📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 要約
総合WEIスコアのデータに基づく分析では、重要な傾向、異常、パターンが示されており、個々の指標に関するより深い洞察を可能にします。異常値やトレンドに注目することで、重要な知見が得られました。
### 時系列推移
– **総合トレンド**: 全体として、総合WEIスコアは上下に揺れ動きつつ、7月の中旬から後半にかけて概ね上昇傾向が観察されました。7月6日から11日までのスコアは比較的高く、全体の健康と安定を示唆しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者共に全体として上昇傾向がありますが、社会WEI平均の方が個人WEI平均よりもやや高い水準で推移しています。
### 異常値
– **最小スコア付近の日付**: 7月3日や7月24日などの日付には、0.66や0.64といった低いスコアが異常値として現れました。
– **最大スコア付近の日付**: 7月6日や7月8日などの日付で、0.85以上の高いスコアも異常値として検出されました。
これらの異常スコアは、特定の日における突発的な経済イベントや社会的問題、或いは政策の変更などによる影響が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 7月を通しては上昇トレンドが確認され、7月末から8月にかけても高いスコアが維持されました。
– **季節性パターン**: 夏季の影響が現れ、一般的に社会活動が活発になる時期と一致する可能性があります。
– **残差**: 特定の日付でのスコア変動では、説明しづらい残差が確認され、高い外部的ストレス要因や予測困難なイベントがいくつか発生した可能性が示唆されます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップの分析から、個人の経済的余裕と社会的公平性のスコア間で強い相関が見られました。これは、社会的公平性が個人の経済的安定に直接影響を及ぼす可能性を示しています。
### データ分布
– 箱ひげ図では、総合WEIスコアは顕著な外れ値が見られ、平準化と不規則なスパイクの両方がありました。
### PCA分析
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1（0.65）が総合スコアの変動の主要な構成要素であり、PC2（0.13）が補助的な要素として機能しています。これは、トレンドや異常のほとんどがPC1によって説明されることを示しています。
### 結論
WEIスコアの傾向と異常を理解することは、社会政策の改善や予測不可能なイベントへの準備において重要なステップとなります。特に経済的余裕と社会的公平性の強い相関は、政策策定や調整において中心的な考慮事項となるでしょう。この情報から、より持続可能な経済対策や社会政策を策定することが期待されます。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/08/経済_combined_wei_scatter_360日間_20250806081342.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフには2つの異なる期間のデータが表示されています。左側の期間（約2025年7月から2025年9月の間）は、横ばいまたは軽微な下降トレンドを示しています。一方、右側の期間（2026年6月頃）は比較的安定しており、わずかな上昇トレンドを見せている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータに異常値が含まれており、それらは明確にマークされています。これらは特異な出来事やデータの誤差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、緑の点は前年の比較データです。また、異常値は黒の円で示されています。
– 予測値のデータポイントは「X」として示されており、各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が異なる線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータ（緑の点）は、予測値の妥当性や現在の実績データと比較するための基準として使われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側のデータは密度が高く、一定の範囲内に多くのデータポイントが集中しています。右側のデータはやや分散しているものの、一定の範囲に収まっています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 左側のデータ期間における異常値は、ビジネスプロセスや経済指標に対する潜在的なリスクや課題を示しているかもしれません。これに対し、右側のデータは予測可能性やシステムの安定性を示している可能性があります。
– 安定したトレンドは、企業や投資家にとって計画や予測を立てやすくなります。しかし、異常値の発生は外部要因によるものか内部的な誤りかを見極めるためにさらなる分析が必要です。
これらの情報をもとに、ビジネス戦略やリスク管理の調整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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは「実績（実績AI）」と「予測（予測AI）」の両方を示しており、左側に実績データが密集しており、右側に予測データが集まっています。
– 実績データは全体的に0.7から0.8の間に集中しており、特に大きな変動は見られません。
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存在し、異常値としてハイライトされています。しかし、その影響は全体のトレンドに大きくかかわらないようです。
– 実績データと予測データの間に大きなギャップが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績、緑の点は予測を示しています。予測データは実績データよりも未来に位置しています。
– 異常値は黒の円で示されています。
