📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 1. 時系列推移・トレンド
– **総合WEI**: データの初期段階（7月1日〜3日）では、比較的安定した数値が観察されていますが、7月4日になると、数値が不安定になり、7月6日以降は徐々に増加しています。この増加は7月7日から11日にかけてのデータで強調され、再び高い安定性を示します。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: どちらも全体的に安定して推移しながら、同様な増加のパターンを示しており、特に7月7日以降の上昇が顕著です。
– **詳細項目推移**:
– **経済的余裕**: おおよそ安定しているものの、7月3日付近での低下が観察され、その後持ち直しています。
– **健康状態と心理的ストレス**: 大きな変動は見られませんが、全体に緩やかな増加が見られます。
– **自由度と自治**: 7月初頭は上下に動きがありましたが、中旬以降は高めを保っています。
– **社会的詳細項目**（共生・多様性・自由の保障を含む）: じわじわと上昇し続け、特に持続可能性と自治性までは高いスコアを維持しています。
#### 2. 異常値の分析
– 異常値の理由は明確でありませんが、7月3日から4日にかけての低下およびその後の急上昇は、特に社会かつ個人指標両方での不確実性や予測不可能なイベントを示唆しているかもしれません。特定のイベントや政策介入、社会変動の影響を受けている可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解結果**: 長期的トレンドは全体的にプラス方向を示唆しています。季節性はありませんが、残差は短期的な不安定性を反映しているかもしれません。
#### 4. 項目間の相関分析
– 様々な情報を統合すると、**個人の経済的余裕**は他の個別指標と強い相関関係を保っていることが見受けられます。特に**自由度と自治**が高まることで、個人の幸福度が増す可能性を示唆しています。
#### 5. データ分布およびPCA分析
– **箱ひげ図からの分布**: 一部項目では偏りや外れ値が見受けられ、特に個人WEIでは健康状態やストレス要因にバラつきが確認できます。
– **PCA分析**: 主成分分析では、PC1が66%の主要な変動を説明しており、最も大きな意味を持つ要因であることがわかります。これは、主に経済的余裕と社会的な持続可能性に関連する要因であると推測されます。
### 結論
全体として、**社会政策や個人の経済的状況の改善がWEIスコアに顕著な影響**をもたらしているように見受けられます。特に、7月7日から11日にわたる数値の上昇は重要であり、何らかの社会的または経済的政策の成功を反映している可能性があります。異常値や急激な変動を理解するためには、社会や政策的イベントの特的情報がさらに必要です。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 左側に実績データ（青色）が集中しており、これは安定した一定のスコアを示しています。
– 右側に予測データ（緑色）があり、実績データに比べてやや変動がありますが、全体的には安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）は特定の実績データポイントとして示されており、これらは通常の範囲から外れた状況を示しています。
– 非常に目立つ急激な変動はありませんが、実績データと予測データの間にギャップがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績。これは過去の経済状況を示しています。
– 緑色の点は予測で、未来のWEIスコアを示しています。
– 異常値は異常な出来事やデータのエラーの可能性を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データから予測データへの明確な移行が示されており、一般的な経済パフォーマンスの測定および予測のために重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に直接的な相関は見えませんが、各々のセット内では安定した分布を示しています。
6. **人間が感じるであろうこと**:
– 実績と予測の間にギャップを感じるかもしれませんが、全体として安定した状況を示しています。
– 異常値の存在は、特定のイベントが経済に影響を与えた可能性を示唆しています。
– 予測データが実績データの範囲を適切に反映していれば、意思決定における信頼性が高まります。
ビジネスや社会への影響としては、経済状況が安定していることを前提に、予測を基にした長期的な計画策定が可能であると考えられます。異常値の分析はリスク管理に有用です。
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**
– 右側の緑のプロット（前年のデータ）は、日付が進むにつれて若干の上昇傾向を示しています。
– 左側の青色のプロット（実績）は大きなトレンドは見られず、比較的水平で安定しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 青色のプロットの中に、黒い縁の異常値が目立ちます。これは通常の範囲外であることから、特異的なイベントや計測誤差が原因かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績を示しています。
– 緑色の点は前年のデータで、比較用です。
– 紫やピンク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）のトレンドを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値は実績から見て異なるトレンドを示しているようで、特にランダムフォレスト回帰の予測は下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間に強い相関が見られますが、2026年に向かう予測との相違は注意が必要です。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 安定した実績データは、過去のパフォーマンスが安定していたことを示唆します。ただし、予測が異なる方向を示しているため、将来的な変化に注意する必要があります。
