📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたWEIデータの詳細な分析結果を示します。
### 総合分析と傾向
– **総合WEI**: パターンとして、月の初めには低めのスコア（0.65-0.67）が観測され、中旬にかけてスコアが上昇し、0.84まで達しています。この上昇傾向は可能性として、7月の全体的な経済状況や社会の楽観的な出来事（例えば、政府の支援策や経済の改善）が寄与していると考えられます。
– **個人WEI**: 個人WEI平均は、月初めの不安定な変動（0.62から0.79）を経て、比較的安定化しています。この変動は特に7月3日に集中しており、極端なスコア（低い0.62から高い0.79）が観測されています。これらは社会の変化の影響または個人の健康やストレス管理に関する動向の反映かもしれません。
– **社会WEI**: 社会WEI平均は、個人WEIよりも安定した数値を示し、特定の時点（特に7月6日から7月9日）で高い値（0.91）を示しています。これは、社会的なイベントや政治的な安定性がWEIの向上に影響した可能性があります。
### 異常値の検出
異常値は特定の日付で顕著に現れており、以下の要因が考えられます：
– 2025-07-02からの異常スコア（0.67）や、同様の異常日での低スコアは、局地的な経済問題、社会的な衝撃、または外部の政治的影響を示唆しているかもしれません。
– 2025-07-06における高いスコア（0.85から0.91）については、ポジティブな経済発表や社会的なイベント（例えば、国内経済の大きな好転や政策発表）が関連している可能性があります。
### STL分解による詳細な分析
STL分解を実施した結果、以下のことが示唆されます：
– **トレンド**: 長期的な改善の兆しが見えるものの、一部の期間での急激な変動や落ち込みがあり、これはデータの繰り返すパターンが限られていることを示唆しています。
– **季節性**: 期間を通じての一貫した季節性は検出されておらず、代わりに短期のイベント依存の変動が見られます。
– **残差**: これは特定の予測不能なイベントの影響を示しており、特に社会的構成要素が影響を受けやすいことを示しています。
### 項目間の相関
– **経済的余裕と個人WEI**: 個人経済の指標は、個人WEI平均に強い影響を及ぼし、高い相関が予想されます。
– **社会基盤と社会WEI**: 社会基盤・教育機会のスコアは社会WEIに正の強い相関を示し、教育やインフラの改善が社会全体の幸福感に対する貢献を示しています。
### データ分布とばらつき
– 箱ひげ図の分析によると、個人WEI、特に心理的ストレスと健康状態はばらつきが大きく、これが個人の不安定要素として作用していることが分かります。外れ値は個別の影響要因としての特質を示唆しており、これらの外れ値に対する対策が必要です。
### PCAによる主要成分分析
– PCA分析での主要成分PC1（0.66の寄与率）は、全体の変動に対して大きく寄与しており、これは多くの項目が共通の背後要因に依存する一方で、PC
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的にWEIスコアは横ばいを示しています。極端な上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測線（ランダムフォレスト回帰）は微細に減少していますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で囲まれた外れ値がいくつか見られ、特に初期と中盤付近に集中しています。これは一過性の経済ショックや報告ミスを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータを表し、黒い輪は外れ値を示しています。
– シャドウエリアは予測の不確かさを示し、モデルの信頼区間に関する情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデルが示されています。それらの間の大きな乖離は見られず、全体的に似通った予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的高いスコア帯（0.6~0.9）に集中しています。極端に低いスコアや高いスコアは観測されていません。
6. **洞察と影響**:
– WEIスコアが横ばいであることから、経済の安定性を示唆していると考えられます。これは、ビジネスの計画立案において、短期的なリスクが少ないことを意味します。
– 外れ値に注目することで、潜在的な問題を早期に識別し対策を講じることが重要です。
– 予測モデルの不確かさを評価し、信頼性の高い計画を立てることがビジネスにとって有利になるでしょう。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **現実データ:** おおむね横ばいですが、若干の変動があります。
– **予測データ:** 線形回帰やランダムフォレストの予測が下落傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフには異常値がいくつかあります。特に7月上旬と7月下旬間の変化が顕著で、安定性がないことがわかります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）:** 青色の点で、各日における実際のWEIスコアを示しています。
– **予測（予測AI）:** 赤の「×」で、今後のスコアの予測を示しています。
– **異常値:** 黒い円で囲まれており、標準からの逸脱を示しています。
– **予測の不確かさ範囲:** 予測に関する信頼区間をグレーで示しています。
### 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、若干の相違がありますが、全体的に実績が予測の範囲内に収まっている様子が見て取れます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアの分布は、0.6から0.8の範囲で集中しています。この範囲内での変動はあるものの、大きなトレンドの変化は観察されません。
### 6. 直感とビジネス・社会への影響
– **経済の安定性:** 全体的なスコアは一定範囲内に留まっているため、短期的な経済の安定性を示している可能性がありますが、予測の下降トレンドは警戒が必要です。
– **ビジネスインパクト:** 下降予測により、企業はリスク管理を強化する準備を始める必要があるかもしれません。
– **社会的インパクト:** 経済が下振れする場合、消費や投資に対して慎重になることが考えられます。
このデータは、経済状況の監視とともに、予測精度を向上させるためのフィードバックループを構築する際の基礎情報となるでしょう。
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:
以下に示されているグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは全体的に横ばいの傾向を示していますが、若干の上下変動が見られます。期間の後半にかけて、微妙な下降の兆しも見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされているプロットが複数あり、これはおそらく短期間にスコアが急激に変動した箇所を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しており、黒い丸で囲まれているものが異常値です。