– 紫の線や領域は予測の不確かさ範囲を示しており、特に線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測結果が色分けされています。
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は時間的なずれがありますが、予測が過去の実績を基にしたものであることを示唆しています。
– AIによる予測と比較AIによる予測の違いも注目すべき点です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は狭く、予測データの分布はやや不確実性を持っていることが示唆されています。
– 実績が安定しているのに対し、予測にはある程度のばらつきがあることがわかります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 安定した実績に対し、今後の予測データには不確実性があるため、ビジネス戦略においては注意が必要です。
– モデルの異なる予測結果を考慮に入れることで、より精緻な判断を下すことが可能です。
– 垂直的な実績と予測のギャップは、現在の安定した状況が将来変化する可能性を示しています。そのため、リスク管理において重要な情報となるでしょう。
このグラフは、実績と予測の二つの視点に立って将来を見据えることが重要であることを示しています。
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:
このグラフの分析についてお話しします。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月〜2025年8月）では、「実績AI」のデータが密集しており、やや上昇しているように見えます。
– 右側（2026年7月）のデータは「昨年（比較AI）」として表示され、スコアの変動は少なく、横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータセットに「異常値」が黒いリングで示されています。これらは主にスコアが0.8付近から0.6付近に外れている点です。
– 急激な変動は左側で見られますが、右側のデータは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色分けは「実績（実績AI）」と「昨年（比較AI）」のデータを示しています。
– 灰色の範囲は「予測の不確かさ範囲」を示し、平均からの±3σの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AI」と「昨年（比較AI）」の間に直接的な関連性は見えないですが、右側のデータを左側の予測値として解釈することも可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各期間におけるデータの分布は異なり、最初の期間では密度が高く、後半の期間ではばらつきがあり、分布が広がっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期のデータの急激な変動は、予期しない経済的要因の影響を受けている可能性があります。予測には不確かさがあるため、これをどのように管理するかが課題です。
– ビジネス視点では、急激な変動に対するリスク管理が必要で、未来の計画における柔軟性が求められます。社会的には、経済的余裕の変化が生活の質に影響を及ぼす可能性があるため、注視すべきです。
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:
このグラフについて分析すると、以下の観点が挙げられます。
1. **トレンド**
– グラフは二つの期間に分かれており、左側が実績データ、右側が前年データとなっています。実績のスコアは約0.7から0.8の間で横ばい状態にあります。前年データも同様の範囲で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績部分にはいくつかの異常値（黒丸で囲まれたデータポイント）が確認されますが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績（青色）はAIによる実測値を表し、異常値は特定のイベントを示している可能性があります。
– 各予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、既存のデータから未来を見積もるためのモデルで、特に線形回帰の予測線が実績値とよく一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは、同様の範囲で安定しており、特別なトレンドの違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測は0.7から0.8の範囲に密集しており、高い相関があると考えられます。
6. **人間が感じる直感とビジネスや社会への影響**
– グラフからは、WEIスコアが安定しており、健康状態に大きな変動がないことが示唆されます。これは、経済活動や社会安定性に対しての安心感を与えるでしょう。ただし、異常値が何を示しているかを検討する必要があります。これにより、ビジネス上のリスクや、政策的な対応が必要な領域が見えるかもしれません。
全体的に、データは比較的安定しているように見えますが、異常値が示す要因をより詳しく分析することが重要です。
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:
1. **トレンド**
– グラフは、まず実績データが濃い青色で表示され、その後予測データが緑色で示されています。全体として、この期間の実績データは比較的一定で大きな変動がないように見えます。しかし、予測データは若干の増加の傾向を示しており、心理的ストレスが将来的に増加する可能性を示唆しています。
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受けられますが、それらは異常値として明示されているため、特に警告が必要です。予測データの方には急激な変動は見られず、安定した動きを示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績のデータを示しており、緑のプロットは将来的な予測を示しています。異常値は黒い縁で示されており、これによりユーザーが注意が必要なデータポイントを容易に識別できます。
