📊 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**
– **総合WEI**:
– スコアが 0.725 から 0.75 へわずかに増加しています。全般にわたる上昇気配が見られ、短期的にはプラスの傾向です。
– 大きな変動はなく、安定しています。
– **個人WEI平均**:
– スコアが 0.675 から 0.75 に増加しました。これは顕著な上昇であり、個人の状態が改善されたことを示唆します。
– **社会WEI平均**:
– スコアが 0.775 から 0.75 に減少しました。これは社会的状況が若干悪化したことを示す可能性がありますが、大幅な変動ではありません。
#### 2. **異常値**
– 提供されたデータに異常値は検出されていません。全体としてスコアの変動は比較的小さく安定しています。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 （STL分解）**
– 分解したデータがないため仮説的には、個人WEIの改善（個人経済、健康、ストレス管理、自由度の上昇）と、社会的要素の微減（社会の公正性、持続可能性の低下）が総体的に影響している可能性があります。
#### 4. **項目間の相関**
– **個人と社会スコア間の相関**:
– 経済的余裕（0.75→0.85）と個人自由（0.7→0.8）が高く、個人の幸福度に寄与していることが示唆されます。
– 社会の公平性（0.8→0.75）や持続可能性（0.75→0.7）の減少は、個人と社会平均の差異を生む要因であるかもしれません。
#### 5. **データ分布**
– 他の時点での箱ひげ図が無いこのデータでは分析が制限されますが、改善が見られる項目と横ばい・減少する項目があるため、分布はカテゴリによって異なる可能性が高いです。外れ値は報告されていません。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **主要な構成要素**: PC1 が 1.00 の寄与率で、データのほぼ全ての変動を説明します。WEIでの変動の多くは、個人の経済的・心理的・健康的な要素に支配されています。
– **意味すること**: PC2 が寄与していないため、他の要素（社会的要素）において、現在のデータセットでは大きな影響はないという示唆が出ています。
### 総括として
– 個人のWEIスコアに重点を置いた場合、経済的改善が顕著であり、幸福感の向上が可能性として推測されます。
– ただし、社会的要因の変動、特に社会基盤や持続可能性の低下は中長期的な影響を及ぼす可能性があります。
– 今後の動向をモニターし、社会的要素が個人スコアへどのように波及するかを観察することが必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績のデータ（青い点）は限られた期間（2025年7月1日から5日まで）に集中しており、特定の傾向は見られません。
– 予測のランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は30日間にわたり横ばいで、全体的に一定の値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– この期間において、実績のデータで外れ値や急激な変動は見られません。また、予測も非常に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青い点:** 実績データを示しています。
– **ピンクの線:** 予測のランダムフォレスト回帰結果を表しており、信頼区間や変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– グラフに含まれる他の予測手法のデータ（線形回帰や決定木回帰など）が表示されていないため、ランダムフォレストの予測のみが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 数データポイントのみでは相関を見出すのは困難です。分布も偏りなく、ランダムフォレスト予測は一定の安定性を示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響:**
– このデータからは非常に安定した経済状況が予測されています。急激な変動が予測されないことは、ビジネスには安心材料として受け取られ、投資や政策決定においてリスクが低い環境と解釈されるかもしれません。
– しかし、データポイントが少なく、さらなるデータ収集と分析が必要であることも考慮すべきです。長期的なトレンドや変動が捉えられていない可能性があります。
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:
このグラフについて、以下の点から分析します。
1. **トレンド**:
– 全体としてWEIスコアは横ばいの傾向があります。実績データ（青い点）が早い時期に表示されており、以降は予測データ（特にランダムフォレスト回帰）が横ばいで遷移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには若干のばらつきがありますが、目立った外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、初期の期間に限定されています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰の予測データを示し、安定した予測を提供しています。
– 横棒の灰色範囲は予測の不確かさを表していますが、全体としては狭い範囲に留まっています。
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大きな乖離はなく、予測が過去の実績に基づいて妥当に設定されていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは一致しており、高い相関があると予測されます。予測によるスコアの変動は非常に限定的です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、経済活動または指標の一部が短期間で非常に安定していることが分かります。
– ビジネスにおいては、短期間に大きな不確実性がない状況下では、安定した意思決定をサポートする可能性があります。また、予測手法（ランダムフォレスト）が安定した予測を提供していることは、アナリティクスにおける信頼性向上につながると言えます。
全体として、予測が精度高く設定され、安定を示している点で、安心感を与えるグラフと言えるでしょう。
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:
