📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
**総合WEIスコア**は0.725から0.75へ少し増加した後、0.73へと軽微に減少しています。この3日間の短期間では全体的なトレンドを把握するのは難しいですが、僅かな上昇傾向が見られます。
**個人WEI平均**は初日0.675から0.75に大きく上昇した後、0.7に減少しています。
**社会WEI平均**は、0.775から0.75へ減少し、その後も0.75で一定しています。個人と社会のスコア間には異なる変動パターンが見られます。
各詳細項目において、特に**個人経済的余裕**は0.75から0.85に急激に上昇し、その後0.75に戻りました。**社会的持続可能性**も同様に0.7から0.85に上昇しており、明確な変動が認められます。これらの変動は、短期的な政策変更や外部経済要因が関与している可能性があります。
### 異常値
提供されたデータには異常値は検出されていません。スコアが急激に上下する項目もありますが、これらはデータの一部であり、異常な外れ値とはされていません。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解が可能な情報が少ない期間のため、長期的なトレンドや季節的パターンは明確に評価できません。しかし、急激な増減が見られる項目については、短期的な外部要因の影響を反映している可能性があります。説明できない残差成分は、モデルでとらえきれないノイズや背景要因の影響を示唆しています。
### 項目間の相関
相関ヒートマップを用いて各WEI項目間の関連性を分析できれば、項目同士の強い関連性がわかります。例えば、**個人経済的余裕**と**個人自治**が相関しているならば、経済的な余裕感が個人の自律性に大きな影響を与えていることを示唆しています。一方で、**社会的公平性**のような社会的要因が、**個人のストレス**に影響を及ぼす相関が見られる場合もあります。
### データ分布
短期データでの箱ひげ図からはスコアのばらつきの程度を把握しにくいですが、特に大きな外れ値や異常なばらつきは報告されていません。中央値の位置から、データがどの程度集中しているかを推測することができます。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析からPC1とPC2が、それぞれ67%と33%の寄与率となっています。これにより、WEIの変動において最も重要な要因はPC1に収斂し、残りのバリエーションはPC2によって説明されます。PC1が高い寄与率を持つことから、特定の要因（おそらく経済的または社会的影響）がWEI全体の動きに関与していることが示唆されます。
総じて、全体的なデータの分析から、経済的な安定性や持続可能性がこれらのスコアに大きな影響を与えていることが示唆されます。また、急激なスコアの変動が短期的な政策や経済的出来事の影響である可能性があります。長期的な傾向と短期の影響を区別するためには、追加のデータ取得が望ましいです。
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:
1. **トレンド**
– グラフは長期間のデータではなく、特定の日付に限られています。散布図における実績は、短期間においては変動がありますが、全体の期間では新しいデータと比較できるほど長い期間のデータは表示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイント間に急激な下降が見られますが、その後のデータはまだ限られているため外れ値を特定するには情報が不足しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示し、緑は前年との比較データです。異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がそれぞれ補完的な予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種予測モデルが提供する線はいずれも似たような方向性を示しています。また、前年との比較データは現在の予測と比較する助けになります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 資料からは直接的な相関関係を見つけるのは難しいものの、予測値と実績の間で強い相関を検討する価値があります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– グラフから長期的な見通しを得るのは難しいですが、急激な変動があるため注意が必要です。予測データからすると、異なるモデルが一致した予測を示している場合、それが妥当な予測である可能性が高いです。このデータから得られるビジネスインサイトは、短期間の予測精度を高め、より良い意思決定をサポートすることです。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の数か月間で実績AIのスコアは顕著に下降しています。7月から8月にかけて急激な下落があります。
– 時間が進むにつれ、年度の後半に予測された値は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値は初期に急激に低下し、その後のデータが欠けています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、急激に下降していますが、予測範囲内では見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績AI）は実際の観測データを示しており、初期に主な動きが見られます。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）では急な予測下降が観察されます。
– 線形回帰（青色）と決定木回帰（シアン色）も示されていますが、詳細なデータのプロットはありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデル間の大まかなトレンドは同様に見えますが、ランダムフォレスト回帰はより変動が激しいようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの急激な変動を除くと、予測は比較的安定しています。一部モデルでは急激な変動が予測されていますが、全体的な相関や密度は視覚的に確認できません。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 最初の急激なスコアの低下は、ビジネスや社会において不確実性やリスクの高い状況を示唆しています。
– 予測の安定性は、将来の計画や意思決定においてポジティブな要因となる可能性があります。
– 年度末に近づくにつれて安定した予測は、管理者や政策決定者に安心感を与えるかもしれません。
このデータが示す短期間の急激な変動やその後の安定は、経済的なショックを反映しているかもしれません。予測の精度向上が重要であり、これによりより正確な戦略策定が可能になります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期にはWEIスコアが0.8近くで始まり、急激に下降しています。この下降トレンドは特に最初の数ヶ月間で顕著です。
– グラフの後半では、予測（前年比較AI）のプロットから回復の見込みが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分でのWEIスコアの急激な低下は注目すべき変動です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点（実績AI）**: 実際の観測されたデータ。
– **赤い×（予測）**: 将来のデータに関する予測。
– **緑の円（前年比較AI）**: 過去のデータ比較。
– **色付きの線（紫、青、水色）**: 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）によるトレンド。
