📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析概要
以下では、2025年7月3日から2025年8月2日のWEIスコアに関する分析を行い、主要な傾向、異常、パターン、そして潜在的な意味を掘り下げます。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: データ全体を見ると、総合WEIには若干の変動が見られますが、7月6日から7月11日にかけてスコアが0.80から0.85の間で比較的高い水準で安定しており、その後も0.70から0.80を中心に推移しています。最も高いスコアは7月6日(0.85)で、最も低いスコアは7月24日(0.65)付近です。
– **個人WEI平均**: 個人WEI平均は長期的に見て0.70以上を保ちながら、7月中下旬にかけて一時的に0.60台まで落ち込むが、後半に回復する傾向があります。
– **社会WEI平均**: 社会WEIは7月初旬から中旬に0.80台後半に達するピークを示し、特に7月11日や12日に高い値が観測されています。これに対し、月末にかけてやや低下傾向です。
### 2. 異常値
– 異常値は特定の日時に集中傾向が見られ、これはデータ入力や外的ショックの影響を反映している可能性があります。例として、7月3日のスコアの大きな変動(0.66や0.80)や7月19日の顕著な変動が挙げられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **長期トレンド**: 総合的に見ると、WEIは月初から中旬まで多少の上昇傾向が見られた後、安定しています。
– **季節性**: 明確な周期性はデータ期間の制約から確認しにくいが、ある種の週単位での変動が見受けられます。
– **残差**: 抜き出ている残差(異常値)は上述のような操作上の遅延や一時的影響を反映している場合があります。
### 4. 項目間の相関
– 相関分析によると、項目間には中程度から強い相関が存在し、「経済的余裕」と「社会インフラ」などが高い正の相関を持っています。これは、経済的な安定が社会基盤の発展と関連していることを示唆します。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図からは、全般的にスコアが0.65〜0.85に集中しており、外れ値が点在することが確認されます。特に、7月19日には低い外れ値が目立ちます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析の結果、PC1が全体の66%の変動を説明しており、これは収入や社会的安定性などの統合的要素がスコア形成に強く影響している可能性を示唆しています。
### 結論
本分析では、WEIスコアの変動を通して、特定期間中の社会や経済的な要素間の変動を理解する足がかりを提供します。異常値の背景には短期的な社会的イベント（例: 政策変更や経済ショック）が含まれることがあり、データ精度向上のための細かなモニタリングと分析が今後の課題と言えます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばいから下降トレンド**: 初期にはWEIスコアが比較的安定して横ばい傾向にありますが、期間後半には若干の下降傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在**: 一部のプロットに黒い丸があることから、外れ値が存在しており、通常のデータポイントとは異なる動きをしています。
– **急激な変動**: 特定の時点で急激な変動が見られる箇所がありますが、全体的には大きな振幅がないことから、安定していると見做すことができます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色プロット**: 実績値を示し、実際のWEIスコアの動きを表しています。
– **赤い「×」マーク**: 予測AIによる予測値を表していますが、プロットされていないようです。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさ範囲を示し、信頼区間を提示しています。
– **ピンク色ライン**: ランダムフォレスト回帰の予測を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測と実績の分析**: 実際のスコアは予測の不確かさ範囲外にも出ることがあるものの、一般的には予測範囲内で動いています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **密度**: データポイントが密集している箇所があり、その部分では安定したスコアが表れていると見ることができます。
### 6. 人間の直感とビジネスや社会への影響
– **安定性の評価**: 人々はこのグラフを見て、全体として経済が比較的安定しているが、今後の小幅な下降が気になると感じるかもしれません。
– **ビジネス・政策への影響**: ビジネスや政策立案者は、軽微な下降傾向を考慮して、今後のリスク管理や資金の流動性を確保する必要があるかもしれません。また、ランダムフォレスト回帰による予測は未来の戦略立案において役立つでしょう。
この分析は、グラフからのデータをもとにした初期的な洞察であり、詳細な経済状況の理解や決定には追加の情報が必要です。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 大部分で一定の範囲内で推移しているようです。7月中旬から小さな下降があり、その後は横ばい状態が続いています。
– 全体的に安定した変動範囲に留まっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか観測され、それらは黒い円で囲まれています。この外れ値は異常な事象や特定の日の予測エラーが原因と考えられます。
3. **プロットの要素**:
– 青いドットは実績AIのデータを示し、一定の変動範囲内に集中しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性が視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ピンクと赤紫の線は異なる回帰モデルによる予測を示し、将来的な傾向を予測しています。
– 線の向きや開き方から、予測方法によって異なる将来の見通しがあることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと異なる予測方法の傾向がどう一致するか、全体の分布パターンから相関関係を読み取ることができます。
