📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコア（Combined WEI）**: 総合WEIスコアの推移を見ると、7月1日から7月2日にかけて一貫したスコアの変動は観測されません。スコアは0.725から0.75の範囲にあり、わずかに上昇の傾向があります。これは短期的には安定した状態を示しています。
– **個人WEI平均（Personal Avg）**: 個人WEI平均は、7月1日最初の時点で0.675から開始し、すぐに0.75まで上昇し、再び7月2日には0.7に下がっています。これから、わずかな上昇傾向がある一方で、短期的な変動が大きいことがわかります。
– **社会WEI平均（Social Avg）**: 社会WEI平均は7月1日に最高0.775に達しましたが、その後横ばいの0.75に留まっています。これは、社会的要素が比較的安定していることを示唆しています。
#### 2. 各詳細項目の推移
– **個人の経済的余裕**は高め(最大0.85)であり、一時的な急上昇（+0.1）を示しましたが、その後平常に戻っています。この変動は、経済環境の急激な変化や予期せぬ経済的支援を反映している可能性があります。
– **健康状態**と**心理的ストレス**のスコアは小幅な上昇のみで安定しており、個人の心理的および健康的側面が急激に変動していないことを示します。
– **自由度と自治**も微増していますが、これは個人の裁量や決定権に関連する要因が変動したことを示しているか、それだけで促される他の要因の影響を受けている可能性が高いです。
– **社会的公平性**には、顕著な低下があり、7月2日に0.6まで下落しました。この大幅な低下は社会的不安や不公平な出来事が発生した可能性を示しています。
– **社会的持続可能性**と**社会インフラ**は安定または上昇の傾向が見られ、持続可能な開発やインフラの充実が進んでいる様子を表しています。
– **共生・多様性の保障**も安定しており、社会的に多様性が認められていることを示唆しています。
#### 3. 異常値
このデータセット内に異常値は検出されていないと報告されています。
#### 4. 相関性
PCAの結果によれば、主要な構成要素PC1が67%の寄与率を持ち、PC2が33%の寄与です。これは、データの変動は主に一部要素（例えば、経済的余裕や社会持続可能性など）によって説明されるということを意味します。多くの項目が関連性を持ちながら、単一の要因がより強く影響していることを示しています。
#### 5. 箱ひげ図によるデータ分布
箱ひげ図が提供されていないため、分布の詳細解析はここでは行っていませんが、上述の通りデータに大幅な揺らぎや外れ値の検出は報告されていません。
### 結論
この分析から、短期間内のWEIスコアは概ね安定しており、特に社会的側面での安定性が強調されています。しかし、個人の経済状況や社会的公平性に一時的な変動が見受けられるため、これらの項目には変動可能性があることに注意を払うべきです。さらに、PCAからは経済の変動が全体的なWEIスコアに対して大きな影響を与えていることが示唆されています。
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:
以下にこのグラフに関する分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、短い期間で横ばい状況です。
– 線形回帰（緑色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）はともに緩やかな下降トレンドを示していますが、法定木回帰（紫色）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在の実績データには顕著な外れ値は見当たりません。
3. **各プロットの意味**:
– 大きな区分：実績データは評価された結果。
– 赤い×：予測データ。
– 各線（緑色、紫色、ピンク色）は異なる予測モデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰線は異なった予測モデルでの未来の動向を示し、全体的に実績データより下に位置するため、将来的には低下の可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の範囲では、各予測モデルが類似した傾向を示しており、実績と予測の不確かさ範囲（グレーの帯域）内に収まっています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 全体として将来的なWEIスコアの低下を予測しており、これは経済状況の悪化の可能性を示唆しています。特に、何かしらの要因（政策変動、外部ショックなど）が影響している可能性があります。この情報は、例えば投資判断や政策決定に利用可能であり、対策が必要となる場合があります。
このグラフからは、今後の経済状況に注意が必要であることが直感的に感じ取れます。各モデルの予測を参考に、どのような対策が必要か検討することが求められるでしょう。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データは安定しており、ほぼ横ばいです。
– 線形回帰はやや下降していますが、ランダムフォレスト回帰はフラットです。
– 決定木回帰のみが明確な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在の実績データには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**:
– 青いプロットは実績データを示しています。
– 予測範囲の不確かさをグレーの帯で示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測が描かれ、それぞれ異なるトレンドが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体として、実績とランダムフォレスト回帰の予測が最も一致しています。
– 決定木回帰は最も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**:
– 実績データとランダムフォレスト回帰の間に強い相関があると考えられます。
