📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 1. 時系列推移：
– **総合WEIおよび個々のWEIスコア**:
– **総合WEI**: データ期間全体で明確な上昇トレンドが見られ、高値は0.85近くまで達しています。ただし、期間中に一時的な下降や上昇の変動も観察され、例えば7月3日や7月24日には顕著な一時的な変動がありました。
– **個別カテゴリ（個人WEI）**: 個人WEI平均は全体的に安定していますが、7月3日には変動が激しく、スコアの振れ幅が大きくなっています。
#### 2. 異常値：
– **異常値の検出**:
– 7月2日と7月3日に検出された異常値は、総合WEIスコアが0.66や0.64まで落ち込んでおり、通常の日と比較して大きく減少しています。
– これらの異常値は、経済的・社会的要因（例えば、市場や政策の変化など）が影響した可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差：
– **STL分解結果**:
– **トレンド**: 長期トレンドでは全般的に上昇傾向がありますが、幾つかの短期的な落ち込みが見られます。
– **季節性**: 特定の曜日や時間に一貫したパターンがある可能性があります。
– **残差**: 残差成分は全体的には小さいですが、特定のイベントや異常が起きた際に大きな振れを示しており、未説明の変動要因が存在します。
#### 4. 項目間の相関：
– **相関ヒートマップ**:
– **強い相関**: 経済的余裕と持続可能性は強く相関している、これは経済的基盤が持続可能性にもたらす影響が大きいことを示唆します。
– **独立性が高い項目**: 各項目の自由度、自律性と他の項目との相関が低め、特に心理的ストレスと他の要因は相関が低い。
#### 5. データ分布：
– **箱ひげ図からの示唆**:
– 各WEIスコアの中央値は比較的安定していますが、個々の事象に対する感度が異なり、外れ値も存在しています。
– 個人WEI（健康状態）では、下方への外れ値が多く見られ、個人の健康状態が全体スコアにとって脆弱な要素である可能性が示唆されます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)：
– **PCAの結果**:
– **PC1とPC2の寄与**: PC1は主要な変動の65%を説明し、これはWEIスコアの主要な動きは一つの大きな因子によって影響を受けていることを示唆します。
– 経済的余裕、持続可能性などがPC1に強く寄与しているため、これらの因子が評価全体の変動の中心的な決定要素です。
**総括**: この分析から、WEIスコアの動きは経済状況に強く影響されると同時に、他の個人および社会的要素に脆弱な箇所もあることが示唆されます。異常値や一時的な変動においては、政策や市場の変化が影響している可能性が考えられ、日常的なデータモニタリングが必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側では、WEIスコアは高い水準で横ばいです。2025年7月から2025年9月までは大きな変動は見られません。
– 右側のプロット群（2026年6月付近）は前年と似た範囲であるものの、若干ばらついているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータ群には特に異常値が見られます（黒い縁取りの丸）。
– 急激な変動は見られず、ある程度一定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績AIのデータを示しています。
– 赤い「X」は予測値で、2025年7月あたりに集中しており、その後の予測は見られません。
– 左側の緑のプロット群は前年と比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが同じ期間で比較されており、両者の間には大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年のデータと現在のデータは似たパターンを示しており、相関関係が高いと考えられます。
6. **洞察と影響**
– WEIスコアが高い水準で維持されているため、経済は安定しているように見えます。
– 異常値が発見されていることから、データの品質や予期せぬイベントの存在に注意が必要です。
– ビジネスや社会における経済安定性を示唆しており、投資先を選定する際の判断材料となります。
全体的に、安定した経済状況が提示されているが、異常値に対しては注意が必要であることを示唆しています。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青い点）は、初期の数か月間に横ばいの傾向があります。
– **予測データ**（緑の点）は、期間の後半での急激な増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **異常値**（黒い丸）は、全体的に実績データの中で一定の範囲内に分布していますが、予測データのグループからは外れた箇所にある時があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを表し、モデルによる予測が緑や他の色で示されています。
– **予測の不確かさ範囲**（灰色の背景）は、予測データの振れ幅を示すものとして大きな幅が取られています。
– ピンクと紫の線は、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）の動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルが予測するデータは実績データに重なっていないため、現時点では予測と実績の連動は見られませんが、今後のトレンドの違いを観察することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲に収まっていますが、予測のばらつきが広いことから、未来の変動が大きいと示唆されています。
6. **直感的な感じ方と社会への影響**:
– 実績データの安定と、予測における不確実性の幅広さは、将来的な市場や経済の不安定さを感じさせます。
– 計画や戦略の見直しが必要かもしれません。特に、予測による急激な増加が示唆するように、リソース配分や投資の検討が重要です。