– 予測データは複数の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、異なる角度からの見通しを把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が使用されていますが、今後のトレンドに対する見方が異なります。例えば、線形回帰がやや安定的な予測を示す一方で、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは0.6から1.0の間に集中しており、安定的な分布を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスまたは社会的影響**:
– WEIスコアが経済に関連しているため、安定したスコアは現在の経済状態が比較的良好であることを示唆しています。しかし、異常値や予測の分岐は潜在的なリスクや変動性を示している可能性があります。
– 企業や政策立案者にとって、このような異常値や幅の広い予測の不確かさを考慮することは重要であり、今後の戦略や政策の柔軟性を持たせる必要があるでしょう。
この分析をもとに、含意されるリスクやチャンスを理解し、適切な対応策を考えることが重要です。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、WEIスコアは大部分で安定しており、特に7月中旬以降は一定の範囲に収まっています。
– 一部の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後も横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ初期の日付でスコアが0.6付近の大きな下落が見られ、この部分に複数の外れ値が存在します。
– これらの外れ値は、何らかの異常なイベントやデータの変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、時間の経過によって個人のWEIスコアがどのように変動したかを表しています。
– 大きな黒い円で囲まれた部分が外れ値です。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰の予測で、他の予測手法（線形と決定木）と大差ない予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータとさまざまな予測手法の結果が重なって表示されており、予測は実績と大きく乖離していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体が狭い範囲に集中しており、中央にシフトしています。
– 一部の外れ値以外は大きな変動が見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 比較的安定している経済的余裕の指標は、個々の経済環境が安定しているか、または外部からの影響が限定的であることを示唆しています。
– ビジネスや政策決定においては、このような安定性を前提にした長期の計画が可能であると考えられますが、外れ値の要因には注意が必要です。突発的な外部ショックなどを考慮に入れたリスク管理が求められるでしょう。
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:
以下のグラフ解析を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの時系列データは、概ね横ばい状態です。若干の変動はあるものの、全体としての明らかな上昇や下降の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が数回見られます。特に一部のデータポイントが他の部分から大きく離れており、これは特別な注意が必要になるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、黒い円で囲まれたものは外れ値です。
– 予測値は異なる色で示されていますが、全体として実績データに対してやや高めの予測をしているようです。
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の間には、一定の範囲内で一致している部分もありますが、一部の予測では実績を上回る部分があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は比較的分散していますが、特定のスコア範囲に集中しています。これは安定した健康状態の維持を示唆するかもしれません。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– このデータは、個人の健康状態がある程度安定しており、大きな変動が少ないことを示唆しています。
– ビジネスや政策立案において、予測の信頼性を向上させるために外れ値の原因分析が必要かもしれません。
– 社会的には、安定した健康状態が望ましいとされるため、このような分析は健康管理に有用です。
総じて、このグラフは個人の健康追跡において一定の予測精度を示しており、異常値を注意深く監視することの重要性も浮き彫りにしています。
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**
– WEIスコアは全体として一定の範囲内で横ばいの傾向を示しています。
– 特定の上昇や下降トレンドは見られず、周期性もあまり顕著ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントに外れ値としてハイライトされていますが、全体の流れに大きな影響はないようです。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）：** 過去のWEIスコアを示しています。
– **予測（赤い×）：** 今後のWEIスコアを予測していますが、2つしか表示されていません。
– **異常値（黒い円）：** 外れ値として識別されているデータポイント。
– **予測の不確かさ範囲（灰色領域）：** 予測の不確実性を示しています。
– **予測手法（線）：** 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の手法で予測が行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法の結果は、特にランダムフォレスト回帰が他とわずかに異なる傾向を示し、微妙な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは集中しており、極端な変動や分散は見られません。
– 予測は若干異なりますが、おおむね同様の金融ストレスレベルを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、心理的ストレスレベルは安定していると感じられますが、一部の外れ値が示すように、個別のストレス要因が存在する可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、短期的な変動が少ないことから、安定した経済環境を反映しているかもしれません。ただし外れ値には注意が必要です。