– 線形回帰と実績データはやや不一致です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 現在の実績データが安定していることはポジティブなサインと取れます。この安定性が続くと予測できることは、ビジネス戦略を計画する上での安心材料となるでしょう。
– 決定木回帰が示す下降トレンドが実際に起こるならば、何らかの対策が必要になるかもしれません。
– 全体として、予測が多様であるため、意思決定には慎重な判断が求められます。
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:
### グラフ分析
以下にグラフの視覚的な特徴と、そこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– **実績AI**データは、グラフの左端において安定した水準にありますが、全体のトレンドはまだ見られません。
– 予測値においては、**ランダムフォレスト回帰**が他の予測手法と異なり、減少する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のところ外れ値や急激な変動は見られませんが、予測の方法によりばらつきがあります。
3. **各プロットや要素**
– **実績AI**は青いプロットで、現在の状況を示します。
– **予測AI**は赤いプロットで、将来の予測を示す予想点です。
– **予測の不確かさ範囲**は、予測値の信頼区間を示しており、将来の不確実性を反映しています。
– **予測手法**（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる予測線で示され、異なる予測モデルの結果を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法間で結果の相違があり、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルと比較して異なる動作をしています。これは、より多くの要因を考慮している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の分布は狭く、予測手法によって全体のトレンドが異なるため、詳細な分析や追加データが必要な可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会的なWEIスコアがこのまま維持または減少する場合、社会経済的な安定に影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネスや政策立案者は、異なる予測手法の結果を注意深く検討し、最も現実的なモデルに基づいて対応策を講じる必要があります。
このグラフから、将来的なトレンドをより正確に予測するためには、データの継続的な収集と、より精緻なモデルの構築が重要であると言えます。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は初期数日間は横ばい状態で安定しているが、その後のデータは提供されていない。
– 予測値として計算された線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のうち、ランダムフォレスト回帰（紫色）は急激に下降していることが確認できる。他の回帰手法（緑色、ピンク色）は比較的横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰による予測が非常に急激に下降し、最終的に0に向かっている点が注目に値する。その他のデータセットは大きな変動を示さない。
3. **要素の意味**
– 各色の予測線は、異なる回帰モデルによる未来予測を示しており、それぞれが異なる経済的未来を示唆している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰に基づく予測が、他の予測手法と著しく異なる結果を示している。これにより、回帰モデルごとの性能や特徴が差別化されている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、実績データの変動範囲を反映しているが、異なるモデルの予測は当初想定された不確かさ範囲内に収まっていない。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフから直感的に感じるのは、ランダムフォレスト回帰の影響による経済的な余裕が急激に減少する可能性があるという懸念である。
– 実績値は安定しており、他の予測手法は安定を示しているため、ランダムフォレスト回帰の結果に疑問が生じる。これは、経済的施策や外部要因の突然の変化と捉えられるかもしれないが、可能性の調査が必要である。
– 予測モデルの違いが大きな影響を与える場合、異なる視点からの分析や複数の手法の影響を考慮した上で、慎重な意思決定が求められる。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は、初期の数値が安定していますが、予測（AI）は徐々に上昇し、最終的に横ばいになる傾向があります。ランダムフォレスト回帰による予測は一貫して高い水準で横ばいです。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は初期値から大きな変動はなく、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。実績データは非常に安定しており、予測データも大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実際のパフォーマンスを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を表しており、予測が比較的一貫していることを示唆しています。
– 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）は異なる色で表され、それぞれの予測力を比較できます。
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の相関は高いです。ランダムフォレスト回帰は、他の回帰モデルよりも高い予測値を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデル（特にランダムフォレスト）との間には強い正の相関が予想されるが、予測値がやや高めに出ています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 予測全体が安定しているため、健康状態（WEI）が今後も良好に推移することを示唆しています。