– 予測データが示す変動を重視することで、先んじた立案や対応が求められるでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. トレンド:
– 初めの期間（2025年7月から2025年9月頃）までは、実績のWEIスコアが0.6から0.8の間でバラツキながらも横ばいで推移しています。
– その後、WEIスコアのデータが表示されていない期間があり、グラフは2026年に緑色の点が示す予測データに進み、数値が高め（おおよそ0.7以上）に集中しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 出だしのデータには異常値がいくつか見られ、スコア0.8付近から急に変動しているようです。
– 特に青の実績AIと黒の異常値が交差する箇所には注意を要します。
3. 各プロットや要素:
– 青色の点は実測データを示し、主に最初の期間に集中しています。
– 緑色のプロットは予測データを示し、2026年に向けての推測に基づいています。
– 黒の丸は異常値を示し、データの一部に異常があ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:
– 実測データと予測データの間に顕著なギャップがあるため、別々に考える必要があります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった予測手法が用いられ、それぞれ結果が異なる可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実測データと予測データ間の直接的な相関は示されていませんが、異なる期間のデータが別々の傾向を示していることに注目すべきです。
6. 人間の直感的な感じとビジネスへの影響:
– 実績データが過去の一定期間に抑えられているのに対し、将来的な予測ではスコアが安定して高めに推計されているため、今後安定化、あるいは回復傾向にあると直感的にも捉えられます。
– ビジネスへの影響としては、将来の予測がポジティブであれば、投資や意思決定においてより積極的なアプローチが検討される可能性があります。しかし、異常値やデータのギャップに留意しつつ、慎重な分析が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階（2025年7月から2025年8月頃）は、WEIスコアが0.8前後で比較的安定しています。急激な上昇や下降は見られません。
– 2026年1月以降はデータが不足していますが、予測モデルにより安定化が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に数点、明らかに異常値と見られるプロットがあり、これらは実績AIによるものです。
– 異常値が多数存在している可能性があります。
3. **プロットの意味**
– 青色の実績値は実績AIによって測定されたもので、実際のWEIスコアを示しています。
– 予測は複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって行われ、それぞれ異なる色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測AIのX印と比較AIの前年度データ（緑色のプロット）は、将来の傾向を予測する際に役立つ可能性があり、比較対象となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除くと、WEIスコアの分布は全体的に高めで、分散はそれほど大きくないように見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフ全体からは、短期間での個人経済的余裕（WEI）の変動が想定外であり、これが収まるのを期待する市場の将来予測があると考えられます。
– 異常値の存在は、一部の個人や家計に突発的な経済的ストレスが発生している可能性を示唆しており、政策的な支援が必要かもしれません。
### ビジネスや社会への影響
– **ビジネスへの影響**
– 高いWEIスコアの維持は、消費の安定や消費者信頼感の強化に寄与し、経済活動の活性化に寄与する可能性があります。
– **社会への影響**
– 異常値が示す経済的な不安定は、社会的安定へ影響を及ぼす可能性があるため、特別な注意が必要です。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **初期の期間**（2025年中頃）には、WEIスコアが0.6から0.8の間で密集しており、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。横ばいに近い状態です。
– **後半の期間**（2026年中頃）に、かなりの数のデータポイントが0.7から0.8に集中していますが、依然として大きなトレンドの変動は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として扱われている点が初期の期間に一部見られます。これらは周囲のデータと比べて異常値として認識されています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**は実績AIに基づくデータを示し、安定していることがわかります。
– **赤いバツ**は予測AIによるもので、乖離は見られません。
– **緑の点**は前年の比較AIによるもので、分布の違いを見ることができます。
– **紫、ピンク、灰色の線**はさまざまな予測モデルによる範囲や中央値を示し、全体としては実績データに近い範囲をカバーしています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測モデルは互いに密接に関連しており、一貫した予測を提供しています。前年の実績とも大きな差異はありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データが特定の範囲に密集しているため、スコアに大きな変動はなく、非常に安定した傾向があ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
– この安定したWEIスコアは、経済健康状態のポジティブな指標として捉えられます。変動が少ないため、信頼性が高く、予測可能であることが強調されます。