全体として、このグラフは一定の安定性を示しており、重大な心理的ストレスの変動を示唆するものではありません。それでも外れ値の存在により、特定の要因による個人的な変化が考慮されるべきです。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績ポイントは全体的に安定していますが、微妙に下降する傾向も見られます。
– ランダムフォレストの予測線は下降しているが、他の予測線は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績点がグラフ中の多数の点から離れた外れ値となっており、予測方法の精度を評価する上で重要です。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青い点で示され、予測値は赤い×印で示されています。
– 誤差範囲（グレー部分）内に多くのデータが含まれており、モデルの信頼性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示され、各手法の予測精度の違いを比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データのばらつきは大きくありませんが、いくつかの外れ値が存在します。
– 特定の予測手法が外れ値にどう反応しているかが観察できます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 常に外れ値があることは、予測手法や経済指標の不確実性を示唆しており、モデルの改善やデータの見直しが必要かもしれません。
– 継続的に観測することで傾向や新たなパターンを発見することが重要です。また、下降している予測は、経済的な警鐘を鳴らす可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体として横ばいで、大きな上昇や下降は見られません。
– 時々、スコアが若干変動している様子が見受けられますが、明確な周期性はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは、異常値としてマークされています（黒い丸で囲まれた青い点）。
– 中央の密集した地域から逸脱したポイントがいくつか見られますが、多くはWEIスコアが0.5～0.8の間に集まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIの観測値を示し、赤い×は予測AIの値を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 紫色の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しており、予測結果は全体として一致しています。
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比較的近く位置していますが、予測モデルの精度や信頼性に関する洞察が求められます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は0.6〜0.8の範囲で密集しており、中程度のばらつきを示しています。
– 見られる外れ値の存在が、分布の特性や予測モデルの調整を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが安定していることは、経済の公平性・公正さが一定の範囲内で保たれていることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや政策変更がスコアに影響を与えている可能性を示しています。
– 分布の特徴を考慮すると、社会政策の再評価や改善の必要性を示唆する材料になります。特に、低いWEIスコアの改善が求められる領域を識別するための分析が重要となるでしょう。
この種の分析は、さらなる経済的な公平性の改善策を策定する際の基礎データを提供する重要な役割を果たします。
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:
以下の点についてグラフからの洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは大部分で横ばい傾向にあります。
– 時間の経過とともに僅かに上昇する予測があります（直線回帰およびランダムフォレスト回帰のライン）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方に大きな外れ値が見られます。これが持続可能性や自治性の評価に大きな影響を与えた可能性があります。
– 全体的に実績データは安定していますが、一部の点で変動を伴う部分が存在します。
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、WEIスコアの時系列データです。
– 予測値は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、予測の誤差範囲は狭く、モデル間で大きな差がないことを示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれ、注意が必要なデータポイントを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と各種予測値はおおむね一致しており、モデルが実績データをよく再現していることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは全体的に高い位置（0.8-1.0）で安定しており、一過性の外れ値を除いて、他のデータポイントはほぼ一貫しています。
6. **グラフからの直感と社会への影響**:
– 持続可能性と自治性が安定していることは、社会経済において良好な兆候であります。特に変動が少ないことは信頼性の高さを示し、ビジネスの意思決定や政策立案に有利に働くでしょう。
– 予測が安定しており、異常値が少ないことから、今後の計画におけるリスク管理も容易になると思われます。
全体として、このグラフは特定の違いを除いて、安定した持続可能性と自治性を示し、将来的にも大きな変動が見込まれないことを示唆しています。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **トレンドの観察**: 実績データ（青）は全体として横ばいに見えますが、若干の変動があります。
– **予測のトレンド**: 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレストともに）は、将来的にWEIスコアがやや安定することを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データにはいくつかの外れ値が見られます（黒い円）。これはデータの急激な変動や予期せぬ出来事を示してい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**: 実際のWEIスコア。