6. **直感的な人間の感じ方と影響**:
– このような安定して見える範囲にあるデータは、安心感をもたらし、予測の信頼性を高めます。
– しかし、外れ値があることから、特定の経済イベントや予測精度の問題が考えられるため、注意が必要です。
– ビジネスや社会に対する影響としては、新たな投資や経済政策の決定においてこの安定性が重要な判断材料となるでしょう。
このグラフによって、経済状況の安定性に関する示唆を得ることができますが、細部の異常に注意を払う必要があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は全体的に0.7から0.9の間に密集しており、若干の一貫した下降傾向が見られます。
– 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）による将来的なトレンドは、全てやや下降していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い輪で囲まれた外れ値がデータの一部に見られます。特に期間の初期と中頃に集中しており、全体的なトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **プロット要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコア、赤い「×」は予測値を示しています。
– グレーの枠は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の幅が狭いことがモデルの自信の高さを示しています。
4. **データの関係性**
– 実績と予測の間に一定の整合性がありますが、微妙なズレが示されており、予測の精度に若干の不確実性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが0.8付近に最も密集しており、安定した状態を示しています。ただし、外れ値の存在がデータの分散を引き示している可能性があります。
6. **直感的な感想と影響**
– このグラフから直感的に感じるのは、全体として安定した経済状況が続いているものの、若干のリスク（下降トレンド）と確定しない要素（外れ値）の存在です。
– ビジネスや社会への影響としては、この下降トレンドが続くと経済活動の鈍化が予想され、予防的な対策を考える必要があるかもしれません。予測モデルの精度は高いため、計画や戦略の策定に役立てることができそうです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータではスコアが低めですが、その後一定の上昇傾向が見られます。特に後半では0.8以上の値で安定しています。
– 全般的に見て、個人の経済的余裕が改善されていることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期において、何点かの外れ値が見受けられます。これらは異常な経済的変動を示している可能性があります。
– 後半では外れ値が少なく、スコアの変動が安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、一貫して精度の高い測定を行っているようです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実際のデータとよく一致しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）も実績データを近似していますが、後半では若干の上昇傾向が予測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測との間に大きな乖離は見られませんが、予測の精度にはバリエーションがあります。
– ランダムフォレスト回帰線が他の予測モデルよりも実データに近い安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 認識されている範囲では、WEIスコアが全体的に安定しており、時間とともに増加する傾向があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 直感的に見ると、経済的余裕が徐々にアップしていることが理解できます。この状況は個人消費の増加や資産運用の積極化につながる可能性があります。
– ビジネスにおいては、顧客の購買力が一部のセグメントで向上する可能性を示唆しており、マーケティング戦略の調整が求められるかもしれません。
このグラフは、個人の経済的余裕の改善傾向を示しており、安定的な財務状況の構築を目指す取り組みが奏功している可能性を示唆しています。
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は、日付が進むにつれて若干の変動はありますが、全体としては0.6から0.8の間で安定しています。大きな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**
– 黒い丸で示されている外れ値は数点あり、主に0.6を下回る位置にありますが、全体として外れ値は少ないです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しており、一部の点は黒い丸で囲まれて外れ値としてマークされています。
– 予測については、異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測線が示されていますが、これらの線は非常に近接しており、0.7前後で安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績値の多くはこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法の結果は非常に近く、実績値の変動範囲とほぼ一致していることから、予測モデルが現状をよく反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はほぼ一貫して灰色の不確かさ範囲内にあり、特に大きな変動や異常なパターンは観察されません。
6. **直感的・ビジネス・社会への影響**
– 全体として、健康状態が安定していることを示しています。外れ値が少なく、予測値も安定しているため、この期間中においては重大なリスクや変動要因は少ないと考えられます。