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/2025/07/経済_social_avg_scatter_30日間_20250701231010.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– プロットには初めの2日間の実績値があり、それ以降は一定の予測値が示されています。予測は完全に横ばいのトレンドであり、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値の間に小さな変動がありますが、全体としての急激な変動や外れ値は確認されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しています。
– 紫色の線は予測値を表しており、一定の同一値を保持しています。
– 予測の不確かさ範囲は色のついた帯で示されていますが、狭い範囲内での変動です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが2つしかないため、時系列間の関係性を具体的に述べることは難しいですが、予測が実績に基づいて横ばいとなっていることから、かなり安定した個人のWEIが想定されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは非常に限られており、分布や相関関係を述べるにはデータが不足しています。しかし、予測値の一定性は、過去のデータが安定していたか、モデルが安定を予測していることを示唆します。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– このグラフから見て、個人の経済的余裕が今後も安定して続くという予測が直感的に感じられます。ビジネスにおいては、こういった安定したデータが予測される場合、顧客の購入能力が安定していることを示し、プロダクトやサービスの販売計画においてはリスクが較小であると解釈できます。
– 社会的には、個人の経済的余裕が安定していることは、全体的な経済や消費動向が落ち着いていると見ることができます。これはポジティブな状況と解釈することができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実際のデータ（青い点）は初期に2つあり、その後のデータは予測のみとなっています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は30日間安定して水平で、新しいデータの変動がない限り現在のところ一定の状態を維持しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のところ、特に顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績の実際のデータを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、これが主要な予測モデルとして使われていることがわかります。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰など）は表示されていないが、同じスコアを示している可能性があります（グラフ上で重なっている）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータによれば、予測モデル間の差異はほとんどないように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルの一致度が高い場合、予測精度が高いことが示唆されます。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**
– 直感的には、健康状態が安定しているように見えます。この安定性がビジネスや個人の健康プランニングに安心感を与え、長期的な計画を立てやすくする可能性があります。
– 経済的には予測が安定しているため、無用なリスクを避けるための措置がとられ、予測に基づいた持続的な成長戦略を練ることが可能かもしれません。
全体として、予測が一致していることは、現在の健康状態が堅調であることを示しており、これを維持するための決定や投資をサポートするのに役立ちます。
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
– 散布点が僅かに示されており、全体的に計量されたスコアは一定の値に近い。
– ランダムフォレスト回帰による予測が行われ、その結果は一貫して水平ラインを描いている（0.6付近）。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現在のプロットでは外れ値や突然の変動は見られない。
– 実績データは2点のみで、非常に安定している様子がうかがえる。
### 3. 各プロットや要素
– 青い点は実績データを示しており、これが観測された心理的ストレスのデータ。
– ランダムフォレスト回帰による予測はピンクのラインとして示され、今回のデータ期間中は変化がほとんどない。
– 他の回帰分析結果（線形回帰、決定木回帰）はグラフには表示されていない。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現在のグラフでは、表示されているデータは実績データとランダムフォレスト回帰予測のみ。
– 他の予測手法のデータが表示されていないため、それらとの比較は不可。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データの日付範囲内での相関や変動は非常に限られている。
– 分布は均一であるかほとんど変化がないと予測されるため、統計的解析の結果と一致する可能性が高い。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人間的直感としては、30日間にわたり心理的ストレスが安定していると認識される。
– 経済的な状況が安定しているか、ストレスを引き起こす不確実な要因が抑えられている可能性を示唆。
– ビジネスや社会において、このような安定した心理状態の持続は、生産性の向上やポジティブな雇用環境につながる可能性がある。
全体として、このグラフは心理的ストレスが安定している状況を示しており、恐らく安定的な経済状況を反映しているものと考えられます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– グラフの期間全体を通じて、WEIスコアはほぼ一定で、上昇や下降するトレンドは見られません。これは横ばい状態を示しており、30日間で大きな変動がないことを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフには外れ値や急激な変動がほぼ見られません。データは一貫しており、予測の不確かさ範囲内で安定しています。