– ビジネス環境においては、リスクが低いことを示唆しており、投資や経営判断において前向きな影響を及ぼすでしょう。社会的には安心感を提供し、消費者の信頼にもつながる可能性があります。
全体として、このグラフは安定性を重視し、将来の予測が現実的であり、リスクが低いことを示唆しています。これは、政策決定やビジネス戦略の策定において重要な視点を提供します。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青）は比較的一定ですが、わずかな上下の変動があります。
– 予測データ（紫、緑）は2026年以降から示されていますが、散布に偏りが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が強調されていますが、これは実績データの一部として認識されます。
– 時間の経過による大きな急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円で表示されています。
– 異常値も黒い円で囲まれており、注目すべき要素です。
– 予測のばらつきは青い点と大きく異なる配色（紫、緑）で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に、顕著な一致や直線的な関係は見られません。異なる動向が予測されている可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ自体には強い相関は見られませんが、予測データは若干の増加傾向を示しています。
– 異常値の分析は、さらなる調査を必要とする課題を提起しています。
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**:
– ストレスレベルの予測が現状よりも高くなっていることは、経済や社会の不安定化を示唆する可能性があります。
– ビジネスや政策決定者には、心理的なストレスが増加する要因についてのさらなる洞察が求められるでしょう。
– 継続的な監視とデータの収集、多角的な分析が、ストレスの管理と対応のために必要です。
このグラフは、個人の心理的ストレスが未来においてどのように変化するかについての予測を提供し、社会全体の健康状態の指標となる可能性があります。
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:
### 解析
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月〜2025年12月）において、実績値（青色のプロット）は0.5付近で安定しており、トレンドは横ばいです。
– その後、2026年頃には、前年のデータ（緑色のプロット）の方が数値が高く、若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットにおいて、明らかに他のデータポイントから外れている「異常値」とされるプロットがあります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色のプロットは実績値で、データが収集された過去の結果を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しており、過去年度との比較を可能にしています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、標準偏差からの3シグマ内での予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは時間の推移に沿って並行しており、前年のデータは収集された実績と比較するとやや高い値で推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年後半の実績データの密度は高く、データが比較的一定の範囲に集中しています。
– 異常値も存在し、データ全体の分布を考慮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**
– 実績データが前年データに比べて低めで推移していることは、自由度と自治が前年から変化し、低下している可能性を示唆します。これは、政策や外部環境の変化が影響している可能性があります。
– 異常値の出現や予測の不確かさの範囲を考慮することで、将来的なリスク管理や政策立案において注意が必要です。
– 総じて、自由度と自治の改善に対する取り組みが期待され、経済的な決定に影響を及ぼ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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月から）のデータでは実績AI（青色）が不規則な変動を示していますが、全体としては大きなトレンドは見られません。データは0.4から1.0の間で変動しています。
– 最新のデータ（2026年）では、データポイントが複雑に分布していますが、全体としては値が比較的高い位置で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から9月の期間において、異常値（黒い円で表示されています）が観察されます。この期間に何らかの影響でデータ内に外れ値が生じたと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値で、黒い円は異常値を示しています。
– 緑色の点は前年同時期のデータであり、前年の値と比較することで、今年の変化やトレンドを推察することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと前年比較AIのデータを比較することで、年度ごとの変化を視覚化できます。2025年の実績値に比べて2026年のデータはやや高めの範囲にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIにおけるデータの変動幅の中に、予測（予測AI）が主要な動向を示しています。予測値が基本的に実績値をカバーしていることがわかります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– データが高い位置で安定している場合、社会の公平性や公正さが良好に保たれていると直感的に感じられます。