– ビジネスや政策においては、現状維持の戦略が合理的であり、急激な方針転換を必要としない状況とみなすことができるでしょう。
全体として、このグラフは個人の健康状態が30日間の期間中において安定していることを示しており、予測と実績の間に大きなズレがないため、予測モデルは信頼できると判断されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **全体の傾向**: 主に0.6から0.8の間での横ばいの動きが見られます。ただし、一時的にデータが0.5付近に減少する箇所もあります。
– **予測**: ランダムフォレスト回帰は増加傾向を示し、線形回帰は減少を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、プロットに黒い円が表示されている点があります。これは異常値として認識されています。
– 一部の日付で急激なスコアの変動（特に0.5を下回る位置）が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点が実績値を示しています。
– 予測値として赤い「×」、異常値が黒の円で示されています。
– 予測の範囲が灰色の陰影で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との間で相違があります。予測モデルによる今後の動向の見極めが求められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 0.6から0.8の範囲でのデータ密度が高いですが、期間を通して分布は変動しています。
– 特定の予測モデルでは異なる将来の傾向を示しています。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– データが横ばいであることから、個人の心理的ストレスの状態は安定しているように見えますが、時折発生する急激な変動は注視すべきです。
– 中長期的な視点で、ストレスの増減要因を探ることが重要です。例えば、ランダムフォレスト回帰が示す増加傾向が実際に続く場合、企業や社会への影響（働き方や健康管理の見直しなど）が求められるかもしれません。
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:
以下は、グラフに基づいた分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは期間内にわたって横ばい傾向を示しており、特に顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、一部の区間で小さな変動が確認されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれたデータポイントがいくつか見られます。これらは通常の変動から逸脱したデータを示しており、特定の出来事やエラーが考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを表し、赤いバツ印は予測値を示します。
– 予測範囲はグレーの幅で表されており、予測の不確かさを示しています。
– 水色、緑色、紫の線は、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測を示しています。これにより、異なるモデルの予測傾向が比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと予測値の位置を比較することで、予測の精度を評価できます。全体的に予測は実績とよく一致していますが、ランダムフォレスト回帰のみが将来の下落を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度は一部の期間で高くなっており、横ばいが多いことを示しています。この区間での外れ値があることから、特定の要因が変動に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが横ばいであることから、経済の自由度と自治には大きな変動がないことを意味しますが、外れ値が示す不安定性はリスクとして管理すべきです。
– ランダムフォレストモデルが示す下落予測は今後のリスクを示唆しており、政策の見直しや対策が必要となる可能性があります。
このグラフは、全体的な傾向の安定性と共に、将来的に注意すべき変動要素を指摘しています。社会経済政策の立案において重要な視点を提供すると考えられます。
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
1. **トレンド**
– WEIスコアは比較的安定した横ばい状態を示しつつ、一部で変動があります。
– 予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ緩やかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータは黒い円で囲まれており、これが外れ値として認識されています。
– 外れ値は時々発生しており、特に急激な変動はないものの、計測誤差や一時的な要因での変動が考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットが実績を示し、Xマークが予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、不確かさの範囲が比較的広いことから、予測の精度に一定のばらつきがあることを示唆します。
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全体的に一致していますが、一部で乖離があります。
– ランダムフォレスト予測が他の予測手法と異なる結果を示していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの多くは0.6から0.8の範囲で推移しており、強い右寄りの偏りがあります。
– 予測データの相関は、実績データをある程度追随していますが、それぞれのアルゴリズムで予測のバリエーションが発生しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアがほとんどの期間で高い状態を維持しているため、社会の公平性や公正さに関する指標は比較的安定しています。
– しかし、予測の不確かさや外れ値の存在は、現状や将来の予測に対する慎重な評価を必要とします。