– この安定した予測は、健康関連のビジネスや政策において安心感を提供し、長期的な計画を立てやすくします。
このグラフは、個人の健康状態が今後も安定して良い状態を維持する可能性が高いことを示しており、それが社会全体に与えるポジティブな影響が期待されるでしょう。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は初めの数日において計測されており、安定しています。
– 予測データ（線）は3つの方法で示されています:
– 線形回帰（シアン色）は横ばいの傾向を示しています。
– 決定木回帰（紫色）は、時間の経過とともにWEIスコアが直線的に上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰も横ばいで、線形回帰と一致しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データのポイントは非常に限られており、明確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**
– グラフ上の青い点は、実際に記録された実績値を示しています。
– 灰色の帯は、予測の不確かさの範囲を表し、xAI/3σとして計算されています。
– 予測データは、異なる色の線で表示され、それぞれ異なる予測方法に基づく結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較では、実績は安定しており、予測も全体としては横ばいまたは徐々に上昇する傾向を示しているため、予測モデルの選択により異なる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が限られているため、広範な相関を分析するにはデータが不足しています。
– ランダムフォレストと線形回帰の予測が一致していることから、現状では横ばいを見込んでいるが、決定木回帰では上昇傾向を示しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータは、短期間の心理的ストレス状態を測定していますが、大きな変動は観察されません。
– ストレスレベルが安定しているという仮定がもとにされているため、特にこの期間の心理的健康に重大な問題はないと推測できます。
– ただし、決定木回帰が示唆する潜在的な上昇傾向は、中長期的には注意が必要であり、ストレスケアの施策が求められる可能性があります。
このグラフの解釈は、データの期間や予測の信頼性に依存しており、新たなデータポイントが追加されることで、より的確な分析が可能となります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）はわずか数日分しか表示されておらず、一定の高い水準で安定しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はすべてほぼ水平で、期間中のWEIスコアが一定であることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 法決定木回帰（紫色の線）は急激に減少し、その後スコアがゼロに達しています。これは他の予測と大きく異なり、異常な変動として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータで、最初の数日に高いスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績がこの範囲内に収まっていることがわかります。
– 他の予測（プロット）は異なるモデルによるもので、WEIスコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ほとんどの予測モデルは安定したスコアを示しており、予測されたWEIの安定を示唆していますが、決定木回帰は例外であり、何らかの要因による変動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**
– 実績データが示すスコアと他の予測の蓋然性範囲が一致しており、全体的に安定した経済状況を反映しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間としてみると、実績が予測範囲内にあることから、現在の経済環境が比較的予測可能であるとされるでしょう。
– ただし、法決定木回帰の急激な下降は潜在的なリスクを示唆しており、特定の構造的要因が変化すると大きな影響があることを警戒する必要があります。
– ビジネスや社会への影響としては、安定的なWEIスコアの維持は、政策立案者や企業が中長期的な計画を立てる上での安心材料となる一方、突発的な変動の可能性をすぐに検討する必要があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は初日のデータのみ表示されており、その後のデータはありません。
– 全体的に、予測線（特に青緑色の線形回帰とピンク色のランダムフォレスト回帰）は横ばいで、一定のWEIスコアを示しています。
– 薄紫色の決定木回帰は急激に下降し、その後も低いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 薄紫色の決定木回帰に関連する急激な下降が外れ値として見られます。これは他の予測方法と著しく異なり、重要な変動として考慮されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、初日以降データがないため比較が難しいです。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は初日のみで、計測のばらつきを示唆しています。
– 予測モデルによる線は、各モデルの予測するWEIスコアの安定性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの出す結果に大きな差があります。特に、決定木回帰の結果は他と大きく異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの直接的な相関は判断できませんが、モデル間での相関が低いです。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– このグラフの人間が感じる直感は、予測モデルが異なるために結果に大きな不確実性があるということです。