– 特に異なる予測手法が異なる結果を示していることから、今後の状況に対する不確実性が高いことを直感的に感じます。ビジネスにおいては、リスク管理やより詳細な分析が求められます。
このグラフは、過去の安定性と将来の不確実性を示しており、戦略的な意思決定において両者を総合的に考慮する必要性を示唆しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– `実績AI`のデータポイントは、左側に集中していますが、明確な上昇や下降のトレンドではありません。ただし、一定の範囲内でのばらつきが見られます。
– 右側の緑色の`昨年（比較AI）`のデータポイントは、新たに高い位置に存在しており、前年と比べてスコアが高くなったことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– `異常値`として黒い円で示されたデータポイントが存在しています。これらは他のデータと比較してスコアが大きく異なっており、特異なイベントや誤差の可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– `実績AI`と`昨年（比較AI）`間で明確な分離があります。昨年のスコアは現在のスコアと大きく異なり、何らかの要因によってWEIスコアが改善された可能性があります。
– `予測（線形回帰）`、`予測（決定木回帰）`、`予測（ランダムフォレスト回帰）`はそれぞれ異なる色の線で表されており、予測モデルの性能や傾向の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– `実績AI`と`昨年（比較AI）`の間に、パターンの変化が見られますが、現在のデータと昨年のデータは相関していないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大きな相関関係は見られませんが、`予測の不確かさ範囲`（グレーのシェーディング）が示すように、予測における誤差の可能性が存在します。
6. **直感とビジネスへの影響**
– WEIスコアにおける急激な変動や異常値の存在は、外部要因（経済ショックや政策変更など）の影響を示唆する可能性があります。
– 昨年と比べて評価が改善されている場合、ビジネスにおけるポジティブな兆候かもしれません。特に予測が現実に近い場合、これらのモデルは将来の意思決定に活用できるでしょう。
この分析では、異常値の要因や、改善されたスコアの具体的な背景をさらに調査することが重要です。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 時系列の初期段階である2025年5月から7月にかけて、実績データ（青色）は0.6から0.9の範囲で安定しています。
– その後のデータは、予測として複数の回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されていますが、特にトレンドが大きく変化する様子は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、視覚的に目立つ場所には現れていません。ほとんどのデータ点は、一貫して予測される範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色）**: 過去の実際のWEIスコア。
– **予測（赤色の×）**: これからの予測スコア。
– **昨年の比較（緑色）**: 前年のスコア、安定した傾向にあるようです。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の領域）**: 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**
– 予測は特に、実績データに基づいて安定的な将来のWEIを示唆しており、特に過去の傾向から大きく外れることはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには強い連続性があり、その予測手段として各手法が同様の結果を示しているため、全体的に相関関係は高いです。
6. **直感と影響に関する洞察**
– このグラフは、個人の経済的余裕が比較的安定していることを示し、将来への不安が大きくないことを示しています。複数の予測手法が一致して同様の安定した未来を指し示しているため、信頼性は高いと言えます。
– ビジネスや社会への影響としては、不確実性が低く、安定した経済活動が期待されます。これは企業の投資判断や個人の消費行動に肯定的な影響を及ぼす可能性があります。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアの360日間にわたる時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を示します：
1. **トレンド**:
– 左側の実績AIによるデータ（青いプロット）は、日付が進むにつれてわずかに安定した傾向があります。
– 右側の前年のデータ（緑のプロット）は、横ばいに近いものの、若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中にいくつかの異常値が検出されています。これはデータの揺れや外れ値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のWEIスコアを表し、異常値は黒い円で囲まれています。
– 線形回帰（灰色）、決定木回帰（紫色）、ランダムフォレスト回帰（青色）の予測範囲が表示されており、予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績AIと前年データの間には明確な関連性や相関は示されていませんが、全体的にスコアの変動が少ないことから、年を通じてスコアが安定していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両方のデータセットのスコアは比較的高い範囲（0.6から0.8の間）に集中しています。
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**:
– グラフを見たとき、健康状態が管理されており、システムが異常を検知していることから、多くの予測モデルが強化され、見通しが改善される可能性があります。
– ビジネスにおいては、健康状態を維持するための新たな戦略を立てるのに役立ちます。社会的には健康促進活動が成功し、さらに多くの人が健康に対する意識を高めることが期待されます。
