📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析を行った結果、以下の重要な洞察が得られました。
### 時系列推移
– 総合WEIは、初期のデータではやや低めのスコアで始まり、中盤にかけて上昇傾向を示し、その後も比較的高いスコアを維持しています。特に7月6日からの上昇が明らかであり、7月10日頃まで持続しています。この期間中の増加は、社会的及び個人のWEIも増加していることと対応しており、特に個人の経済的余裕とその持続可能性に大きく影響されたことが示唆されます。
– 個人WEI平均も、全体としては安定して高い水準を保っているが、7月初旬と中旬には若干の変動がありました。
– 社会WEI平均は強い上昇傾向が見られ、特に7月の最初の1週間に急増し、その後は高水準で推移しています。
### 異常値
– 2025年7月2日、7月3日、およびその後数日にわたるいくつかの日付で、総合WEIに対する異常値が報告されました。特に、7月6日の0.85などは非常に高いスコアで、異常値とされています。これに対応する背景として、経済的、健康的側面が短期的に改善された可能性があります。
– 個人方では、心理的ストレススコアでの低スコアの異常（7月19日での0.5のスコアなど）や、健康状態スコアが7月19日以降低下傾向であることが観察されます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– WEIスコアのSTL分析結果から、トレンドがおおむね上昇していることがわかりますが、特に週末付近は若干の低下が見られることが指摘されます。
– 残差は短期的な変動成分として解釈されますが、これは突発的なニュースや社会的なイベントの影響を示している可能性があります。
### 項目間の相関
– 相関分析では、特に「持続可能性と自治性」と「社会基盤・教育機会」が他の要因と密接に関連しており、これが社会WEI平均に影響を与えていることが見て取れます。
– また、「経済的余裕」と「健康状態」の関連性は比較的弱いが、特定の期間では互いに影響を及ぼし合うことが示唆されます。
### データ分布
– 箱ひげ図によるデータ分布を分析した結果、総合WEIと個人平均、社会平均ともに中央値が高く、外れ値が散見されます。特に社会WEI平均において、特定の日にどちらかに大きな偏りが見られることから、その背後にある特異な出来事が考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では、PC1が全体の66%の変動を説明しており、「自由度と自治」や「社会公平性」が主要因として挙げられます。これは、社会基盤や持続可能性の高まりがWEIの向上に貢献していることを示しています。
この分析から、WEIの増減には社会的変動が大きく影響していることが示唆されます。それに伴い、社会基盤の強化や持続可能性の向上が重要な要因として働いていると考えられます。一方で、個人レベルでは経済的安心感と健康のバランスが、全体的な心理的ウェルビーイングを保つための鍵となっているようです。
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:
### グラフ分析の専門家としての洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は比較的横ばいで推移しており、極端な上昇や下降は見られません。しかし、8月以降の予測（紫線）は、ランダムフォレスト回帰によってやや減少するトレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で囲まれた点が外れ値を示しています。これらの外れ値は、データセット全体から見るとあまり目立たないため、全体的な傾向への影響は小さいと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青の点）と予測（赤の×）があります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のゾーン）は、予測の信頼性を示しています。
– 異常値は黒丸でハイライトされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は重なる部分が多いものの、予測期間以降のデータがないため、今後の動向は確実ではありません。現在の予測手法では、緩やかな減少を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のクラスターが見られる一方で、分布は比較的狭い範囲に収まっています。全体として高い相関関係が見当たらないため、より詳細な解析が必要です。
### 直感的な洞察
– **ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの安定した推移は、経済が一定期間安定していたことを示唆しています。ただし、予測は若干の下降トレンドを示しており、潜在的なリスクを示唆しています。この傾向が持続する場合、将来的な経済活動への注意が必要です。
– **直感的な感覚**
– グラフから、今後の経済指標に注意を払い、適切なタイミングでの対応を考えるべきであるという直感が得られます。例えば、リスクヘッジや投資計画の修正を考慮するタイミングと言えるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データの多くは0.6から0.8の間で推移しており、全体的に横ばいです。
– 予測データは緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が数点見られますが、全体の傾向には大きな影響を与えていません。
– 中には突然の低下が見られますが、すぐに元の範囲に戻っています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データであり、黒い縁で囲まれたデータは外れ値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、この中に多くのデータが収まっています。
– ラインの色（緑、青、紫）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）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルは、いずれも似たような緩やかな下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの大部分が安定しているが、時折発生する外れ値に敏感で、予測にわずかな影響があります。
6. **直感的洞察とビジネスへの影響**:
– 人々はこのグラフから全体的な安定性を感じつつ、将来的なわずかな下降に注意を向けるかもしれません。
– グラフが示す予測によれば、改善策を講じなければ、個人のWEIスコアが少しずつ低下する可能性があるため、対応が必要です。
– 短期間での大きな変動は見られないため、大きなリスクは現状では少ないと推測されますが、外れ値の原因分析をして改善策を検討すべきです。
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**
– 現在のデータは全体として横ばいですが、後半にかけてわずかな下降トレンドが見られます。特に予測（ランダムフォレスト回帰と線形回帰）は将来的な微減を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のデータポイントが外れ値として黒い楕円で囲まれています。これらは他のデータから離れているため、注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しています。散布が密集していることから、この期間内での変動が限られていることが分かります。
– ピンク、紫の線は予測トレンドを示し、将来的なスコアのわずかな下降を予測しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、この範囲内での変動が予想され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**
– 実績データと予測モデルの結果が近接しているため、モデルの信頼性は高いと考えられます。ただし、全体的なトレンドを考慮するとき、モデルの異なる出力（回帰の種類）に若干の違いがあることに注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全般的にまとまっており、特に大きな変動は見られませんが、外れ値が存在するためデータセットの異常値に注意する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– このデータセットからは、現在の経済指数の安定性を示唆していますが、わずかな下降トレンドは将来的なリスク要因となりえます。ビジネスにおいては、今後の戦略を緩やかな下降に備える形で調整する必要があるかもしれません。
– 社会的には、指数の安定は安心感を与える可能性がありますが、潜在的なリスクには十分に注意する必要があります。
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
1. **トレンド**
– グラフの最初の部分では、WEIスコアが比較的一定（横ばい）であるが、7月の中ごろに不安定さが見られる。
– その後、スコアは再び安定し、横ばいの状態を保ちつつ、終盤には再度の下向きの動きが見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期（7月上旬）には複数の外れ値が存在している。特にWEIスコアが他の期間に比べて下落している。
– その後の急激な変動は比較的少ないが、外れ値は確認できる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを表しており、日々のWEIスコアのトラッキングを示している。
– 黒で囲まれたプロットは異常値を示しており、システム的な分析が必要なポイントを示唆している。
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）がプロットされており、それぞれ異なる方法で未来のWEIスコアを予測している。
– 予測モデルの線は概ね水平になっており、今後のスコアが大きく変動する予想はされていない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は、初期に異常な外れ値があるものの、その後は安定している。
– 多くのスコアが0.8付近に集中しており、全体的に高めの経済的余裕を示している。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 初期の変動や外れ値は、一時的な経済的困難や市場の変動を反映している可能性がある。
– その後の安定は経済政策や市場の安定化策が功を奏しているかもしれない。
– ビジネスや投資の観点からは、予測データが示す安定性は安心材料であるが、潜在的なリスク要因にも注意を払うべきである。
– 特に予測の不確かさを示す灰色の帯域に注意を払うことで、リスク管理が可能となる。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全般的に横ばいで、明確な上昇や下降トレンドが見られません。ただし、一部の期間でスコアの変動がやや増加しています。予測線（特にランダムフォレスト回帰）は全体を通して一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか存在し、それらはグラフ上で丸で囲まれています。これらは通常の範囲を大きく逸脱したデータ点を示します。
– 一部でスコアの急激な変動が見られ、変動幅が増大する時期もあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しています。
– 各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色で表示されており、予測結果の異なるアプローチを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績データの多くがこの範囲内に位置しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間には若干の乖離がありますが、総じて同じレンジに位置しています。
– 各予測方法の結果は類似しており、予測の一貫性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は全体として狭い範囲に集中しており、予測もこの範囲に収束しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、個人の健康状態が比較的安定していると感じるでしょう。
– ビジネスや社会的な観点から見ると、健康状態の安定は経済的な活動にプラスの影響を与える可能性があります。ただし、外れ値が示す予想外の変動に注意が必要です。
– 予測からは、今後も同様の安定が続くと考えられるが、異常値の影響には考慮が必要です。
この分析を基に、健康状態に関する予測の精度や信頼性をさらに検証し、ビジネス戦略の策定に役立てることができるでしょう。
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:
以下は、この心理的ストレスの時系列散布図から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色プロット）は、全体として一定範囲内に留まっているように見えます。7月中旬に若干の下降が見られますが、全体的には横ばいの傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は緩やかに下降していますが、予測の線形回帰や決定木回帰の動向はこの図には示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットには外れ値がいくつか認識されています。特に、WEIスコアが0.5を下回るエピソードが複数あり、これらはストレスレベルの急上昇を示していると解釈できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際の測定値を示し、〇で囲まれた点は外れ値として認識されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（xAI/3σ）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に大きな乖離がないことから、AIモデルはある程度の精度で実データを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体として0.6〜0.8の範囲に集中しています。ピークが均一に分布しており、特異な動向は観察されません。
6. **人間の直感やビジネス、社会への影響**:
– このデータが示唆するのは、心理的ストレスレベルが比較的一定であることですが、時折劇的に増加するエピソードがあるため、それらの原因を追究することが重要です。
– ストレスが頻繁に急増することは、ビジネスや社会の安定性に影響を及ぼす可能性があるため、予防策や支援が求められるでしょう。
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:
以下にグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– **全体的なトレンド**：30日間では大きな変化は見られず、ほぼ横ばい。ただし、中間には大きな落ち込みが見られます。
– **周期性**：はっきりとした周期的なパターンは確認できません。
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平均値から大きく外れており、異常な値としてマークされています。
– **急激な変動**：特に7月末から8月初旬にかけて急激なスコアの落ち込みが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青いプロット）**は過去の実際のデータを示しています。
– **予測（赤いバツ）**は未来のデータ推定を示しています。
– **予測の不確かさ範囲**（灰色のエリア）は、予測の信頼性を示しています。
– **異常値マーク**（黒丸）は、通常範囲を逸脱した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**:
– **予測ライン（線形、決定木、ランダムフォレスト回帰）**：異なる予測モデルが用いられ、8月以降の異なった将来の傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルと異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に狭い範囲で推移しており、時には急な変動を伴います。予測データは、この変動を考慮して異なる傾向を持っています。
6. **直感的洞察と影響**:
– 市場の自由度や自治の安定性には、突然の不安定期間が影響を与えている可能性があります。このような変動は、経済活動や投資の意思決定に影響を与える可能性があるため、安定性の向上が求められます。
– 予測モデルごとの結果のブレが大きいため、複数の予測手法を組み合わせることでより精度の高い予測が期待されます。
直感的には、この30日間のデータは全体的に安定しているものの、特定期間の変動が懸念点となります。ビジネス上では、今後の不安定要因に対するリスク管理が重要と考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは比較的高い水準（0.6～0.9）で推移していますが、全体としては軽微な変動が見られます。
– 時系列的には、最後の方でわずかな下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか存在し、これらは黒い縁取りで示されています。
– WEIスコアの不意な上下は、特定の要因（経済的な政策変更や外部からの影響など）に起因している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績AIによるデータを示し、X印は予測されたもので、一定の誤差範囲（灰色のエリア）内に収まっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線が示されており、特にランダムフォレスト回帰が緩やかに下降しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と予測値は概ね一致していますが、予測モデルによっては若干のばらつきが見られます。
– 特にランダムフォレスト回帰は他のモデルとは異なるパターンを示しており、データに適応させる能力の差異が表れている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは大部分が高い範囲に密集していますが、分散の大きさに注意が必要です。
– 一部の外れ値が全体の平均化を妨げている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアの高い水準は、社会の公平性・公正さが全体的に維持されていることを示唆しますが、外れ値や予測モデルの異なるトレンドに注意が必要です。
– 経済政策による影響や社会情勢の変動が、WEIスコアに反映される可能性があり、これを基にした政策決定や改善プランの立案に役立てられるでしょう。
この分析を基に、意思決定者はさまざまな経済的・社会的要素を考慮し、モデルのパフォーマンスを見直す必要があります。
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:
分析を行います:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、7月初旬から徐々に安定し、その後はおおむね横ばいを保っています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）による予測は、全体的に緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期（7月初旬）に数点の外れ値が観察されます。これにより、データのばらつきや不安定要因が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIのスコアであり、黒い円で囲まれたものは外れ値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、予測モデル（決定木回帰やランダムフォレスト回帰）に基づく安定性の度合いを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）で描かれた線は、実績データに対しある程度の安定性と精度を持って予測しています。
– 線形回帰と決定木回帰がほぼ同じラインであることが、データの線形性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには大幅な変動はほぼ見られず、全般的に0.8付近で安定しています。
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に関する洞察**:
– WEIスコアが0.8以上で安定していることは、持続可能性と自治性が一定のレベルで維持されていることを示しており、社会におけるこの指標の信頼性を高めます。
– 初期の外れ値が改善され、安定性が増したことから、持続可能性と自治性の管理が可能であることを示唆します。
– 今後の予測が上向きであることは、持続可能性と自治性のさらなる改善の可能性を予感させ、ポジティブな影響を与えると考えられます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは大部分で横ばいですが、若干の変動があります。
– 予測データはわずかに上昇する傾向が見られます（特にランダムフォレスト回帰による予測ライン）。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が示されており、特に7月初めと7月終わりに顕著です。これらは特定の日に何らかの異常があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットが実績データを示し、黒の円で囲まれた点が外れ値を示しています。
– 予測は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいて示され、ピンクのラインがランダムフォレストです。
– グレーの影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**
– 実績と予測の間には一般的に一致が見られますが、不確かさは若干あるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの変動は比較的一定の範囲内に収まっているが、それに対して予測は上昇傾向にあります。
– 不確かさの範囲が広く設定されており、未来の評価に対する信頼性が若干低い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見て人間としてまず感じるのは、不確かさがありつつも全体としてやや上昇傾向を予測している点です。
– ビジネスや社会において、この種のデータは社会基盤や教育機会の改善を示唆するかもしれませんが、外れ値や変動があることから、安定性には課題が残る可能性があります。
– 特に外れ値の原因を分析し、改善することで、WEIスコアをより安定して改善するための施策が考えられるでしょう。
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:
このグラフは、社会の共生、多様性、自由の保障を測るWEIスコアの30日間の動きを示しています。以下に視覚的特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは大きな上昇や下降よりも、横ばいに近い傾向が見られます。しかし、期間の後半にかけて、微妙な下降トレンドが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時点でいくつかの外れ値（丸で囲まれている）が観察されますが、それ以外は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績AIによる数値を示しています。
– 赤い「×」は予測AIの数値を示し、予測手法の違いによる線が表示されています（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**:
– 各予測手法による線は異なる予測トレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰が緩やかに下降するトレンドを予想しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体として0.6〜0.9の範囲に集中しており、安定したパフォーマンスを保っています。ただし、期間の初期にはやや広い分散があります。
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**:
– 安定しているように見えるものの、微妙な下降傾向が明らかであり、持続可能性や政策の改善が必要とされるかもしれません。
– 社会の共生や多様性の指標として、この安定性はポジティブに捉えられますが、今後の予測に注意が必要です。
このデータは、政策立案者やビジネスにおいて、共生と多様性に関する施策の効果を測る重要な指標として活用される可能性があります。
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、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 時系列データは、特定の時間帯に高い濃度を持つようです。例えば、7月7日から7月14日の間は色が明るく、比較的高いWEIスコアを示しています。これに対し、7月24日以降、特定の日に暗い色が集中しており、WEIスコアが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**:
– 7月6日と7月25日は、他の日よりも明るい黄色が現れており、これらの日は特異的に高い値である可能性があります。このような外れ値は、重要なイベントや異常があった日であることを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラースケールに基づいて、色の明るさがWEIスコアの高さを示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが低いことが読み取れます。