– 予測の下限を示す範囲は明示されていませんが、通常は不確実性の帯を示すでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なるアプローチを示し、特に決定木回帰（薄い青）は横ばいトレンドを暗示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は変動を強く示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期値とその後の急激な変動は、非対称な分布を示唆しています。
– 異なる予測モデルの結果により、未来のスコアの不確実性や多様性が示されています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間がこのグラフから感じる直感は、経済的な不安や政策の変化による影響を反映しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、初期の急落が重要なリスクを示しているため、対応策を検討する必要があります。回復の可能性を探るための戦略的計画が望まれるでしょう。
– 社会的には、急変により雇用や消費者信頼感に影響を与える可能性がありますが、後半の回復トレンドが期待を持たせます。
この情報をもとに、状況の改善策を検討することが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 初期に高いWEIスコアが観察され、それ以降は急激に低下しています。長期間は低い値で横ばいの後、再び高いスコアの点が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激なスコアの低下は著しいです。これは個人の経済状況が短期間で劇的に悪化したことを示しています。
– 再度高いスコアの点が最後に観察され、これは異常な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は初期に高い値を示していますが、急低下しています。
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）も最初は実績に近いですが、その後は横ばいとなり、現実の変動を反映しきれていない可能性があります。
– 比較AI（緑）は長期間の後に高いスコアを示し、これは予測と異なる結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 予測モデルは当初の実績スコアを追従していますが、その後の変動を捉えきれていません。
– 比較AIは他のモデルとは独立して高いスコアを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータと後期の比較AIのデータの間に関係性が見られ、これは新たな経済的安定を示唆する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– 最初の急落と終盤の急上昇は、個人の経済状況が外部要因や政策変更などにより大きく影響を受けた可能性を示唆します。
– 予測モデルの限界が示されており、経済的安定性を予測するためのモデル改善が必要です。
– 短期的な政策や対策が、大きな回復または悪化を招いた可能性が考えられます。
このグラフからは不安定ながらもポジティブな兆候を見出せますが、それは適切な対応が行われた結果であるのか、単なる偶然であるのかを確認する必要があると言えます。
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**:
– 短期間での測定があるため、長期的なトレンドは判断しにくいですが、最初のデータポイントである実績（青色）から予測（X印）へ向かう際に急激な上昇が見られます。その後、複数の予測手法により横ばいの動きを見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データセットの変動の一部として、開始直後に予測と実績間で短期間に顕著な跳ね上がりがあります。その後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績データ
– X印: 予測データ
– 緑の丸: 前年の比率を示すデータ
– ピンク、青、シアンの線: それぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測データが非常に近い値であり、各予測手法間に大きな差は見受けられません。これは、モデル間での予測の一貫性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測手法間の相関性は高く、実績データに非常に近い値を示しています。全体的にこれらの手法は一致しており、データの分散は少ないです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 短期間で急激に改善した健康状態を示唆しているように見え、その後は安定した状態を保っています。このデータは、前年度との比較においても良好であることを示唆します。
– ビジネスや政策策定においては、開始直後の改善は何らかの介入や施策の効果である可能性があり、今後の戦略立案においてその成功要因を分析する価値があります。
– 液状化的健康状態の把握における有用性について、これらの予測手法の活用が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの冒頭で、実績のプロット（青い点）が急激に上昇していますが、その後は横ばい状態になっています。
– 予測モデルのライン（紫、シアン、青）も初めに急激な上昇がありますが、その後のデータが不足しているため、明確な長期トレンドはわかりません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は見受けられませんが、初期段階での急激な変動が目立ちます。これはかなり短期間での急激な変化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**
– プロットの青い点は実績値を示しています。
– 線（紫、シアン、青）はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 緑の点は前年のデータとして、時点による比較のために表示されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルにおける開始直後の急峻な上昇は、実績の変化に共通の反応を見せています。ただし、予測方法により微妙に異なる結果となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測は初期の実績データに強く影響されているようです。全体的に予測範囲はかなり狭いようですが、データポイントが比較的少ない場合は、詳細な相関を語るのは難しいです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 初期の急激な変動は、短期間での心理的ストレスの急激な増加を示唆しています。これは特異なイベントや環境の変化が影響を及ぼした可能性があります。
– ビジネスや社会においては、急激な変動に対する迅速な対応が求められるでしょう。ストレスの管理やメンタルヘルスのサポート体制が重要になるかもしれません。
このグラフは、個人の心理的ストレスレベルの動向を見る上での参考となるでしょう。特に実績と予測のギャップを埋めるため、追加データの収集や分析がさらに必要です。
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**:
– 初めの段階で、実績（青い点）と予測（赤い×）は高い値を示しています。
– その後、急激にスコアが減少してほぼゼロになっていますが、最終的にまた上昇するパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中盤に急激な下降があります。これは大きな経済的もしくは政策的な変化による影響かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点（実績AI）は時系列における実際の値を示しています。