– **黒い円**: データにおける外れ値。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、この範囲内でスコアが変動する可能性があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 線形回帰と決定木、ランダムフォレストによる予測が似た傾向を示していますが、細かな違いもあり、それぞれの予測の基礎や特性を考慮すべきです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは0.7から0.9の間に集中しており、比較的狭い範囲で分布しています。
### 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
– **直感的な印象**: WEIスコアは比較的安定しているが、一部に注意が必要な外れ値が存在する。
– **ビジネス・社会的影響**: 社会基盤や教育機会の改善に関連する指標として、WEIスコアが高い状態を維持することは望ましい。また、外れ値や急激な変動に対する対策が必要です。それにより、予測の信頼性を高め、より良い社会インフラの整備が期待されます。
このように、データの変動とその予測を理解することで、今後の政策形成やビジネス戦略に寄与することが可能です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の15日間はスコアが0.6から0.9の範囲で変動していますが、安定したトレンドは見られません。
– 時系列の後半にかけて、スコアが主に0.6前後で安定する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの中にいくつかの異常値（黒い円で示される）が確認できますが、特に後半に集中しています。
– 前半に急激な上下の変動がありますが、その後安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績を示しており、実際のスコアが時系列でどのように変化しているかを表しています。
– 予測の範囲はグレーのシェーディングで示されていますが、実績データの変動と一致しないことがあります。
– 線の色（ライトブルー、緑、紫）で示された異なる予測手法があり、それぞれの傾向が異なっている点が興味深いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと3つの異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との間に明確な関係性は見られず、予測結果が実際の傾向と一致していないことがわかります。
– 特にランダムフォレスト回帰は下降トレンドを示しており、他の2つの予測とは異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ内に一貫した相関関係が見られないため、一部のデータポイントが異常値として特定されています。
– 予測モデルによっては分布が偏っておらず、多様なスコアが観測されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 予測モデルの信頼性が低いことが確認でき、特に異常値が多い部分において予測が実績データと整合していないため、モデルの再調整が必要かもしれません。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の観点からは、このデータの変動が、安定した持続可能なコミュニティの形成において不確実性を示唆している可能性があり、政策の再考が必要となるかもしれません。
– ビジネスにおいては、予測の不確実性が高いため、リスクマネジメントの強化が求められる状況といえます。
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:
## グラフの分析:
### 1. トレンド
– **周期性**: 時系列ヒートマップにおいては明確な周期的パターンは観察されませんが、全体として多くの日が緑色を示しており、一定の安定したパターンがあるかもしれません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 7月24日に急激に色が濃く（紫色）なっており、急激な変動を示しています。これは外れ値として興味深いです。
### 3. 各プロットや要素
– **色**: 色の違いは強度や量を示しています。黄色は高い値、紫色は低い値を示しており、全体的な強度の変動を視覚的に示します。
– **密度**: ヒートマップの密集度は一定の時間帯におけるアクティビティの集中度を示しています。
### 4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– 他の具体的な時系列データは示されていませんが、時間帯ごとの値が各日で異なる点に注目することで、日ごとの変動が分かります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 清明な相関関係は示されていませんが、ある日付に特定の時間帯で増加が集中する傾向があります。
### 6. 直感的な洞察
– **ビジネスや社会への影響**: 高い値が示される日や時間帯（特に7月24日）は、特定のイベントや活動があった可能性を示唆しています。これにより、ビジネスの需要や消費行動、または経済活動が活発化しているタイミングを捉えることができます。
– 具体的な時間帯（例えば、7時、15時）の切り替わりが頻繁に観察されることから、関連する活動（例: 通勤、休憩）が関与している可能性があります。
このような視覚化は、ビジネスおよび政策立案において、特定の時間に焦点を当てるために役立つ情報を提供します。
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、このヒートマップから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、特定の時間帯や日付で集中的に数値が高い（色が明るい）箇所が見られます。特に日付別に見ると、分散が大きく一貫した上昇または下降のトレンドは見られませんが、特定の日付での集中した活動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-23と2025-07-24には非常に高い値（黄色）が観察されており、特異な集中度が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、値の大小を示しています。黄色に近い色は高値を示し、青や紫に近い色は低値を示しています。これにより、時間帯や日による強度の違いが視覚的に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは各日の異なる時間帯の値を示しており、特定の時間帯（特に16時、18時、23時）が高くなる傾向が見られ、それが日付ごとにどう変化しているかが視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時、18時、23時）の活動が日によって一貫して高いことが観察されます。このような周期的なピークは、一日の中で活動が集中する時間がある可能性を示唆しています。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯に活動が集中する傾向は、業務や商業活動がその時間にしやすくなっていることの示唆かもしれません。このような情報は、業務効率化やマーケティング戦略の構築に役立つでしょう。また、特定の日に高い活動が見られることは、その日が特別なイベントや締切日である可能性も考えられます。