このように、WEIスコアの安定性と予測の精度向上による健康管理の改善が示されており、経済的および社会的なインパクトが期待されます。
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**:
– 初期の期間（2025年7月から9月）は、実績データが0.5〜0.7の範囲で推移しています。
– 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）は、今後のスコアの低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ（青）は、比較的一定で大きな外れ値は見られません。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、比較的広く設定させています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実際のデータで、密度が高い場所が観測されています。
– 緑のプロットは前年度のデータで、やや抑え気味の値を示しています。
– 各予測モデルのラインが、それぞれ異なる傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰が最も急な下降傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは、全体的に高い相関を持っている可能性がありますが、将来的にスコアが低下する予測が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには一定のばらつきが見られるが、極端な異常値は少ない。
– 前年のデータと比較して、現在のデータはやや高い水準で推移しています。
6. **人間の直感的な感覚と影響について**:
– 予測に基づくと、心理的ストレスが今後増加すると読み取れるため、企業や個人のメンタルヘルスへの対策が必要かもしれません。
– 特に、急な変化を示唆する予測ラインの存在は、社会や職場での早期介入の重要性を示唆しています。
この分析によって、経済的および社会的な状況が人々の心理的ストレスに与える影響を事前に予測し、対策を講じるための価値ある洞察が得られます。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**
– グラフの初期には、実績データ（青いプロット）が評価値0.5〜0.9の範囲で変動しています。
– 中盤から後半にかけては、データが急激に減少する傾向を示し、その後データが再び現れるまで大きな空白があります。
– 最後の部分では、新しいプロット（緑）が追加され、それらは密集して評価値が0.6〜1.0の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半部分にはいくつかの外れ値が存在し、これらは異常値（黒い円）として表示されています。
– 評価日2025-11-01以降、データがなしまたは急激に減少しています。
3. **各プロットの意味**
– 青は実際の実績データ、緑は前年比較データを示しています。
– 紫、ピンク、灰色は予測手法を示し、それぞれ予測するメソッド（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）として表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 様々な予測手法が使われていますが、全体として後半のデータ（緑色のプロット）が比較的高い値で安定しているのに対し、予測によるスコアの幅は広いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期には散らばりが見られるが、後半のデータは高いスコアでの密集が目立ちます。これが前年データと一致するかどうかを見極めるのは重要です。
6. **直感的な感じ方と社会的影響**
– 初期の不安定性の後に安定した高いスコアが現れることは、初期の課題が解決され、自由度と自治に関連する経済的な側面が向上したことを示唆しています。
– 予測手法の幅が広いことから、今後の予測や対策における不確実性を考慮する必要があります。これは政策決定者にとって重要な情報です。
この情報を基に、ビジネスや政策においては、初期のデータの不安定さに注意を払い、安定期に入るための要因を特定して活用することが重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 期間の前半（2025年中）はデータが密集しており、特に大きな変動は見られません。データのばらつきが少なく、安定していると言えます。
– 期間の後半（2026年中）は異なるセクションに分かれており、色の違いが予測AIの異なるモデルを表しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半の実績データには外れ値として認識された点が多数あります。これらの外れ値は短期的な異常や予期しないイベントによるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値（青色）と異常値（黒色の円）は過年度からの実際のデータを示しています。
– 異常値は相対的に規則的な値からの逸脱を示しており、改善や注視が必要なエリアを示すかもしれません。
– 予測データ（さまざまな色）は異なる予測アルゴリズムによる将来の予想を示しています。
4. **関係性と相関**
– 実績値と予測値の分布は異なり、予測値は2026年から徐々に出現しており、違いを持っています。異なるモデル間での結果のばらつきが見られ、それぞれが異なる予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形や非線形の明確な関係性は確認できないが、予測データの分布は特定の範囲に収束しています。予測手法間で相関を持つか否かは、今後の解析で確認する必要があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 前述した実績データの安定性と予測データの多様性から、人間が感じる印象は「現在の状況は安定しているが、未来予測は様々な可能性を示している」といえるでしょう。
– ビジネスや社会の視点では、現状の安定に加え、予測の多様性を活かして柔軟な計画を立てることが重要です。不同の予測が行動の選択肢を広げ、新たなビジネスチャンスを生む可能性があります。
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:
この経済カテゴリの社会WEI（持続可能性と自治性）の時系列散布図から、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年）：実績（青い円）と予測（青い×）ともに高いWEIスコアで始まり、ほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– グラフの右側（2026年）：前年度の比較（緑色の点）は引き続き高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に異常値（黒い円）がいくつか見られ、スコアはやや低めです。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）が示されており、一部異常値がその範囲に含まれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青い点で示され、予測は青い×で示されています。
– 緑色の点は前年の結果であり、前年と比較した際の評価とされます。
– 予測の不確かさ範囲や異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の異なる色の線が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法によるプロット間での変動は少なく、モデル間の予測が似通っていることを示唆します。
– 異常値は、実績のデータよりも予測に基づくデータでより目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に高いスコア帯（0.8以上）に集中しており、分布が右に偏っています。
– データ間のばらつきは比較的少なく、安定した状態を示す可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高いWEIスコアが続くことは、持続可能性と自治性において安定していることを示唆します。
– 異常値の存在は注意が必要であり、これが継続するようであれば原因の特定が求められるでしょう。
– この安定性はビジネスにおいて予見可能性をもたらし、戦略計画や政策形成に役立てられます。
全体として、社会WEIは高い水準で推移しており、予測の信頼性も比較的高いと考えられますが、異常値については今後の注視が必要です。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 場所によって異なるが、左側のプロット群（青い実績データ）は全体として横ばいのトレンドを示しています。右側の緑のプロット群（前年度の比較データ）も大きな変動は見られず、一定範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の最初のプロットで、一つの外れ値が確認できます。これはこの時期に何らかの特異な事象が発生した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示しており、地域または施設のWEIスコアの評価です。
– 緑のプロットは前年度の比較データで、前年の状況を示しています。
– その他の色（紫、ピンク）は予測データに関するもので、異なる回帰モデルによる予測値が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データはおおむね類似した範囲内にあり、前年を基準にした安定したパフォーマンスが続いていることが示されています。
– 予測データ（紫とピンクの線）が配されている位置によって、ある程度の未来の予測が示されていますが、実際の実績との差異の確認が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データはおおよそ同じ範囲に集中しており、特別な相関関係は確認できませんが、安定したパフォーマンスを示しています。
6. **直感的感じることおよび影響**
– 人間がこのグラフを直感的に見る場合、安定性と予測の信頼性が重要になってきます。安定していることはビジネスや社会面での信頼性を高める一方、予測と実績の違いを適切に管理していくことが、さらなる改善に寄与するでしょう。
– 外れ値の発生や予測とのずれは、事前に対策を講じることで社会基盤の強化や教育機会の改善に繋げる可能性があると考えられます。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– 最初の半年間（7月から翌年1月）は、実績AIのスコアが0.6〜0.9付近で横ばいの傾向が見られます。
– 次の半年（2月から7月）は、別の時期に多数の予測データ（緑色）が示されており、全体としてやや高いスコア帯（0.7〜0.9）での推移が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには幾つかの外れ値があり、それらは通常のスコア範囲の下に位置しています。これらのデータポイントは、システムまたは社会の不安定期間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**
– 青い実績データ（実績AI）は過去のパフォーマンスを表しており、緑の点は未来のスコア予測です。
– 異常値を示す円は、通常のパターンから逸脱したデータを強調しています。
– グラフには色分けされた予測手法が複数描かれ、それらはそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には関連性がありますが、予測のスコアが実績と比較して若干上昇傾向にあります。これは、未来に向けた正の変化が見込まれていることを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には一定の相関があり、特に予測データの密度が高い部分は、今後のスコアの安定性や改善の兆しを示しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフから直感的に感じることは、現行のパフォーマンスが概ね高い水準で安定している一方、今後の予測も高いスコアを示しているため、社会における共生、多様性、自由の保障が維持または改善される可能性があるということです。
– ビジネス面では、これらの指標が継続して高い値を示すことで、社会的な安定性や持続可能な成長が期待されます。このため、企業はこれらのトレンドを考慮した長期的な戦略を組むことができるでしょう。
このグラフは、特定の社会的指標の将来へのポジティブな見通しを提供し、安定した経済および社会環境への基盤となり得ることを示唆しています。