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明確に区別されており、実績データのパターンを元に将来のストレスを予測していることがわかります。前年度の比較データと見比べて、予測値が妥当かどうかを検証するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の相関が示されているわけではありませんが、実績値と予測値が近接しているため、多かれ少なかれ実績のトレンドがそのまま反映されていると言えそうです。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスや社会への影響**
– このグラフから、一部のユーザーは心理的ストレスが徐々に高まるかもしれないと感じるでしょう。ビジネスにおいては、従業員の健康管理やストレス軽減プログラムの導入など先回りした対策の必要性を示唆しています。社会的には、ストレスが増加することで、生産性の低下や健康問題が広がる可能性があり、これは政策立案者にとって重要な検討材料となるでしょう。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績データ（青いプロット）がほぼ横ばいで推移しています。しかし、2026年ころからの緑色のデータ（前年のAI予測）は、色の濃淡に関わらず上昇または維持の傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の黒い円で囲まれたプロットは異常値を示しており、通常のデータ分布から外れています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを、緑のプロットは予測データを示しています。
– 四つの予測手法（紫、ピンク、赤のライン）があり、それぞれ異なるアルゴリズムによる見積もり結果を示しています。各手法に基づく予測範囲はグレーの帯で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績と予測は異なる軌跡を辿っています。特に、予測データはある時点を境に上昇しており、実績データとは異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかな相関は見受けられませんが、予測データ内ではある程度の密度集中が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこのグラフを見て、過去のデータが低位安定であるのに対し、予測データが成長の兆しを示していると感じるでしょう。これは、個人の自由と自治に関する状況が改善している可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、組織や政策が個人の自由を促進する方向に動いている可能性があり、それが経済や社会にポジティブな影響をもたらすと考えられます。
この分析はグラフ全体の動向を把握し、将来の意思決定に役立つ情報を提供することができます。
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**
– **実績AI**データ（青）と**昨年の比較AI**（緑）には、明確なトレンドが見受けられません。ただし、昨年と比較してデータの分布が狭まっている印象があり、安定性が増している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青の実績値の中には、いくつかの外れ値（黒の丸）として識別されるデータがあります。ただし、急激な変動はあまり見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の**WEIスコア**を示しており、緑の点は前年の**WEIスコア**を表しています。
– 色分けされた線（紫、薄紫）はAIによる予測モデル間の違いを表し、これもトレンドや予測の比較を行うために使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値（青）と昨年比較値（緑）の間には、緑の方がやや高めのスコアに分布しており、前年度と比較して現状がやや悪化している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と比較値の間には大きな相関は見られませんが、昨年の値が実績の値よりやや高いことから、社会的公平性が一時的に低下している可能性があります。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– 昨年度と比較して、実績のWEIスコアがやや低下していることから、社会的公平性の課題が若干悪化している可能性があります。
– ビジネスの視点では、このような傾向は企業の社会的責任（CSR）活動の強化や、政策介入が必要とされる分野かもしれません。特に、異常値（外れ値）が示されている点に着目し、さらなる分析が求められます。
### 総合評価
このグラフは、制度や施策の見直しを考える上での一つのきっかけを提供するデータと言えるでしょう。政策決定者や企業は、WEIスコアの変動要因をさらに分析することで、具体的な改善策を講じることが重要です。
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:
グラフを分析して得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる期間に分かれています。初期の期間（2025年7月から2025年12月まで）には、実績AIによるWEIスコアが0.8から1.0の間で安定して推移しています。続く2026年のデータ（比較AI）も同様に高いスコアを持っていますが、ややスコアが低くなる傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に、WEIスコアが約0.6付近で一時的に落ち込んでいる外れ値が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**は、過去のデータを示しています。
– **予測（赤い×マーク）**は、予想されるスコアを示しています。