このヒートマップは、労働時間や生産性、あるいは経済活動の集中度を直感的に理解するための有用なツールとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化が時系列に並んでおり、特定の時間帯でパターンを形成しています。特に7月初めと7月中頃、および後半で異なる色合いが見られます。
– 軽度な周期性があり、7月上旬と中旬の色合いが似ています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月19日に明るい黄色が見られ、これは異常値を表している可能性があります。
– 7月24日以降に急に色が暗くなる部分があり、これは急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は、社会WEIスコアの強さを示しており、明るい色ほどスコアが高いことを示しています。
– 日付と時間帯が縦横に配置され、各マスの色でスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 日付が進むにつれ、時間ごとのスコアが変化していますが、一部の時間帯で類似のパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高スコア（明るい色）が不規則に現れるため、特定の時間帯に限られる現象かもしれません。
– 全体的にカラーパレットが均一に広がっていますが、突然の変化がある部分では注意が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは時間帯や日付によって変動する社会的活動の活発さであり、経済的な活力が特定の期間に集中している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、特定の時間帯でチャンスがあり、企業はその期間にリソースを集中する戦略を考慮する価値があります。
– 社会的には、突発的なイベントや変更がある場合、それがどのようにスコアに影響を与えているかを理解することが重要となります。
全体的には、色の動きから見た活力や変動を分析し、ビジネスや社会的な意思決定に役立てることができます。
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:
この相関ヒートマップは、様々なWEI項目間の相関を視覚的に示しています。ここから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは30日間のデータに基づいていますので、時系列トレンドをそのまま示しているわけではありません。ただし、強い相関がある項目間についてはある種の傾向が見られるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおいて特に色が薄い部分（青に近い）や色が濃い部分（赤に近い）は通常のパターンからの逸脱を示しています。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と低い相関（薄い青）しかありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は相関の強さを示しています。赤は高い正の相関（1に近い）、青は高い負の相関（−1に近い）、白に近い色はほぼ相関がないことを示しています。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.93と非常に高い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ここでは個々の時系列データ間の相関を観察しています。複数の指標がどうつながっているかが示され、例として「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」が0.91と強い関連性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIの様々な側面において、多くの項目が中程度から高めの正の相関を示していますが、「個人WEI（経済的余裕）」は他の指標と相関が低く、異なる要素がこの項目に影響を与えている可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ項目は、政策や戦略を調整する際に考慮すべき重要な関係性を示しています。例えば、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の高い相関は、教育が社会的公正にもたらす影響を示唆しています。これらの関連性から、教育政策の改善が社会の他の領域にも良い影響をもたらす可能性があります。
このヒートマップを用いることで、異なるWEI項目間の関連性を把握し、政策の策定や経済活動の計画に役立てることができます。
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タイプにおけるWEIスコアの分布を30日間にわたって比較した箱ひげ図です。以下に、その視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、各WEIタイプの中央値は高い水準にあり、WEIスコアが安定していることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI (心理的ストレス)」に顕著な外れ値があります。これは特定の時点で大きな変動があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の大きさがスコアの分散を表しており、「個人WEI (経済的余裕)」は非常に狭く、スコアが安定していることを示しています。
– 中央線は中央値を示し、全体的に高いことから、対象のグループが比較的良好な状態にあると考えられます。
– 色合いの違いは、カテゴリの異なるWEIを示唆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**:
– 各WEIタイプの分布が異なり、特定のタイプにおいてストレスや満足度の変動が異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI(持続可能性と自治生)」と「社会WEI(共生、多様性、自由の保障)」のスコア分布が似ていることから、これらが関連した要因である可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネス、社会への影響**:
– 高い中央値と一定の範囲を持つ分布は、経済的安定と社会的環境の安定を示唆しています。
– 外れ値が示す変動は、個人の心理的ストレスや改革の必要性を示すかもしれません。
– ビジネスにおいては、特に心理的ストレスの管理が重要とされ、企業のメンタルヘルスサポートの強化が求められる可能性があります。