– 特定の時間帯（例えば、16時から18時、23時付近）でのスコアが他の時間と比較して目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 散発的に高いスコアが異なる日や時間に現れており、特定の日または時間に集中しているわけではないため、一つのトレンドとして捉えるのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は均一というよりは、特定の時間帯や日付に集中しています。特に、午後から夜にかけてのスコア分布が見られるが、明確なパターンは乏しいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スコアの変動は経済活動の強度や重要なイベントの発生を反映している可能性があります。
– 高いスコアの日は好調な経済活動やポジティブなイベントを示す一方、低いスコアの日は不調なイベントまたはマイナスの経済要因が影響を与えた可能性があります。
– ビジネスにおいては、顧客需要などの変動を示す指標として活用されるかもしれません。
総じて、このヒートマップは、特定の日や時間における経済活動の変動を追跡し、将来的な予測や戦略策定における参考資料として利用できる可能性があります。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップの色が時間とともに変化する様子を見ると、特定の時間帯に濃淡が変化しており、一部の時間帯で周期性が見られます。
– 日付が進むに従って、特定の時間帯での色の濃さ（強度）が変化していることがわかり、一定のパターンが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に2025年7月24日から27日にかけて、濃い紫色が現れ、これは急激に低い値を示している可能性があります。
– 7月6日や7月18日のように、他の日に比べて違った濃い色が現れている日があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が個人WEI平均スコアの強さや値を示していると考えられ、黄色に近いほど高く、紫に近いほど低い値を示していると解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間ごとの変動が全体的な日にちのトレンドとどのように影響し合うかがわかります。複数の日付で同じ時間に類似した色が見られると、何らかの周期性やパターンが存在すると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付で時間帯にわたって均一に色が変化していない場合は、特定の出来事または外部の要因が関与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**
– 黄色や緑色の時間帯が多い日は全体的に好調であるとみなされる可能性があり、これはその日の経済活動の活発さを示唆しているかもしれません。
– 急激な変動は市場の変動や大量の取引が行われた日である可能性があり、これにより市場のボラティリティが上がることを示唆します。この日は特に注目し、何が原因であったのか分析が必要です。
このヒートマップは、個々の日付と時間における経済動向の直観的な理解と、潜在的なリスクまたは機会の特定に役立つと考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは時系列に沿って並んでいるヒートマップで、あるパターンを示しています。色の変化を観察すると、特定の時間帯での変動が見られます。
– 日付が進むにつれて、時間帯別に明るい色から暗い色へ変化する傾向があり、全体的にWEIスコアの値が低下している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月19日に突出した明るい色（黄色）が見られ、これは急激な上昇を示している可能性があります。
– 逆に、7月24日から25日にかけて急激に暗い色が増えており、これは急激なスコアの低下を示しているでしょう。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、黄色が高く、青や紫が低いことを示しています。
– 時間帯によって色の変化が違っており、これが日中の活動の違いを反映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**
– 同じ日付でも時間帯によってスコアに変動が見られるため、時間帯の活動がWEIスコアにどのように影響を与えているのか注目する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯に頻繁に高スコアが見られ、例えば7～10時や14～17時あたりに集中していることがわかります。
6. **直感的印象と影響**
– このグラフからビジネスや社会への影響を見ると、特定の時間帯や日付でのWEIスコアの変動が、経済活動の活発さや一時的な外部要因（イベントや政策の影響など）を示している可能性が考えられます。
– 経済戦略やマーケティングの活動計画において、このようなパターンを知ることは、効率的なリソース配分やタイミングの見直しに役立つでしょう。
このグラフは、経済活動が時間とともにどう変動するかを示しており、日常のビジネス活動のための計画策定に有用なインサイトを提供しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– ヒートマップ自体は時系列データではないため、トレンドの解析は行いません。ただし、異なる項目間の関連性を示すトレンドを視覚化しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 個々の値が定常的に表示されており、特定の外れ値や急激な変動は明示されていない。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 色の濃淡: 濃い赤は強い正の相関を示し、濃い青は強い負の相関を示しています。白に近いほど、ほぼ相関がないことを意味します。
– プロット間の数値は相関係数を表し、1に近いほど強い正関連、-1に近いほど強い負関連を示します。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 各WEI（Well-being Index）項目が互いにどの程度関連しているかを示しています。