– **異常値（黒い円）**は、通常の範囲外のデータポイントを示します。
– **前年度（緑の点）**は、過去の年度の比較データを示しており、その分布は若干低めです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと比較AIのデータには、スコアのやや低下が観察され、全体として保持されている水準が異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 始めの期間には、一つの急激な変動があるものの、全体としては比較的安定した分布を持っています。他の予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測範囲も示され、これにより異なるモデルの期待値が視覚的に把握可能です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアが比較的高水準であることは、持続可能性と自治性が高く満足できるレベルにあることを示しています。ただし、外れ値や比較データの低下傾向は警戒を要する点です。これらのデータはビジネスの持続可能性評価や改善の機会を見出すための基礎情報として利用されるでしょう。
全体として、グラフは状況の安定性を示す一方で、特定の期間における急激な変動や前年度との比較から来る懸念を示唆しているため、持続可能性に関する継続的なモニタリングが重要です。
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:
このグラフを見てわかることを以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から2025年12月まで）の実績は、ほぼ一定の範囲で横ばいになっています。
– 次の期間（2026年半ば）は別のクラスターで、こちらもほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のプロット（実績）には、いくつかの異常値が見られますが、全体として大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは「実績」で、過去のデータを示しています。
– 緑色のプロットは「前年の比較」で、過去の実績との比較です。
– 曲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）による未来のスコア推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在と過去（前年比較）のスコアの分布が異なりますが、重大な関係性は視覚上は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「実績」と「前年の比較」が互いに近接していますが、直線的な相関関係は見られません。
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**:
– このグラフから直感的に感じるのは、社会基盤や教育機会のWEIスコアが安定して推移しているということです。
– 現状維持が続くことで、持続可能性や過去のパフォーマンスにおいて安定的であると評価できます。
– ビジネスや社会の政策決定者にとっては、現状維持のままでは大きな改善は期待できないため、革新が求められるかもしれません。
このような分析から、改善が必要な箇所、または維持すべき箇所を特定し、適切な対策を講じるための基礎情報として利用できます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 青い丸は主に同じ期間内で一貫したレベルにとどまり、大きなトレンド（上昇または下降）は見られません。
– **前年（比較AI）**: 緑のプロットは、やや上昇傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青い丸で示されたデータには、黒い縁で囲まれたもの、つまり外れ値として検出されたデータポイントがあります。これらのデータは他の点と比較して異常な数値であることが考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青の丸で示される。
– **予測（予測AI）**: 赤い「×」が予測値を表しています。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色のエリアは不確かさを表しており、予測の幅を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測データは一定の関係があり、予測の正確さを検証するのに役立ちます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布自体は、一貫して高いスコアを持つ形で表示されています。全体として、異常値を除いて狭い範囲での集中が見られます。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **直感的な印象**: データのほとんどが高いスコアに集中しており、共生・多様性・自由の保障が一定水準で達成されていることを示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**: 穏やかなトレンドであることから、政策や戦略の継続的な実施が考えられます。外れ値の分析により改善の余地を特定し、より良い社会的成果を追求する必要があるでしょう。緑のプロットの上昇は、長期的な戦略においてポジティブな方向性を見出している証拠になるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化を見ると、時間帯や日付ごとに特定の周期性や変動があるようです。特に朝方（時間0-7）と午後（時間14-21）において、比較的一貫したパターンが認められます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付や時間帯において、明るい黄色や非常に暗い紫色が見られ、これらは他の時間や日付と比較して異常な値を示しています。例えば、2025年7月6日19時の明るい黄色は際立った高値を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを表しています。