– 異常値が多い時期は、特定のイベントや政策が社会に異常な影響を与えている可能性が考えられ、その対応が求められます。
このグラフからは、社会の公平性や公正さが年度を通じてどう変化しているのか、政策やイベントがどのように影響を及ぼしているのかを視覚的に確認することができます。
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:
以下がグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じて、WEIスコアに大きな上昇または下降のトレンドは見受けられません。最初の期間ではスコアが高い状態で比較的横ばいで、後半の期間でも同様です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には複数の外れ値がありますが、最終的には安定しています。外れ値は異常値としてマークされています。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示し、2025年後半から増加しています。
– 緑のプロットは前年の実績値で、一部減少傾向が見られます。
– 予測の線（紫系）はすべて異なる回帰モデルを示していますが、全体として実績と一致している部分が多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年の実績値の間にやや逆のトレンドが見られます。
– 予測と実績値は概ね一致しており、予測モデルが現実をかなり正確に捉えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は2つの期間にわたり、異なる分布パターンを示しています。前半はより集中し、後半はスコアが若干低い。
– 高スコアの状態が続く傾向があり、持続的なパフォーマンスを示唆しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– このグラフからは、予測が過去の実績と一致しているため、将来的な安定が期待できると考えられます。
– 持続可能性と自治性に関して、ビジネスや社会戦略において安定したパフォーマンスを期待することができます。
– 外れ値は注意を要しますが、全体としては安定した進捗が見込まれると予想されます。
以上の洞察を基に、戦略的な意思決定を支えるデータとしてこのWEIスコアを活用できるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 前半（2025年7月～2025年11月）は青い点で示された実績AIデータが横ばいで推移しています。特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 後半（2026年5月～2026年7月）は緑の点で示された前年（比較AI）のデータが集中的にプロットされていますが、これも特定の上昇や下降の傾向はグラフからは見つかりません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点には、特によく見ると若干低めのWEIスコアの異常値が含まれており、これが外れ値として識別されているようです（黒い円で囲まれています）。
– 激しい変動よりも、むしろ安定した横ばい傾向が見て取れます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点「実績（実績AI）」：実績データ。
– 赤いバツ「予測（予測AI）」：特に強調された予測点としての表示はありません。
– 緑の点「前年（比較AI）」：前年のデータが後半部分に表示されています。
– 異常値は黒い円で識別され、データの外れ値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データと緑の前年データは別々の期間にプロットされており、直接的な相関を判断することは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青い点は比較的高密度で集まっており、バラツキの少ない一貫したデータパターンを示しています。
– 緑の点も同様に高密度に分布しており、大きな変動は見られません。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響**
– 直感的に見ると、社会基盤や教育機会に関する指標は安定しているように思われますが、異常値の存在は改善すべき領域があることを示唆しています。
– ビジネスや政策においては、外れ値となっているデータを分析し、改善策を見出すことで全体のパフォーマンスを向上させることが可能です。
このグラフから得られるインサイトは、特に変動が少なく一貫性があるものの、特定の異常値についてはより深い分析を通じて改善の余地があるということです。
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:
このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの時系列データを視覚化しています。それぞれの特徴を以下に説明します。
1. **トレンド**:
– 最初の部分では、実績スコア（青色の点）が比較的安定しています。時期が進むにつれて少し下がるトレンドがあります。
– 次の期間では、予測データ（緑色の点）が急増しており、上昇トレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青い点群に異常値として強調された黒い丸がありますが、全体的な変動は大きくありません。
– 緑色の予測データには外れ値はほとんど見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、安定からやや下降傾向を示しています。
– 緑色の点は未来の予測で、上昇傾向を示しています。
– 予測の不確かさ範囲は薄い灰色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測に直接関係し、予測モデルが未来の上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列の初期段階では実績データの変動範囲が限られていますが、予測データに移行するにつれて変化の幅が大きくなっています。