### 3. 各プロットや要素
– 青色の点は実績値を示し、30日間の評価期間の初期にのみ示されています。
– 紫色の線は複数の予測（線形回帰やランダムフォレスト回帰など）を示しており、これらの予測も安定して横ばいであることがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と予測値がほぼ重なっていることから、実績データは予測モデルによってうまく説明されていることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間には強い相関が見られ、異なる予測モデル間の結果も一貫しています。
### 6. 人間が直感的に感じること、および影響
– このグラフを見たときの直感的な印象は、安定性です。経済シナリオの中で「個人の自由度と自治」に関する指標が安定していると、社会の安心感や信頼感が醸成される可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとっては、安定したスコアがおそらく良好な状態を意味するため、急激な政策変更ではなく、現状維持の方針を取ることが推奨されます。
このグラフは、予測モデルが現状を適切に捉え、短期間での大きな変動が期待されないことを示しています。
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スコアのトレンドは、ほぼ一定で横ばい状態です。全体的に予測されているスコアも大きな変動は見られず、一貫していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値や急激な変動は見られません。データのばらつきもほぼなく、安定したパターンを示しています。
3. **各プロットや要素:**
– **実績（実績AI）:** 青色の点が示す実績データは、予測区間内に収まっています。
– **予測:** 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が用いられていますが、すべてがほぼ同じスコアを示しており、予測モデル間の大きな違いは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測モデルの間でスコアの差はわずかで、データは高い一貫性を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データとの間に明確な相関が見られ、どの予測モデルもスコアが安定していることを指し示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– WEIスコアの一貫性は、公平性や公正さが短期間で大きく変動することはなく、安定した環境が続いていることを示唆しています。ビジネスにおいては、特に急な戦略の変更が必要でないことを意味し、安心感をもたらす可能性があります。また、社会的にも大きな混乱や急変がないことを示し、安定した社会状況が続いていると直感的に感じられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青色）は、期間の初めに2点のみがプロットされ、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）による予測は横ばいで、スコアがほぼ一定であることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値や急激な変動は見られません。予測範囲内で安定しているようです。
3. **要素の意味**:
– 青色の点は実際の実績を示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、その安定性を示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実際の実績値と予測値がほぼ一致しており、予測の正確性が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 視覚的な情報からは、高い予測精度が期待できる安定した関連が見られます。
6. **直感的感覚とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることは、持続可能性と自治性においてポジティブな評価を反映している可能性があります。
– ビジネスや政策立案においても、この安定性は安心感を与え、長期的な計画立案に寄与するでしょう。
このグラフは、経済活動における持続可能性と自治性を評価するための安定した指標を提供しています。持続的な成長や政策評価に寄与するツールとして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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じて、「社会WEIスコア」はほぼ一定です。特に2025年7月1日から2025年9月1日までに顕著な上昇や下降は見られず、横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データポイント以降、スコアは一定しているため、外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績値を示しています。
– 薄紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、これが一定であるということは、モデルが変動を予測していないことを示しています。
– 薄灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色の実績データは限られた範囲で提供されていますが、それは予測の基礎として使用されています。しかし、予測自体は一定であり、相互の動きに関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 視覚的には「WEIスコア」が時間とともに変化しないため、相関関係や分布パターンは見受けられません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフはWEIスコアが安定していることを示しています。これは、社会基盤や教育機会に関する状況が安定しているか、新たなデータが少ないことを示唆しています。
– 安定性は一見望ましいですが、変化がないということは改善や進歩がなされていないという懸念もあり得ます。政策判断にはこの静止状態が最善かどうか慎重に考慮する必要があります。
