異常な変動を捉えており、適切な経済政策やビジネスプランニングに活用できるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、WEI（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）でプロットしたものです。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分と第2主成分の間には、明確な負の相関が見られます。これは、第1主成分が増加するにつれて第2主成分が減少する傾向があることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が-0.3 付近や0.3以上の地点に外れ値が見られます。これらの点は、他のデータ点と比べて異常な値を示しており、その原因を調査することで新たな洞察が得られるでしょう。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、それぞれの観測データがPCAによって主成分空間にマッピングされたものであり、WEIの各構成要素がこれらの主成分にどのように寄与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**:
– グラフ全体として、各データポイントは30日間の観測データを反映しています。各時系列が異なる主成分上でどのように分布しているかを把握することで、時間的なパターンの理解に役立てることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 負の相関が強調されています。これは、WEIの特定の構成要素間で反対の動きがあることを示唆しており、経済の異なる側面がどのように連動しているかを理解するために役立ちます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、経済の複雑な構造をより単純化した形で理解する手助けをします。特に、WEIの異なる構成要素がどのように相互作用しているかを示唆しており、経済の健康状態を評価する際に役立ちます。
– ビジネスにとっては、どの要因が経済の変動に寄与しているかを特定し、戦略的意思決定を行うための基礎データとして活用できます。
全体的に、このPCAグラフを用いた分析は、経済データの複雑な関係を理解するための有力な手段を提供しています。
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。