– ビジネスや政策策定において、安定性の維持と同時に、外れ値や予測の不確かさを考慮した柔軟な計画が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、全体として安定しており、比較的高いスコア（0.8〜1.0）の範囲内で横ばいです。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は一定のスコアで持続しており、安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い丸）はグラフの初期に集中していますが、後半には減少しています。
– 初期の方で若干のスコアの低下がありますが、それ以降は安定しています。
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、その安定性が注目されます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データと予測データが重なっている部分も見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が重なり合っている部分が多く、予測の妥当性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– システムの安定性を維持していることが、分布の見えている部分からも確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このデータセットの安定したトレンドは、社会の持続可能性と自治性が維持されていることを示唆しています。
– 初期の外れ値がなぜ発生したのかの分析は、改善のために重要かもしれません。
– ビジネスでは継続した安定性が信頼築に寄与すると考えられます。
### 結論
このグラフから得られる洞察は、社会経済の持続可能性と自治性が30日間の間、安定していることを示しています。予測モデルの信頼性も高く、予測と実績の一致が良好です。したがって、ビジネスリーダーは、この安定性を基に計画を立てることができそうです。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、実績値は0.6から0.9の間で横ばいの傾向を示しています。ただし、時折急激な変動が見られます。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドは若干の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 約0.6付近に外れ値があります。この点は他の点に比べてスコアが低く、何か特異な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、実際のWEIスコアの分布を表しています。
– 外れ値は黒い円で示され、通常の範囲をはみ出たデータ点です。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで、未来の予測スコアがどの程度の範囲で変動するかを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測値は、それぞれ異なるモデルによる未来のWEIスコアの推移を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは全体的に実績値の上限付近で推移し、少なくとも現時点では各モデル間に大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値はある程度の範囲内に集中しており、大きな変動は少ないことが示されています。これは、経済状況が比較的一定していることを示唆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、ビジネスや社会への影響**:
– 社会基盤や教育機会の安定性を示すこのグラフは、政策決定者や教育機関にとって安心感を与えるものでしょう。
– 外れ値が示す急激な変動は、特別な出来事や政策変更によるものかもしれず、これに対する洞察は将来の改善策に重要です。
– 予測モデルが示す上昇傾向は、教育機会の拡大や社会基盤の強化が期待されることを意味しています。これは、将来的な社会の成長や発展に寄与するでしょう。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のプロット（青い点）は概ね0.6から1.0の間にあり、全体として横ばいのトレンドを見せています。
– 予測の線（紫）は微妙に降下していますが、これは将来的なスコアの低下を示唆しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は数箇所ありますが、多くは予測の不確かさの範囲（グレーの帯）内です。
– 外れ値は黒い縁取りで表示されており、特定の日にスコアが極端に変動する可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際の実績を示し、黒い縁取りがあるものは外れ値を示しています。
– 予測値は赤い「×」で示され、これらも主に実績のトレンド内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測との間には現在大きな差異は見られませんが、予測が少しずつ下向きになっていることに注意です。
– ランダムフォレスト回帰や線形回帰による予測も含まれており、すべてが同様の下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的広い範囲に渡っているものの、中央値および平均は0.7から0.9の間に集中しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**
– スコアが安定している一方で、わずかながら下降傾向が予測されるため、「改善の必要性」を感じるかもしれません。
– 外れ値の出現によって、社会的または経済的に突発的なイベントが影響を与える可能性を示唆しています。
## ビジネスや社会への影響
このグラフから得られるインサイトは、社会WEIのスコアが現在は安定しているものの、将来的には注意が必要であることを示しています。外れ値の原因を追求し、予防策を講じることで、将来的なリスクを回避する戦略が求められます。ビジネスや政策決定においては、新たな施策やイノベーションが必要になるかもしれません。
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:
このヒートマップは、経済カテゴリの総合WEIスコアを示すもので、時間帯ごとに色で表現されています。以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を見ると、スコアに時間帯による違いが見られ、特定の時間帯がより高いスコアを示しています。特に午前中と午後の一部において、色の違いが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日と7月23日など、一部の日付で明らかに異なる色（黄色から紫色）が見られ、これらは急激な変動や異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、黄色は高スコア、紫色は低スコアを示すようです。これにより、特定の時間帯でスコアが特に高いか低いかが直感的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日でも、時間帯によりスコアが変動しており、これは日内の経済活動のパターンを示唆しています。午前の時間帯ではスコアが高く、夜間は低くなる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の特定の時間帯にスコアが集中して高くなっており、経済活動がその時間に集中的に行われている可能性が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、社会への影響**:
– このヒートマップからは、特定の時間帯や日に経済活動が活発であることが感じ取れ、これは政策の決定や企業の戦略において重要な指標となり得ます。例えば、広告キャンペーンや市場投入のタイミングに活用することが考えられます。
このヒートマップは時系列の傾向を視覚的に捉える上で非常に有用であり、経済活動を時間帯別に分析するための強力なツールとなります。
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:
以下は、提示された個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップに対する分析です。
1. **トレンド**:
– 全体としては特定のトレンドは見受けられません。色の変化が期間内で散発的に現れ、周期的な傾向は見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日や7月24日に非常に濃い紫色のプロットがあり、これらは明らかに数値が低い外れ値を示しています。
– 逆に、7月11日から7月15日あたりは黄色が多く、高いスコアを示しており急激な変動があった可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 色の濃淡は特定の日付と時間帯におけるWEIスコアの大きさを示しています。黄色は高いスコア、紫に近づくほど低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 特定の時間帯（深夜・早朝と日中のスコア）や特定の日付で色が偏っています。特に日中の時間帯にスコアの変動が集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間とスコアの関係性で見れば、多くの変動が日中（時間13〜16）に見られます。
– 日付とスコアは特に7月の第2週から第3週に変動が多いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人間はスコアの変動が特定の時間帯に集中していることに気づくでしょう。これは経済活動が特定の時間に活発になることを反映している可能性があります。
– ビジネスへの影響として、特定の時間帯にリソースや対策を集中させることが効率的であると判断されるかもしれません。
このヒートマップは、特定の経済活動の時間的なピークや低下を視覚的に示しており、それに基づいて戦略的な意思決定が行われ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:
## ヒートマップ分析と洞察
### 1. トレンド
– ヒートマップでは、色の変化によるトレンドが確認できます。特定の日付や時間帯において色が濃い部分があり、これはその時期のスコアが低いことを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月8日と19日に明るい黄色のプロットがあり、これらは一時的にスコアが高い急激な変動を示している可能性があります。
– 他の日付では、特に7月24日以降、スコアが低下していることを示す濃い色が多く見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いです。
– 時間帯（縦軸）と日付（横軸）の組み合わせにより、どの時間帯にどのようなスコアの変化があるかが明示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特定の時間帯（例えば7時-9時、15時-17時、23時など）において、特定の日付で集中的なスコアの変化が見られます。
– 複数の時間帯で類似した変動が見えるため、これらの時間帯が特に影響を受けやすい可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体として、日付が進むにつれてスコアの低下がある程度認識されます。このことは経済活動における停滞やリスクの増加を示唆しているかもしれません。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 特定の日や時間帯での急激な変動は、イベントや政策変更などの影響を受けている可能性があります。
– 社会WEI平均スコアの変動が顕著な場合、企業の経済戦略や社会政策に影響を与える可能性があります。
– 特にスコアが低下している時期において、経済活動を活発にするための新たな施策が必要となる可能性があります。
このヒートマップを人間が見ると、視覚的に色の濃淡を瞬時に理解し、どの時間帯や日付に注目すべきかを直感的に把握しやすいと考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関強度を示し、期間中の特定のトレンド（上昇や下降）ではなく、項目間の相関の強さを見るものです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな変動を直接示すものではありませんが、非常に低い相関値（例えば0.12など）は、他の多くの項目間で示される相関パターンからの逸脱として認識されるかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強度を示します。赤系は高い正の相関（0.8以上）、青系は負の相関（0以下）を示しています。