全体として、このデータは現状維持を示していますが、潜在的な成長や改善の機会を探すことが求められるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは30日間にわたってほぼ横ばいです。予測も同様に横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日間に実績データが示されていますが、そこにも特に急激な変動や外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を表し、ピンクの線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示しています。特に予測データは一定の値を維持しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示していますが、こちらについても大きな変動はなく安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは一致しており、特に重要な差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で非常に高い一致があり、これが意味するのは、モデルの予測能力が非常に高いか、30日間に大きな社会変動がなかった可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアは安定しており、予測も同様であることから、共生・多様性・自由の保障に関して短期間での急激な変動やリスクは少ないと考えられるでしょう。
– ビジネスにおいては、この安定が投資や社員の多様性政策の安心材料となる可能性があります。また、社会的には共生や多様性への前向きな状況が続いているという理解を促します。
このグラフは、短期間におけるWEIスコアの安定を示すものであり、長期的な政策づくりや現状評価において有用な指標となるでしょう。
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:
このグラフは総合WEI（Weekly Economic Index）の時系列ヒートマップを示していますが、以下の点について解説します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体が均一な色で塗られているため、明確なトレンド（上昇、下降、周期性）は観察できません。データが一定であるか、変動がないことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が見られないため、外れ値や急激な変動も確認できません。一定の値が続いている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色は主にスケールの中間にあたる色合い（緑色）を示しており、これはWEIがその期間全体を通じて一定のレベルにあったことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一つのデータセットのみが表示されており、複数の時系列データ間の関係性を評価することはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 単一の値が表示されているため、相関関係や分布について明確な情報は得られません。この場合、均質な分布状態が続いていると見られます。
6. **直感的な印象と影響**:
– このグラフから直感的に感じるのは安定性です。30日間の期間にわたって経済指標が変わらず一定の水準にあることは、あるいは予測可能な範囲であることを示しています。
– ビジネスや社会においては、そうした安定性は、予測可能性を持つ計画や投資に対して好ましい影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは総合WEIが安定した状態にあることを示唆していますが、より詳細な分析を行うためには、他のデータや視点からの確認が必要です。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体がほぼ単一の色であるため、30日間にわたって特に顕著な上昇や下降、周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化がほとんどないため、外れ値や急激な変動は認識できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の範囲は提供されているが、実際の色の変化がないため、データは非常に安定している可能性が高いです。色がほぼ均一であるため、可視化したデータにはほとんど変化がないことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは1つのデータセットに基づいているようで、特定の関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布のばらつきがないため、相関関係や特別な分布の特徴を見つけることは難しいです。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– グラフが安定していることから、個人のWEI平均スコアがこの30日間で安定していることを示しており、経済状況や研究の対象は一定である可能性があります。特にビジネスや社会への即時的な影響は観察されにくいですが、この安定性は外部の不確実性が少ないことを意味する可能性があります。
この種の安定したパターンは、企業が長期計画を立てる際に安心感を与えますが、同時に新たな成長機会を探る必要も示唆します。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップが単一の色で均一に塗られているため、トレンドは明確でありません。色の変化がないことから、期間中に目立った変動はないと推測されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は見られません。データが一様で、全体的に安定しているようです。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色は統一されており、特定の時間や日付に関する重要な変化がないことを示しています。これにより、観測期間を通じて指標が一定であると解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一のヒートマップであるため、複数の時系列データは示されていません。他のデータセットとの直接的な関係は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一様な配色であるため、特定の傾向や相関関係を見つけるのは難しいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップは、期間中に測定された社会WEI平均スコアに大きな変動がないことを示唆しています。これは、経済や社会が安定していることを示す可能性があります。事業や政策においては、急激な変化に対する懸念が少ないことから、安定した計画を立てやすいかもしれません。