– ビジネスや政策決定においては、特定の予測モデルに頼ることがリスクとなる可能性があります。特に、決定木回帰の予測から得た判断は慎重を要します。
– 社会の公平性・公正さ（WEIスコア）に関する政策決定の際に、複数モデルの結果を考慮し、総合的な判断を行うことが重要です。
このグラフを通して、データの不確実性に対する理解と慎重な意思決定の重要性が強調されています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、初期における急激な変動が見られるが、その後の時期についてはデータがない。
– 予測データ（異なる回帰モデル）は全般的に安定した高い水準（0.8から1.0）で横ばいで推移している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績プロットは、最初の数日間でばらつきがあり、急激な変動がある。
– 予測データには顕著な外れ値や急激な変動は見られない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は実際の観測データを示し、予測（赤い×）はAIによる予想値である。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）は、予測の信頼区間を示し、実績がこの範囲内に収まっていることが望ましい。
– 他の色（シアン、緑、マゼンタ）は、異なる回帰モデルによる予測を意味する。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデルの予測は互いに非常に近い結果を示しており、一貫した予測がされていることがわかる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データにおいて相関を見出すのは難しいが、いくつかのコンポーネントは高い値（0.8–1.0）の安定領域に収束する傾向がある。
– 各回帰モデルの予測結果は一貫性があり、信頼度が高いと考えられる。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データの初期段階での変動は、短期的な不安定要因が存在する可能性を示唆し、持続可能性や自治性に関する課題を浮き彫りにしている。
– 安定した高い予測スコアは、一度問題が解決されれば高い持続可能性の証明となる可能性がある。
– 社会やビジネスにおいては、これらの指標が高水準で安定していることは、取り組みの成功や持続可能性が実現できていることを意味し、ポジティブな影響を与えることが期待される。
このグラフからは、短期的な問題解決が持続可能性の確保に重要であることが強調される。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青点）は安定しています。
– 線形回帰予測（紫線）では明確な下降トレンドが予測されています。
– ランダムフォレスト予測（ピンク線）も横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに大きな変動は見られません。
– 予測不確かさ範囲（灰色）の中で値は安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績（青点）：現在の実際のWEIスコア。
– 予測AI（赤×）：予測された値。
– 灰色の範囲：予測の不確かさの範囲。
– 他の予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）：異なる手法による未来の傾向の推定。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は異なる傾向を示していますが、実績と比較すると横ばいが支配的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データとランダムフォレスト予測は良く一致しており、相関が高い可能性があります。
– 線形回帰予測は異なり、下降傾向が顕著です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データは安定していることから、現状の社会基盤と教育機会には大きな変化がないとみられます。
– 現状を維持する政策が成功している可能性がありますが、線形回帰の下降予測は警戒を促しています。
– ビジネスや政策決定者は長期的な改善策を講じる必要があるかもしれません。
このグラフは、短期間の安定性を示しているとはいえ、長期的な視点での監視が求められることを示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは初期の数日間観測され、その後のデータは見られません。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一定を保っています。ランダムフォレスト回帰の予測ラインは他の予測より高く一定です。
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。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績のプロットは静的であり、予測に基づく範囲（灰色の範囲）と一致しています。
– 予測は異なる回帰手法で示されていますが、全体としては安定しています。
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の間に大きな乖離はありませんが、予測の精度や変動は各手法間で若干異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ランダムフォレスト回帰の予測が他の手法よりも高い一定値を示していますが、全体的に予測結果には大きな差異はありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人々は社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が安定していると感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、特にWEIスコアに影響を与える政策やイニシアティブが適切に設計され、継続されていると評価されるかもしれません。