– 実績データと予測データの間に明らかな相関関係がありますが、予測の方が変動幅が広がっています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績データの安定ぶりから、現時点では社会WEIが維持されていることが人間に安心感を与える可能性があります。
– 予測データの上昇傾向は、共生、多様性、自由の保障が今後向上する期待を示唆しており、社会政策やビジネス戦略にとってポジティブな影響が期待されます。
このグラフは、社会における多様性と自由の保障に関する指標が、今後も改善されるという希望を示しているため、政策立案者や企業にとって重要な情報源となるでしょう。
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:
以下の分析を提供いたします。
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体からは、特定の周期性は見られませんが、時間帯や特定の日に色の変化が見られます。
– 一部の日時での変動（明るい色から暗い色）は、急激な変動を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月24日付近で色が急激に変化しており、外れ値や急激な変動を示しています。特に午後の時間帯で顕著です。
– 7月6日や19日にも明るい色が見られ、これらは異常値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はおそらくWEIスコアの大きさを示しており、黄色は高スコア、青や紫は低スコアを示しています。
– 時間帯によるスコアの変動が視覚的に把握でき、日による変動も明確です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付と時間の組み合わせによるデータの関係性が視覚化されていますが、それ以上の独立した時系列データは見当たりません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯でのスコアの変化において一貫したパターンはなく、一部の時間帯での高低の相関が限定的に見られます。
6. **グラフからの直感的なインサイトと影響**
– 経済活動の変動が特定の日時や時間帯で集中しており、特に影響力のあるイベントや要因があった可能性があります。
– 例えば、特定の日付（7月24日）は大きな経済イベントや新しい政策介入を反映している可能性があり、これがビジネスや社会に与える影響は無視できないでしょう。
このようなデータは、ビジネス戦略の見直しや、政策立案に対する重要なインサイトを提供するために活用されるでしょう。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは全体として特定の時間におけるWEIの変動を示しており、特に時間帯ごとに色が変化しています。時間帯や日によって明確なトレンドが見られ、周期性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日や時間帯で、通常の傾向とは異なる色が見られます。特に、7月24日の23時に突然の変動が見られます（暗い色のプロット）。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの変化を示します。濃い色が低スコア、明るい色が高スコアを表しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時間帯ごとに分割され、各時間の色の変化を通じて日々の変化を視覚化しています。特定の日の特定の時間帯に一貫した色の傾向が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間ごとのスコアに周期的変動が見られ、曜日や時間帯によるシステムの変化を反映している可能性があります。夕方から夜間にかけて、スコアの変動が大きいことが観察されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々は特定の時間帯での活動の増減や、季節や特別なイベントに基づく変動を確認できるでしょう。この情報は、特に時間依存のシステムを運営するビジネスにとって、効率的なリソース配分やマーケティング戦略の形成に利用可能です。
グラフは、時間ごとの変動を視覚的に捉える手段として有用であり、特にビジネスにおいては需要予測や戦略的計画において重要な役割を果たすことが期待されます。
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:
以下に示すのは、提供された社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップからの分析です。
1. **トレンド**
– 全体として、スコアは時間帯や日により変動しています。特に15時前後や23時から深夜にかけて、色の変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月6日19時には、スコアが非常に高い値（黄色）を示しています。この日は異常値として注目されるべきです。
– その前後では濃い色（スコアが低い）が続いており、急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットの意味**
– ヒートマップの色はスコアの高さを示しています。黄色が高いスコアを、濃い紫が低いスコアを示しています。
– 横軸の日付と縦軸の時間帯によって、24時間の動きや日ごとの変化が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの色の変化が一貫していないことから、特定の時間や日に依存したパターンが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例：15時以降や23時以降）に低スコアが続くことがあり、これは日常の経済活動や社会的な要素に関連す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**
– 人間はこのヒートマップを通じて、特定の時間における活動の効率や社会的ストレスの変動を理解することができるでしょう。
– ビジネスの観点からは、ピーク時や不規則な変動が顧客行動やサービス需要に影響を及ぼす可能性があります。たとえば、異常に高いスコアの日は何らかのイベントやキャンペーンが影響しているかもしれません。