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:
以下は与えられたヒートマップに基づいた分析です。
1. **トレンド**:
– 時間経過とともに一定の周期性は見られず、不規則なパターンが見受けられます。
– 全体として特定の周期を描くことなく、日々の変動がある印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日、19時に特に高い値（黄色）が確認できます。
– 2025年7月24日、23時には特に低い値（紫）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化が数値の変動を示しており、黄色が高い数値、紫が低い数値です。
– 横方向の日付が時間軸で、縦方向の時間軸は1日の中での時間帯を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯において異なる日付で異なるパターンが形成されていますが、強い相関や一定の周期的な連動は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の濃さが数値の密度を示しており、サイクルや季節性ははっきりしません。
– 一部の曜日や特定の時間帯に極端な値が現れるが、それ以外の時間・日付における値は中間的でばらつきがあります。
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**:
– このデータはおそらく経済活動を測定したものと想定され、急激な変動やピークは特定のイベントや季節性の影響を示している可能性があります。
– 日によって大きな変動があることから、短期的な対策や迅速な対応が必要な状況かもしれません。
– ビジネスの観点では、これらの変動を事前に予測し、適応することでより効果的な戦略を立案することが重要です。
これらの分析から直感的に感じられるのは、市場や経済活動が特定のイベントや外部要因によって大きく揺れ動いているということです。これを考慮した柔軟な経済政策とビジネス戦略が求められます。
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**:
– 全体的に特定の時間帯で様々な色が使用されています。日付によって色が変わっており、一部色の塊がありますが、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。ただし、特定の日付にピークとボトムが存在していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日に濃い紫のエリアがあり、他の日とは明らかに異なる値を示しています。これは外れ値または急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色相は個人のWEI平均スコアを示しています。色が紫から黄色に変わるにつれ、スコアが高くなっていることを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各時間帯のデータは独立しているように見えますが、日付による変化が見受けられます。特に16時台と23時台に緑から黄色に色が変わりやすい傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアの分布が異なり、全体的なパターンはないものの、一部の時間帯では一定の頻度で高いスコアが観察されます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 日付ごとの変動があるため、特定のイベントや季節的な要因が影響している可能性があります。例えば、ビジネスにおいては、ある日に特定の経済活動が活発化する、または社内イベントがスコアに影響する場合が考えられます。
– このヒートマップは、経済の動向を短期間で把握するのに有用です。特に、異常値やピーク値を特定し、その背後にある要因を分析することで、より詳細なインサイトを得ることができるでしょう。
このグラフからは、直感的に特定の日またはイベントがあまりに大きなインパクトを持っていることがわかり、それを深く探ることでビジネス上の戦略に活用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:
このグラフは、社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップを示しています。このヒートマップの分析から、次のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 時間帯7時-8時と15時-16時においては、スコアが比較的高い（黄緑から黄色への変化）ことがわかります。
– 時間の経過によって、特定の日付において濃い色（低スコア）から明るい色（高スコア）へと変化する部分が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日と7月24日に濃い青や紫の色が見られ、急激なスコアの低下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**:
– 色の明るさは、スコアの高さを示しており、黄色に近いほど高いスコアを示します（0.9に近い）。
– 各日付ごとに時間帯別の変化を視覚化し、特定の時間帯により強いスコアが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのスコアの変化は、日によって異なるパターンを示しています。例えば、7時-8時と15時-16時では高いスコアが一貫して見られるが、他の時間帯では日により変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯で高いスコアが続いていることから、その時間帯に何か特別な活動や社会経済的要因が存在す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**:
– 高スコアの時間帯に注目することで、例えばターゲティング広告やサービス提供の最適化に活用できるかもしれません。
– 急激なスコアの変動が見られる日には、特定のイベントや状況がスコアに影響を及ぼした可能性が考えられ、詳細な分析が必要です。
このヒートマップからは、時間帯や日々のスコア変動に基づいて、さまざまなビジネス戦略の立案が可能です。
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:
このヒートマップは、異なるWEIカテゴリ間の相関関係を示しています。以下にその分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 特定の項目の周期性やトレンドを示すデータではなく、相関の強さを見るためのマップです。
– 全体として高い相関（0.7以上）の組み合わせが多く、関連性の強さを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は見られませんが、「個人WEI（健康状態）」と他の項目との相関は比較的低く、他と異なるパターンを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示し、赤色（正の強い相関）から青色（負の相関または低い相関）へと変わります。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」は非常に高い相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップ自体には時系列要素は含まれていませんが、各要素間の関連性が理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には非常に高い相関があります（0.91）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目間の相関は全体的に低いです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ要素は互いに影響し合い、政策や戦略の立案時に一緒に考慮する必要があります。
– 「健康状態」の相関が他と比べて低いことは、健康要因が独立した重要な要素であり、特に政策決定やビジネス戦略で別立ての考慮が必要であることを示唆しています。
このヒートマップは、社会的・経済的要素がどのように相互に関連しているか、またどの要素が独立しているかを理解する上で有用です。
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WEIスコア分布比較（箱ひげ図）に基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアに明確な上昇や下降のトレンドは見られません。各カテゴリでスコアの広がりが異なっており、WEIタイプごとの分布の違いが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値（例: 個人WEI（経済余裕）、社会WEI（生態系整備・持続可能性））が見られます。これらの外れ値は、特定の期間や条件下での異常な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の高さ（四分位範囲）は、データの変動幅を示しています。箱が高い程、データのスプレッドが広くなります。例えば、「社会WEI（公正性・公平性）」は変動が比較的大きいと推測されます。
– 棒の両端（ウィスカー）は、データの最低と最高の範囲を示し、外れ値の有無も視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEIタイプ間で重複や依存の兆候は明示されていませんが、一部のカテゴリ（例えば、個人WEIタイプ間）で似た分布を示しているものがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央値が似ているカテゴリ（例: 個人WEI（心理的ストレス）、個人WEI（自由度と自治））は類似の特性を持つ可能性がありますが、詳細な相関分析には他のデータも必要です。
6. **直感と影響に関する洞察**:
– ビジネスや社会において、特定のWEIタイプで外れ値が発生する場合、予測困難な状況や異常事態が発生している可能性があります。これにより、政策の見直しや、特定分野での支援が必要かもしれません。
– 高い分布の広がりは、関与する変数や環境の不安定さを示し、戦略的な管理が求められます。
この図全体から得られる直感として、特定の経済指標や社会指標が非常に多様な状況を反映しており、戦略的な対応をとることが重要であると言えるでしょう。
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、経済カテゴリのWEI（Weekly Economic Index）構成要素を主成分分析（PCA）で視覚化したものです。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、第1主成分に沿って右上から左下へと線形にデータが分布しており、負の相関があることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上に位置するデータポイントは、他とかなり異なる位置にあり、外れ値として目立ちます。
– 特に左下の値が明らかに集中していることが示されており、急激な変動や異常なデータ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**:
– 水平方向の第1主成分は全体変動の66%を説明しており、主に変動の方向性を示します。
– 垂直方向の第2主成分は12%を占め、データの差異を補足的に説明しているようです。
4. **時系列データの関係性**:
– 各データポイントの分布は、周期的な要素がある場合、狭まりや広がりが見られるかもしれませんが、こちらではそうした周期性は明確ではなく、特定の期間での変動が均一に見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には負の相関があることが分かります。
– データは全体的に広がっているものの、中心付近に複数のデータが集まっており、標準的な変動範囲が想定されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析を経済データに適用することで、複雑な経済状況の変動要因をシンプルに要約できます。
– 外れ値を特定することで、特異な経済イベントや政策の影響を迅速に捉えることが可能です。
– 経済の不安定な時期には、こうした指標が意思決定において重要な指標となり得るでしょう。
このグラフは、ビジネス戦略の計画や経済的なリスク管理のための重要な視点を提供します。特に、主成分分析を通じて、異なる経済要因の影響を簡潔に理解することが可能です。
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。