– 例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」の関連性が高い（相関係数0.93）ことから、個人の幸福度が総合指標に強く影響することが伺えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（健康状態）」は他の指標と比較して多くの項目と弱いまたはほぼ無関係である（低い相関係数）ことが見られます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの項目と高い正の相関を持っている。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうことやビジネス、社会への影響
– 個人の幸福は総合的な幸福指数と強く結びついており、経済や政策面で個人のWEIを改善することが全体に良い影響を与える可能性があります。
– 社会の公平性や多様性は他の多くの指標と関連しているため、これらの向上が総合的な社会の幸福にも貢献する可能性が高いです。
このヒートマップは、WEIのさまざまな側面が社会全体の幸福や健康とどのように関連しているかを戦略的に理解するために役立ち、これらの見解を政策策定やビジネス戦略に活用することができるでしょう。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– トレンドは箱ひげ図では明確ではありませんが、各カテゴリのスコア分布の範囲が異なります。全体として、カテゴリによるスコアの差異を理解することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかのカテゴリで見られます。特に「個人WEI（心配やストレス）」「社会WEI（生態系整備・持続可能な社会）」などで、外れ値が目立ちます。これは、特定の時期や状況で異常値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（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 箱ひげ図の箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下限は第1四分位数と第3四分位数を示します。ひげはデータの最大範囲を示しています。これにより、各カテゴリーの中心傾向と変動の範囲がわかります。
– 色の違いは視覚的な区別を容易にするものの、一貫した意味を持たない場合があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データというよりは、カテゴリー間の比較に焦点を当てたグラフです。よって、直接的な時系列のトレンド関係よりも、カテゴリ間の変動幅や中央値の違いを見ることが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI」カテゴリは全体的に高いスコア範囲を持っているように見えますが、個人カテゴリとの明確な相関は箱ひげ図では見つけにくいです。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 人々がこのグラフから直感的に理解できるのは、特定のカテゴリがより広範なスコア範囲を持ち、変動が大きいということです。これは、特定の経済指標の不安定さや変動可能性を示唆しており、特定の政策や方針のターゲットとなる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、変動が大きいカテゴリはリスク管理や政策の見直しを求める声が出てくる可能性があります。また、高スコアを維持しているカテゴリは、その安定性を基にした戦略立案が期待されます。
以上がこのグラフから得られる主要な洞察となります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **Observed (全体観測値):** 初期は上昇し、その後は下降トレンドを示しています。短期的なピークを迎えた後、全体としての減少が見られます。
– **Trend (トレンド):** 緩やかな上昇から急激な下降へ移行しています。7月中旬にピークを迎え、その後下がっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 大きな外れ値は観察されませんが、短期間における急激な増減が数回確認できます。
– 7月初旬と7月中旬の変動が顕著です。
### 3. 各プロットや要素
– **Observed:** 実際のデータの動きを示しています。
– **Trend:** 長期的な方向性を示し、全体のシグナルを捉えるのに重要。
– **Seasonal:** 繰り返しパターンが明確に出ており、小さな周期性が存在します。
– **Residual:** ノイズや予測誤差を示しており、短期的な変動の影響を受けています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– Trend と Seasonal の組み合わせが、Observed の動きに強く影響しています。
– Residual は短期間の変動を示すが、長期的影響は少ないです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– Seasonal は小さな変動を示し、Trend の変化と一致するタイミングで変動が増加しています。
– Residual の分布はランダムであり、特定のパターンを持っていないように見えます。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– **直感:** 中期的には下降トレンドへの移行が懸念されるため、経済的な警戒感が生まれる可能性があります。
– **ビジネスへの影響:** 上昇トレンドから下降への転換は、短期の景気減速や消費者信頼感の変化を示唆する可能性があります。
– **社会への影響:** 景気の変動が予測されるため、準備や対応策が必要となるかもしれません。
このグラフからは、短期間での変動が影響を与える可能性があるため、注視が必要であることがわかります。
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:
以下は、グラフに基づいた詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– トレンドは、最初は上昇し、その後徐々に下降しています。つまり、全体としては、一時的にスコアが上昇した後、下落する形となっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– `Seasonal`と`Residual`セクションでは、急激な変動が見られますが、特に顕著な外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– `Observed`: 実際に観測されたデータです。