明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを示します。対角線上の日付や時間帯にわたって色が変化している箇所は特に注目すべきです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯間での色の変化を見ると、朝方と午後の時間帯に相関関係があるかもしれません。しかし、特定の時間においてランダムな変動もあり、それが日々の変化を生んでいる可能性もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯別に見ると、安定的なパターンよりも、変化が激しい箇所があります。例えば、午後から夕方にかけての高いスコアが見られることから、人々の活動が経済指標に影響を与えていることが伺えます。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 日中、特定の時間帯や日付に高まるスコアは、人々の活動が活発になる時間を示しています。経済活動が活発になる時間帯を把握することで、ビジネス戦略の立案に役立つ可能性があります。
– 突発的な変動を理解することで、特定の要因（イベントや政策変動など）が経済に与える影響を考慮することができます。
このグラフは、時間的および日付的な要素が経済活動にどのように影響するかを視覚化するための有用なツールとなっています。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の遷移から、時間帯ごとに色の変化があります。これは、特定の時間帯における個人のWEI平均スコアに変化があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に暗い紫色の部分は、他と比べて低いスコアを示しています。これは異常値や急激な変動を示す可能性があります。
– 7月24日には18時と22時において急激な変化があり、これが何を意味するのか調査が必要です。
3. **プロットや要素の意味**
– 色はスコアの高さを示し、黄色は最高のスコア、紫色は最低のスコアを示しています。この色のグラデーションを見ることで、どの時間帯に平均スコアが高いか低いかが視覚的にわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 直前や直後の日付と比較すると、ある時間帯におけるスコアの変動が周期的かどうか、また他の日も同様のパターンを示しているかを確認できますが、このグラフでは特定の周期性は見当たりません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアの分布を視覚的に俯瞰することで、特定の時間におけるスコアの変動が他の時間帯とどのように関連しているかを評価できます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 日中の活動時間にスコアが上がる（黄色を示す）傾向があり、これは仕事の生産性やエネルギーレベルが影響している可能性があります。逆に夕方や夜間にスコアが低下する場合、疲労や集中力の低下による典型的なパターンであるかもしれません。
– ビジネスにおいては、これらのデータを活用し、最もエネルギーの高い時間帯に重要なタスクを計画したり、効率的な労働時間の調整に役立てることができるでしょう。
このヒートマップは、個人の日々の活動や効率、感情状態に関する洞察を可能にし、ビジネスの戦略決定や個人のライフスタイルの最適化に寄与する情報を提供します。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 横軸の日付ごとに、縦軸の時間帯に対応するWEIスコアの色の変化を観察することで、スコアの時間的トレンドを把握できます。ただし、日ごとのスコアに大きな変動はなく、全体としては比較的一定しています。このことから、一定の安定した経済状況が続いている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時台の7月6日に顕著な黄色が見られ、他の時間帯や日付とは異なる高スコアを示している。これがなぜ発生したかを調査することは重要です。
– 23時台では、スコアが低下している時期（7月24日）があり、これも注意が必要な変動として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの高低を示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを示しているため、スコアの数値が高いほど、良好な経済状態を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に17時台から19時台にかけて、色の変化がみられ、時間帯ごとのスコアには若干の違いが見られます。これらの数値は異なる経済指標または活動が時間帯によって変化す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**:
– 明確な周期性は見られないものの、部分的な時間帯（特に夜遅く）がほぼ毎日低スコアに留まっていることに一定のパターンが見られます。
6. **人間が感じる直感的な洞察とその影響**:
– 高スコアは一般的に経済的な安定や成長を反映するため、7月初旬の高スコアはポジティブな市場の動きを示唆します。ただし、7月後半のスコアの低下部分は、警戒すべき経済的課題または外的要因の影響を考慮する必要があります。
– 社会やビジネスにおいて、ピーク時間の高スコアは特定の活動やビジネスモデルの成功を支援する働きを示唆します。動向を予測するためにさらなる調査と分析が求められます。
このグラフから得られる情報は、経済政策の策定やビジネス戦略の調整に役立つものであり、特定の時間帯や期間における市場の動向を理解する上で重要です。