この分析から、各WEIタイプを改善・維持するための具体的な政策やプログラムの評価が可能かもしれません。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、経済カテゴリにおける総合WEIスコアのSTL分解を示しています。30日間にわたるデータが含まれています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドグラフは、全体的に最初は上昇し、その後下降しています。初旬から中旬にかけては上昇傾向があり、中旬以降は下降傾向に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部のObserved（観測値）には、急激な上昇と下降がいくつか見られますが、極端な外れ値は特にありません。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 全体的なスコアの変化を示します。急上昇や急下降を繰り返していることから、短期間での変動が大きいことがわかります。
– **Trend**: スコアの基本的な上昇と下降の流れを示しています。
– **Seasonal**: 周期的なパターンが短期間で繰り返されており、約5日ごとにピークが来る周期性が見られます。
– **Residual**: トレンドや季節性では説明できないランダムな揺らぎが見られますが、大きくは変動していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– Trendの変化は、Observedにも反映されています。Seasonalがその上に周期的な変動を加味しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Trendの動きに合わせてObservedも大きく変動しています。Seasonalの周期性がその変動を強調しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– トレンドの上昇から下降への変化は、期間中の経済的な好転から不況に移行している可能性を示唆します。短周期の揺れが頻発しているため、経済は不安定な状態にあるかもしれません。この不安定さにより、ビジネス界では予測が難しくなり、リスク管理が重要視されるでしょう。政府や企業は、こうした変動に対処するための柔軟な戦略を求められる可能性があります。
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:
以下のグラフの分析を行います。
### 1. トレンド
– **Observed:** 全体的に7月初旬から中旬にかけて上昇し、その後やや下降しています。
– **Trend:** 初めは明確な上昇傾向を示しており、中旬以降は下降しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Observed:** 7月中旬過ぎに一度観測値が大きく落ち込み、その後も変動が続いています。
– **Residual:** 7月中旬以降、特に7月13日に急な上昇があります。これはトレンドと季節成分で説明できない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:** 長期的な傾向を示す要素。
– **Seasonal:** 周期的な変動を示し、短期間の変動を捉える。
– **Residual:** トレンドと季節成分で説明できないランダムな変動。
### 4. 複数の時系列データの関係性
トレンド、季節成分、残差は個々に観察されたデータを構成しています。各要素は共に全体の変動を説明しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドと観測値の相関があり、トレンドが下降に転じると観測値も下降しています。
– 季節成分は一定の周期性を示しており、観測データの変動に寄与しています。
### 6. 直感的洞察とビジネスや社会への影響
人間はトレンドの変化を主に意識し、中旬の一時的な下降を警戒心を持って捉えるかもしれません。このような変動は経済指標における市場の不確実性を反映している可能性があります。ビジネスにおいては、この期間の市場や消費者行動に何らかの変化や外的要因があった可能性があります。
結論として、このSTL分解グラフは観測データがどのように構成されているかを明確に示し、特にトレンドの変化が重要なインサイトを提供しています。
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:
このSTL分解グラフを分析すると、以下の通りです。
1. **トレンド**:
– トレンドラインは、初めの方で上昇し、中盤を過ぎてからは徐々に下降しています。このことは、30日間で社会WEI平均スコアが一時的に改善し、その後減退したことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部の「Observed」プロットには、目立った急上昇や急下降が見られ、特に7月上旬から中旬にかけて変動が顕著です。ただし、特定の外れ値とまではいえません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observedプロット**: 実際の観測データを示しています。全体的に変動がありますが、トレンドと季節性の影響によるものです。
– **Trendプロット**: 長期的な動きを示します。一時的に上昇し、その後下降しています。
– **Seasonalプロット**: 短期的な周期変動を示しています。この変動パターンは、周期的な要因が社会WEIスコアに影響を及ぼしている可能性を示唆します。
– **Residualプロット**: トレンドや季節性では説明できない変動部分を表します。全体的に小さな変動はあるものの、特定のパターンは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性の影響がObservedデータに大きく寄与していることが分かります。特にトレンドの上昇と下降が、Observedデータにも反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各要素がObservedデータに影響していることから、季節性とトレンドが経済指標の変動に大きく影響していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス/社会への影響**:
– 人々は中旬までの改善をポジティブに捉えるかもしれませんが、その後の下降が懸念されます。この下降が続けば、社会やビジネスの信頼感に影響する可能性があります。改善点を特定し、適切な対策を講じることが求められるでしょう。
このグラフからは、期間内で情勢が改善されつつも、持続的な影響力が不足していることを示唆されています。
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:
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_pca_plot_30日間_20250731080102.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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。