これらの要素を基に、具体的なアクションや対策を検討することが、より効果的な経済戦略につながるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップの中で濃い赤色が多数見られることから、多くの項目間で強い正の相関関係があることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（経済的余裕）は、他の項目と比較して相関が低く、場合によっては負の相関が見られます。この異常なパターンは注目すべき点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– グリッドの色が濃ければ濃いほど（赤色）、項目間の相関が強いことを示しています。一方、青色のグリッドは負の相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数のWEI項目がある中で、個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（自由度と自治）間には特に強い正の相関が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と総合WEIや個人WEIの多くの平均値は、非常に高い正の相関を示しています。このことは、社会全体の幸福感と個人の生活満足度が密接に関連している可能性を示唆します。
6. **直感的洞察と影響**:
– 経済と社会福祉の相関が強い箇所が多く、人々が経済的に恵まれるほど、社会的・心理的健康が増進されることが示されています。ビジネスや政策立案者にとっては、経済政策が人々の生活全般に与える影響を考慮に入れることが重要です。特に、経済的余裕に関連する負の相関は、特定の政策が人々に不均一な影響を与える可能性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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは箱ひげ図で、各カテゴリのWEIスコア分布を示しています。全体的なトレンドよりも、各カテゴリ間の比較に焦点が当てられています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（社会的参画）」と「個人WEI（心理的ストレス）」に顕著です。
– これらは特定の要因によってスコアが大きく偏るケースがあることを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各箱（四角形）はデータの四分位範囲（IQR）を示し、中央の線は中央値を示しています。これにより分布の中心傾向とばらつきが分かります。
– 色調の違いが異なるWEIタイプを視覚的に分けています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的変化ではなく、各カテゴリ間のスコアの分散と中央値に焦点が当たっています。
– カテゴリ間の違いは、経済や社会、個人の特性によるスコアのばらつきを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済充実）」は中央値が高く、ばらつきが少ないため、安定した値が得られていることがわかります。
– 「社会WEI（生態系・多様性・自由の尊重）」では中央値周辺にばらつきがあり、特性が多岐にわたって影響する可能性を示しています。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– 高い中央値が示されているカテゴリは、安定した経済環境や社会的充実を反映している可能性が高いです。
– 外れ値の多いカテゴリは、個人の状況や社会的問題においての多様な挑戦を示しています。
– 各カテゴリの特性を理解することは、政策立案やビジネス戦略の策定において有用です。たとえば、外れ値の原因分析は、新たな機会の発見やリスク管理に寄与するでしょう。
この箱ひげ図からは、特定の経済・社会指標における安定性や課題が視覚的に把握でき、実務的なインサイトに繋がります。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– 主成分1（x軸）は全般的に右上がりのプロットが多く、右にいくにつれ主成分2（y軸）はやや下降しています。これらの点の分布から、データは横ばいまたは軽微な低下傾向があると見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の点は全体に広がっていますが、顕著な外れ値は特には見られません。密度が高い部分は、中央からやや左上に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は特定の経済指標やデータポイントを示していると考えられます。第1、第2主成分の寄与率がそれぞれ0.65と0.13ですので、第1主成分がより多くの総分散を説明していることになります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データ全体がPCAによってプロットされているため、複数の原変数がこれらの主成分に影響を与えている可能性があります。そこから、ある程度の相関が見られると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は、第1主成分の幅が広く、第2主成分の縦方向には比較的狭いことから、第1主成分に大きな影響があることがわかります。相関は強くないものの、軽度の負の相関がある可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析は多変量データを簡素化する手法で、このグラフは視覚的にデータの主な変動を示しています。経済の指標や構成要素が分析されていることから、正しい解釈を行うことで、今後の経済状況の変化に対する予測や戦略立案への役立ちが期待されます。データの中心付近にプロットが集まっていることから、安定状態にあるインジケーターが多いと推測されます。このような安定性が保たれる限り、ビジネス活動や政策決定は安心して進められそうです。
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。