– `Trend`: データのトレンドコンポーネントを示しています。基調となる動向を示します。
– `Seasonal`: 季節的な変動を表します。短期的に繰り返されるパターンが見られます。
– `Residual`: トレンドと季節変動を除いた後の残差です。ランダムな変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– `Trend`と`Observed`の動きは似ていますが、`Observed`の方が短期的な変動を反映しています。
– `Seasonal`が小さな周期的変動を示しており、これは短期的なパターン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**:
– トレンドに対して、`Seasonal`と`Residual`は比較的小さい影響であることがわかります。
– `Seasonal`により周期的な動きが観察され、`Residual`はノイズとして均一に分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期のトレンド上昇は、特定の施策やイベントが効果を発揮した可能性がありますが、その後の下降は持続性や新たな課題を示唆しています。
– 季節的な変動は、周期的な要因（例えばマーケットイベント、消費者行動など）がスコアに影響を与えている可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、下降トレンドの原因を分析し対応策を模索することが重要です。また、この一時的な変動をうまく活用し、戦略策定に役立てることが考えられます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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### トレンド分析
1. **トレンド**:
– トレンドは最初の半分で上昇し、その後は徐々に下降しています。このパターンは、一時的な成長の後に減速が起こっている可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– `Observed`プロットでは、中盤のいくつかのポイントで急激な上昇と下降が見られ、特に急激な変動があります。
– `Residual`プロットも急激な変動を示していますが、大きな外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– `Observed`: 実際に観測されたデータ。
– `Trend`: 一般的な増減の傾向。
– `Seasonal`: 季節性の変動を示す部分。一定の周期性が見られます。
– `Residual`: トレンドと季節性を除去した後に残る不規則成分。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– `Observed`と`Trend`は一般的な動きとして一致していますが、`Seasonal`のパターンがこの動きに微細な変動を与えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間全体を通して、`Residual`と`Seasonal`の変動は、全体の`Observed`データのパターンを補完して説明しています。これは、短期的な変動がトレンドからどのように逸脱しているかを示しています。
### 洞察と影響
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– トレンドの初期上昇とその後の下降は、経済的な成長から停滞への移行期を示唆しており、ビジネス戦略において短期的な計画の見直しが求められるかもしれません。
– 季節性が明確であるため、将来のデータ予測においてはこの要素を考慮することが重要です。周期的な需要の変化を予測した対応が経済活動の安定に寄与する可能性があります。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて経済データの30日間のトレンドを視覚的に示しています。主成分は横軸（第1主成分）と縦軸（第2主成分）の2つで示されています。
### 視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド:**
– 第1主成分は一定の範囲で水平に広がっているため、周期的な動きは見られません。ただし、右上から左下に向かう傾向が若干見られるため、全体的には下降トレンドを示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 右上のプロットから左下にかけて、ある程度均一に散らばっていますが、-0.3を下回る第1主成分付近のプロットは少し離れた位置にあるため、外れ値として認識されるかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 各プロットは個々の経済指標を表しており、第1および第2主成分の相互関係を示しています。
– 横軸の「寄与率: 0.66」は第1主成分が全体の変動の66%を説明していることを示し、縦軸の「寄与率: 0.13」は第2主成分が13%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– データは均一に散らばっているため、明確なクラスタリングパターンは見られませんが、主成分が経済指標間の潜在的な相関を示している可能性はあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 主成分解析は、相関関係が強い変数同士をまとめることによって新たな軸（主成分）を見つけ出しています。このことにより、データの次元を削減し、簡潔に表現しています。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響:**
– グラフからは、一般的にデータが右上から左下に移行するトレンドを示しており、この傾向は、特定の経済状況が悪化している可能性を示唆しています。
– ビジネスへの影響としては、経済指標が下降し続ける場合、企業はリスク評価や資産管理に注意を払う必要があります。
詳細な分析を行うためには、具体的な経済指標や変数の内容を知ることが重要ですが、PCAは高次元データの変動要因を把握する手法であるため、経済動向の簡潔な指標を示すのに有用です。
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。