– 社会的には、この安定性は社会の調和や持続可能な発展の観点から肯定的な兆候と受け取ら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、提供された時系列ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには明確な上昇または下降のトレンドは見られません。異なる日付で色が全く異なるため、日ごとの変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01から2025-07-02にかけて色が大きく変化しており、急激な変動が発生しています。
– 黄色から紫色への急激な変化は、データ内で極端な値があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は数値を示しており、黄色が高い値、紫が低い値を表しています。この場合、2025-07-01の夜間（19時以降）に高い値を示しています。
– ヒートマップの縦軸は時間帯を示しており、横軸は日付を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2日の間で明確な連続性や類似性は見られず、各日のデータは独立して急激に変化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化が大きいため、正確な相関関係を見出すのは難しいですが、特定の時間に急激な変動が集中しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 見る人は特定の時間に不規則なイベントが起こっていると直感的に感じるでしょう。このような急激な変動は市場や経済活動における特定のイベント、たとえば重大な経済発表やニュースによる影響を反映している可能性があります。
– ビジネスにおいては、このような急激な変動を正確に把握することで、リスク管理や戦略的意思決定における重要な要素となるでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づいた分析です。
1. **トレンド**:
– 現在のデータは2日間のみ表示されています。したがって、長期的なトレンド（上昇、下降、周期性）は観察できません。ただし、短期的には日毎に異なる傾向が見られるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時において、色の変動が非常に大きいことが目立ちます。7月1日の19時には高いスコア（黄色）が見られ、次の日には低いスコア（紫色）に変化しています。これは急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色の濃淡は、特定の時間帯におけるWEIスコアの程度を示しています。黄色は高いスコアを示し、紫色は低いスコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– このグラフは2日のデータを表しており、それぞれの時間帯でのスコアの変動を観察できます。特に、19時の時間帯の変動が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 直接的な相関関係を示す追加のデータや他の系列は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 19時の時間帯に注目して、特に7月1日は何か特別なイベントや活動が影響して高いWEIスコアをもたらした可能性があります。例えば、経済的な発表や社会イベントが考えられます。
– 社会やビジネスに対する影響として、この時間帯の活動について調査することで、重要な要因を特定し、戦略的な意思決定を支援することが可能です。
この情報を基にさらなる調査を行い、ビジネスの効果的な対応策を検討することが勧められます。
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:
以下は、提示されたヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド:**
– ヒートマップでは、時間ごとの変動は見られますが、大きなトレンドは特定できません。この短期間（30日間）では、明確な上昇または下降トレンドを視覚的に判断することは難しいかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年7月1日の19時の値が非常に高く、明確な外れ値となっています。この時間帯だけ異常に高い値を示しており、何らかの突発的なイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡がその時点でのWEIスコアの大きさを示しています。黄色が濃い部分ほど高い値を示し、紫色の濃い部分は低い値を示しています。
– 高い密度の色変化は、その時間帯に注目すべき何かが起こっ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:**
– 現在のヒートマップ上では、複数の時系列データの明示はありません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 現時点でのデータからは、他の変数との相関を特定するのは難しいです。日ごとの変動を注視が必要です。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響:**
– 突発的に高いスコアが見られる時間帯は、ビジネスや社会的イベントの影響を受けた可能性があります。このようなイベントは消費活動や経済的指標に直接影響を与えることがあり、継続的なモニタリングが重要です。
– 企業においては、特にピーク時間を考慮したサービス提供やプロモーションの観点で調整が必要になるかもしれません。
このヒートマップでは、特定の時間帯を詳細に分析することで、背後にある要因やイベントを明らかにし、今後の戦略に活かせる可能性があります。