– 総合WEI関連の項目は多くの領域で高い正の相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではありませんが、各WEI項目の間での相関関係が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと他の項目との間に強い正の相関（0.78〜0.93）が多く見られます。
– 個人WEI（健康状態）と他のいくつかの項目（自由度と自治など）に比較的弱い相関が見られます。
6. **人間が直感的に感じること・社会への影響**:
– 総合WEIは多くの指標と高い相関を持っているため、経済や社会の変動が全体の幸福度や満足度に影響を与えていることが示唆されます。
– これにより、政策策定者やビジネスリーダーは、特定の指標（例: 経済的余裕）の向上が他の要素にもポジティブな影響を与えることを意識して、包括的な改善策を講じる必要があることを示唆しています。
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:
この箱ひげ図は、30日間にわたる様々なWEIタイプのスコア分布を比較しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– これは静的な箱ひげ図なので、時間的なトレンドを直接表しているわけではありません。ただし、各カテゴリのスコアの分布の傾向を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（ストレス関連）や個人WEI（心理的ストレス）には外れ値がいくつか見られます。これは、特定のサンプルが他のものよりも格段に低い（または高い）スコアであったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱は四分位範囲（IQR）を示し、中央の線は中央値を示しています。箱の上下の「ひげ」はデータの範囲を示しており、外れ値が点で表示されています。
– 色の違いは各カテゴリーの違いを強調していますが、グラフからは具体的な色の意味はわかりません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではありませんが、異なるWEIタイプ間の比較が可能です。例えば、個人WEI（総合的な健康）は比較的スコアが安定していますが、個人WEI（ストレス関連）は変動が大きく、外れ値も多くあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリは、他のカテゴリと比較して非常に広いスコア範囲を示しています（例えば、社会WEI）。これはそのカテゴリがより多様なデータポイントを含んでいることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 総合的に見れば、個人WEIに比べて社会WEIのほうがスコアが広範であり、社会的要因のバラエティや不確定性が高いことを反映しているかもしれません。
– ストレス関連のスコアが特に変動が大きいことは、職場や個人の健康管理の重要性を示唆しており、企業が心の健康支援に投資することの必要性を示しています。
このグラフは、個々のデータカテゴリのパフォーマンスや影響を視覚的に比較するための強力なツールです。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– **トレンドライン**: 一定の上昇から始まり、途中で横ばいを経て、後半は明確な下降トレンドを示しています。この期間の総合的なトレンドは、初期の成長からピークを迎え、その後減少する典型的な景気サイクルの一部を反映している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual（残差）**: 特に7月9日あたりに急激な変動が見られます。これは、予測不能なイベントや市場の一時的なショックを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– **Observed（観察された値）**: 全体的な動きを示すグラフで、特に短期間の急激な上昇や下降が視覚的に顕著です。
– **Seasonal（季節変動）**: 短期的な周期性の変動が確認できます。特定の要素が定期的に現れることを示唆しています。
– **Residual（残差）**: 短期間での予測困難な変動を捉えており、突発的な要因を考慮する必要があると示唆します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– **観察された値とトレンド**: 観察された値はトレンドと同じ方向性を持ちつつ、より細かい変動を示します。季節成分と組み合わさることで、全体の動きが立体的に捉えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各成分が独立して示されているため、直接的な相関は示されませんが、特に残差が一時的な変動を表すことから、他の要因と合わせて考慮する必要があります。
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**
– **直感的な理解**: 初期の安定した上昇が安心感をもたらす一方で、下降期には警戒が必要です。特に急激な変動が生じた時期に対しては、予防策や調整が求められるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: 経済活動や消費者信頼感に影響を与える可能性があり、下降期においては市場の縮小やリソースの再分配が必要になる可能性があります。ファイナンシャルプランニングやリスク管理の見直しが重要です。
この分析は、短期的な市場の動きや経済的影響を理解し、長期的な戦略を立てるのに役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **上昇から下降へ移行**: トレンド線が初期は上昇しており、中盤以降は緩やかに下降しています。これは、当初の成長が徐々に減速し、最終的に減少傾向に入っていることを示唆します。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 観測データでは、特に7月初旬と中旬にかけて急激な上下変動が見られます。これらの変動は外部の経済イベントや市場の変調を示している可能性があります。