全体として、このグラフは、30日間の間における社会WEI平均スコアが一定である状況を示していると考えられます。
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:
このヒートマップは、WEI（Well-being Index）の各項目間の30日間における相関関係を示しています。以下にグラフ分析の詳細を示します。
1. **トレンド**
– トレンドそのものを示すものではなく、各項目の相関関係を視覚的に示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップの特性上、外れ値や変動は直接示されませんが、相関係数が±1に近いことが揃っているため、データポイント間での急激な変動は少ないことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色は正の強い相関（+1）、青色は負の強い相関（-1）を示しており、WEI項目同士の関係性を示しています。
– 例えば、個人WEI平均と総合WEIは強い正の相関を持ち、社会WEI平均と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）も強い負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIの各項目間での関係性が全体的には強い相関に収束しています。これは時系列の各データポイントが一貫して影響し合っていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は極端で、一貫して非常に強い（±1に近い）ことが特徴です。これは、選ばれたデータセットが非常に整っているか、項目間の相関が非常に高いことを示しています。
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**
– 全体的な強い相関関係から、各WEI項目は互いに深く結びついており、特定の要素が変化した場合、他の要素にも強く影響することを示唆しています。
– 例えば、経済の余裕が改善されたり悪化したりすると、健康状態や心理的ストレスなども大きく影響を受ける可能性があります。
– ビジネスにおいては、各項目に対する施策が広範囲にわたる影響を及ぼす可能性があり、政策立案に際しては注意が必要です。社会的には、特定の問題に対する対策は包括的に行う必要があることを示しています。
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、異なるタイプのWEIスコアが30日間でどのように分布しているかを比較しています。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプは、スコアの中央値が異なることが分かります。明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、特定のカテゴリがおおよそ他と比べて高い（例: 個人WEI（経済的余裕））または低い（例: 個人WEI（心理的ストレス））傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に見当たりませんが、一部のカテゴリは広い範囲のスコアを示しています。特に、個人WEI（経済的余裕）や社会WEI（公平性・公正さ）ではスコアのばらつきが小さいことが分かります。
3. **要素の意味**:
– 各ボックスは中央値、四分位範囲、最低値、最高値を示しており、色や位置は視覚的な識別を助けます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時に比較されている複数のカテゴリの間に特別な関係性や相関はこの図からは示されていませんが、特定のカテゴリ群はスコアが全体的に高いまたは低いグループに属していることが見て取れます。
5. **分布の特徴と相関関係**:
– 各カテゴリで中央値が大きく異なるため、WEIスコアが示す意味がカテゴリによって大きく異なる可能性があります。特に心理的ストレスや経済的余裕に関連するスコアの違いは明確です。
6. **直感的な理解と社会的影響**:
– 経済的余裕が比較的高いスコアを示しているため、この領域でのポジティブな状況が示唆されます。一方、心理的ストレス関連のスコアが他と比べて低いため、ここに注目することで社会的ストレスの緩和策を検討する必要があるかもしれません。また、社会的公平性や多様性のスコアは中間程度であり、これらの改善が議論の余地として残っていることが考えられます。
総じて、特定の領域での強みと弱みを特定し、それに基づいて戦略的施策を考慮することが望ましいでしょう。
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、経済カテゴリにおけるWEI（ウィークリー エコノミック インデックス）の構成要素を主成分分析（PCA）で可視化したものです。以下にこのグラフの特徴と可能な洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 二つのデータポイントが示されており、特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントが二つしかないため、外れ値や急激な変動は特定できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸が「第1主成分」（寄与率：1.00）、縦軸が「第2主成分」であり、データがどのように分散しているかを示しています。
– 二つのポイントの位置から、データが異なる特徴を持っていることがうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは、明確な時系列データというよりは、二つの要素の分散が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 二つの主成分間には明確な相関関係は見られません。データポイントが分散しているため、異なる特徴を持っ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**:
– ビジネスや経済活動において、異なる二つの要素が顕著に異なる特徴を示すことで、異なるアプローチや戦略が必要となる可能性を示唆します。
– 経済指数内の構成要素が異なる動きを示すことは、全体的な経済状況の評価において注意が必要であることを示唆します。
このグラフはデータの多様な特徴を捉える基礎を示しており、さらなる詳細な分析が必要です。
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。