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、経済カテゴリのWEI（経済インディケーター）の各項目間の相関を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップでは、トレンドというよりは、異なるWEI間の相関関係が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動という概念は、相関マトリクスでは直接反映されません。ただし、完全に正の相関（1.00）や負の相関（-1.00）は特異な相関を示します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤いセルは正の相関を示し、相関係数が高いほど強い相関を示しています。
– 青いセルは負の相関を示します。
– たとえば、`個人WEI平均`と`総合WEI`との相関は非常に高い（0.99）。
4. **複数の時系列データがある場合、その関係性**:
– 全体的なデータが時系列データから得られている可能性がありますが、このヒートマップは相関のみを示すため、直接の時系列関係は表れていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– `個人WEI（経済的余裕）`と`総合WEI`には高い正の相関（0.98）が見られます。
– `社会WEI（公平性・公正さ）`と他のWEI項目間には比較的低い相関が見られます。
– `社会WEI（社会基盤・教育機会）`は多くの項目と強い負の相関を示しています。
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**:
– 個人の経済的な余裕、心理的ストレス、自律性などが総合評価に強く影響していると直感的に感じられます。
– 公平性や公正さに関する項目は、他の要素から独立しており、特定のインパクトを持っていると考えられます。
– ビジネスにおいては、経済的余裕や心理的要因が重要であることが示唆されます。社会政策の側面から見ると、多様性や公正さを強化することが、全体的な経済指数の向上につながる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEI スコアがリストされた各カテゴリーにわたって、平均スコアは全体的に0.6から0.9に集中している。重大な上昇または下降トレンドは見られず、横ばいの状態に見える。
2. **外れ値や急激な変動**
– 箱ひげ図には顕著な外れ値は見られない。
– 大部分のカテゴリーで、四分位範囲が狭く、スコアは安定している。ただし、「個人WEI (心理的ストレス)」でスコアのバラツキが比較的広い。
3. **各プロットや要素**
– **箱（四角形）**: 中央の線は中央値を示し、箱の上下の境界は四分位範囲（IQR）を示す。
– **ひげ（線分）**: データの範囲を示す。
– スコアの分布が集中しているカテゴリーほど、クラス内でのスコアのバラツキが少ないことを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプが同じ時系列で測定されているため、スコアの比較が可能であり、個別の要因がWEIにどう影響するかを比較できる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリー間で相関関係を直接図ることは困難だが、スコアの傾向とバラツキが異なることから、異なる要因がスコアに影響を与えている可能性が示唆される。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– **ビジネスインサイト**: 「個人WEI (心理的ストレス)」のバラツキが大きいことは、個人のストレスレベルが他の指標よりも変動することを示しており、メンタルヘルス対策の必要性を示唆している。
– **社会インサイト**: 社会的指標における安定性は、これらの分野での政策やプログラムの成功を示す可能性がある。
– 総じて、多くのカテゴリーで高めのスコアが維持されていることから、全体的な健康や幸福度は比較的良好であると直感的に感じられる。
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、30日間のWEI（Weekly Economic Index）構成要素に対して主成分分析（PCA）が行われた結果を示しています。主成分分析では、データの分散を最大化する軸を見つけ、視覚化において次元を減らして解釈しやすくします。
### 1. トレンド
– トレンドとしては、各プロットは固定されており、明確な時間的変化（上昇や下降など）は見られません。このため、グラフ自体が時間的トレンドを示すものではなく、主成分空間での分布を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– プロットは3つで、比較的広く分散しています。この分布状況は、データセット内における構成要素の違いを示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– x軸は第1主成分（寄与率: 0.67）、y軸は第2主成分（寄与率: 0.33）を表しています。ここで、x軸がより多くのバリエーションを捉えていることがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数のプロットが特定のクラスターを形成しているわけではなく、散在しています。それぞれのプロット間の距離と位置関係により、各構成要素の違いを確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– プロットが主成分空間で広く分かれているため、データの相関が少なく、それぞれの成分が異なる特性を持つと考えられます。
### 6. 直感的に感じることおよび影響
– 人間が直感的に感じるのは、異なる要素間の変動幅で、これは各要素が独立した経済的な特性を持つ可能性を示します。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の経済指標が他と関連性が低い場合、独自の影響因子があると考えられ、それぞれの主成分に関連する要素が異なる市場動向を示唆している可能性があります。
### 総括
このPCAグラフは、異なる経済指標がどのように相関しているか、または相関していないかを視覚的に理解するのに役立ちます。それぞれ独立した要因としての可能性があるため、政策立案者や経済分析者が注視するポイントを示しています。
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。