– **残差部分**: 7月中旬に大きなピークがあり、これが外部要因によって引き起こされた可能性があることを示しています。
#### 3. 各プロットや要素
– **Observed (観測値)**: 全体の動きを捉えており、他の要素（Trend, Seasonal, Residual）の影響を受けた総合的な動向を示しています。
– **Trend (トレンド)**: 長期的な変化を示しており、一時的な振れや季節性の影響を除去した安定的な動きを表しています。
– **Seasonal (季節性)**: 短期的な周期的変動を示しており、定期的なパターンが存在することを示唆しています。
– **Residual (残差)**: トレンドや季節性から外れた部分。突発的なイベントや予期しない変動を示す可能性があります。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– トレンド、季節性、残差が観測値を構成しており、それぞれが異なる役割を担っています。短期の変動は主に季節性と残差によって説明され、長期の変動はトレンドによって表現されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドと季節性は相互に影響しつつ、観測データの変動を説明しています。急激な変動や不規則性は残差によって表現されており、トレンドから外れる箇所を強調しています。
#### 6. 人間の直感とビジネスや社会への影響
– **直感**: 初期の成長感覚が徐々に減退しているため、新たな対策や適応が必要であると感じられるでしょう。また、急激な変動は外部要因への敏感さを示唆し、注意が必要です。
– **ビジネス影響**: 上昇トレンドが下降に転じたタイミングをもとに、ビジネス戦略や市場予測に警鐘を鳴らすことが必要です。季節性を考慮した柔軟な戦略が求められるでしょう。
このグラフの分析によって、経済的な意思決定や市場分析への貢献が期待できます。
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分解グラフは経済カテゴリの社会WEI平均スコアを表しており、30日間のデータを解析しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**
– トレンドのプロットを見ると、初め上昇し、その後減少傾向です。具体的には、7月初めに上昇し、7月中旬から減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差プロットにはいくつかの急激な変動があり、特に7月中旬に大きなピークがあります。これは観測値における一時的な外れ値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**
– **Observed**: 実際に観測されたデータ。
– **Trend**: データの長期的な動向を示しています。
– **Seasonal**: 繰り返しの季節的なパターンを反映しています。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた後に残るランダムな変動です。
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性の組み合わせによって構成され、全体の振る舞いに寄与しています。トレンドの上昇・下降と季節性の周期的変動が、観測値の主要な動きに影響しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 系列がどういう風に動いているかが明示されているため、観測値と分解された要素の間に特定の相関が見られます。特に季節性が観測値の変動を短期間で捉えています。
6. **ビジネスや社会への影響**
– トレンドが減少傾向にあるため、経済全体や該当する市場セグメントにおけるパフォーマンスが低下している可能性があります。
– 短期的な政策の変更や市場イベントによって急激な変動が生じている場合、それらが観察された時点でのビジネス戦略に影響を与える可能性があります。
このグラフにより、通常のビジネス活動や政策計画を調整する必要があるといった洞察が得られます。特にトレンドの変化に注目して、将来の計画を策定することが重要です。
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、経済データのWEI (Weekly Economic Index) 構成要素を主成分分析（PCA）を用いて示した散布図です。以下に、視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– *第1主成分*（横軸）と*第2主成分*（縦軸）において、直線的ではありませんが、第1主成分が上昇するにつれて第2主成分の全体的な位置は上昇しています。このことは、ある種の関連性やトレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上にそれぞれのクラスタから離れた点が見られます。これらは潜在的な外れ値を示しており、データの異常な挙動や例外的な事象を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点の位置は、元の経済データの変動や特徴を主成分分析により2次元に投影した結果を示しています。プロットの密度が高い部分ほど、データが集中していることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データが特定の方向に集まっていることは、ある程度の相関や共変動を示しており、経済構成要素間の関係性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分は0.66の寄与率を持ち、第2主成分の寄与率よりもはるかに高いため、第1主成分が特徴の大きな部分を支配していることがわかります。分布が楕円形をしていることからも、主成分間の相関が伺えます。
6. **直感的な洞察**:
– ビジネスや経済への影響として、これらの変動は市場の一時的な不安定性を示唆する可能性があります。特に外れ値が経済的なショックや政策変更に該当する場合、速やかな対応が求められることがあります。
– 第1主成分の高い寄与率から、重点項目を絞った改善や分析が有効である可能性があります。
このグラフは、30日間の経済指標における変動のパターンを視覚的に把握するのに効果的であり、特に注目すべき変動の兆しを示しています。
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。