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（Well-being Index）項目同士の相関関係を示しています。以下がこのヒートマップから得られる主要な洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体は相関を示しているため、時系列データのトレンドというよりも、関係性に焦点が当たっています。長期的に一定のパターンが続いているか、急な変化があるかといった「トレンド」は示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の項目間で著しく低い相関（例: 経済的余裕と健康状態の-0.15）が際立った箇所となり得ます。外れ値として注目に値します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤いセルは高い正の相関（0.5 ~ 1.0）を示し、青いセルは負の相関（0 ~ -1.0）を示します。濃い赤のセルが多い場合、それらの項目が強く関連していることを意味します。
– 例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」の相関が0.80と高く、個人と社会の尺度が密接に関連し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、それらの関係性**:
– 時系列データ自体は提示されていませんが、相関の高さから時系列における変動の類似性が推察されます。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関が0.93と非常に高く、時間的に一致した動きが見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の項目間で非常に高い相関（>0.85）が見られます。このような高い正の相関は、これらの項目が同様の要因によって影響を受けている可能性を示唆します。
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**:
– 直感的に、人々の健康状態や心理的ストレスは、経済状態や社会的要因によって影響を受けることが予想されます。
– ビジネスや政策立案においては、例えば「個人WEI（心理的ストレス）」が「社会WEI（公平性・公正さ）」と強い相関（0.72）を持つことから、社会における公平性の向上が心理的健康の改善につながる可能性があると理解され、社会政策の方向性に影響を与えるかもしれません。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、各WEIタイプの値が360日間でどのように分布しているかを示しています。明確な上昇や下降のトレンドよりも、全体の分布の状況を分析します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」に複数見られます。これらは異常値として捉え、特定要因の影響を受けた可能性があります。
3. **各要素の意味**:
– 箱ひげ図は、中央値、四分位範囲（IQR）、外れ値を視覚的に示しています。
– 各ボックスの高さや位置は、そのWEIスコアの分布のばらつきや中央値を表しています。たとえば、「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は幅広でばらつきが大きいことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプの比較から、異なる領域のWEIスコアがどう相関しているかを分析できます。特に「個人WEI（健康状態）」のスコアが他と比べ均一で安定していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布のばらつきや中央値の違いから、各指標がどれだけ多数派に集中しているかを推定できます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 経済的余裕や心の健康といった個人の指標に外れ値が多く見られることから、個人差が大きい領域では、政策や支援策が必須であることを示唆しています。
– 社会的な要素（共生、多様性）のスコアばらつきは、組織や地域間での対応の異質性を示し、平等を促進するための取り組みが求められます。
このように、箱ひげ図から全体の傾向と特異なデータを読み取り、政策策定への指針を得ることができます。
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:
グラフは主成分分析（PCA）を用いて経済データのWEI構成要素を可視化しています。以下、詳しい分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（横軸）は、データの大部分の分散を説明しており、右に行くほど影響が大きい要素が確認されます。
– 第2主成分（縦軸）は、全体の構成に対してはそれほど大きな影響を与えていないものの、微細な変動の要因を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が0.0に近いところでは、第2主成分のばらつきが小さいですが、負の領域ではばらつきが大きいです。これにより、特定のデータポイントにおいて急激な変動や外れ値の可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 第1主成分の値が高いほど、データセット全体において重要なバリエーションを持つ要素を示しています。
– ポイントの密集度やばらつきから、データセット全体の一貫性や異常なパターンが読み取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データが特定の方向に傾いていることから、第1および第2主成分間にはある種の相関が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分は、第2主成分に対してある程度の負の相関が見られます。このため、異なる経済指標が逆の影響を与えることを示唆しています。
6. **直感的に感じることでリスク管理や戦略に影響すること**:
– 経済の健康状態や特定のセクターの変動を特定する手がかりになります。成分間のリスクや影響を考慮し、ビジネスの戦略立案に貢献することができます。
– 特に外れ値となるデータポイントは、特別な注意を要し、これらが経済のどの部分に関連しているのかを更に調査することで、新しいインサイトが得られる可能性があります。
このPCAグラフから得られるインサイトは、経済の複雑な状態を把握し、適切な意思決定を行う手助けとなるでしょう。
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。