– 赤い×は予測された値を示し、それに対する信頼区間が灰色で表示されています。
– 左側において、他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も近いスコアを示しており、一貫性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは似たような推移を示しているため、モデル間での予測に対する一致度が高いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の高スコアとその後の激減との関係性については、外部要因が強く影響している可能性があります。比較対象としての前年（緑色の点）ともやや異なる動きが見られます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の高評価から急激な低下を見ると、不安定な状況に対する懸念が浮かびます。
– 経済的あるいは政策的な影響が大きい時期を示している可能性があり、これはビジネスの戦略や政策の見直しが必要とされる兆候とも取れます。
– 最終的な回復傾向は、改善が期待されるものの、その理由については詳細な分析が求められます。
全体として、このグラフは急激な変動を伴う動向を示しており、特に下降時には注意が必要です。様々なモデルを用いた予測の一致は、この動きが予想されていた可能性を示唆しています。
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:
このグラフを分析する際のポイントと洞察について説明します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 初期の期間において、WEIスコアが急激に低下しています。その後、安定期に入り再び上昇し、最終的にはやや安定した一定の状態になっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の急激な下降とその後の回復が顕著です。この急な下降は、何か特定の経済的または社会的なイベントが影響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**:
– 青色の点は「実績」を示し、実際のWEIスコアの変遷を表しています。
– 緑色の点は前年の比較を示しています。
– ピンクや水色の線は、予測モデルによるスコアの予測を示しています。各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測がそれぞれ異なった特性を持つことが分かります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績値と予測値を比較すると、予測モデルが急激な変化をどのように捉えているかが見て取れます。予測の精度が異なることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値がある時期から最も変動していますが、予測モデル間でのバラつきも見受けられます。これはモデルの予測精度の違いを反映していると考えられます。
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**:
– 初期の急激な低下は、社会の公平性や公正さに関わる大きな変動を示唆しており、ビジネスや政策決定者にとって重要な指標となり得ます。
– 予測に基づいて対策を講じることで、将来的なリスクを軽減するための重要な情報を提供していることが示されています。
– 経済政策の調整や、社会福祉の改善などが必要とされている可能性があります。
このグラフは、社会的な公平性や公正さに関する状況の大きな変動を示しており、政策形成や経済活動において配慮すべき貴重な示唆を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇または下降トレンド**: 視覚的には、特定の上昇または下降トレンドは観察されず、データは主に初期の期間に集中しています。
– **横ばいまたは周期性**: 横ばいに見える期間が続き、その後スコアが一定であるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値や急激な変動は観測されていません。プロットは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色の点）**: 実際の持続可能性と自治性のスコアを示しており、特定の範囲内で安定しています。
– **予測（各回帰モデルの色別）**: 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、実績値と比較されます。
– **前年比較**: 緑色の点で表現され、前年との比較が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測値は、実績値とは若干異なるが、特定のパターンには大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績とモデル予測の間には一貫性があります。実績値は予測範囲内に収まっており、モデルが実世界のデータを比較的正確に予測していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、WEIスコア全般にわたる安定性です。これにより、社会経済が持続可能性と自治性の観点から、安定したパフォーマンスを示していると判断されます。
– ビジネスや政策においては、持続可能な成長を続けるための基盤があるという安心感を提供し、意思決定におけるリスクを減少させることができます。
この分析により、今後のモデルの改善点やデータ収集の新たな焦点を見出す手がかりが得られるかもしれません。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績AI**は、開始当初（2025年7月1日）のWEIスコアが高く、その後しばらく横ばい、もしくは安定しているように見えます。しかし、その後のデータは示されていません。
– **ランダムフォレスト回帰**予測では、開始時点のWEIスコアから急激に下降しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ランダムフォレスト回帰の予測で、急激な下降が見受けられます。この急激な変化は、予期せぬ社会的または経済的イベントを示唆しているかもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青のプロット（実績AI）**は、実際の社会WEIスコアを示しています。
– **赤の”X”（予測AI）**は予測されたスコアとして推測されますが、このグラフには表示されていません。
– **緑のプロット（前年比AI）**、**灰色の範囲**は過去の参照データを示している可能性が高いですが、こちらも詳細が示されていません。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が比較されていますが、特にランダムフォレストが異なる変動を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データが限られているため、予測モデルの間での関係性を詳しく理解するのは難しいですが、予測結果の差異がモデル間のアプローチや前提条件の違いによるものである可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 相関関係は視覚では確認しづらいですが、ランダムフォレストが他のモデルよりも顕著な変化を示しているので、データの特異点や外れ値をより感受しやすい可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– 実績が提示されている限りでは安定している印象ですが、予測における急激な変動は、計画の変更や政策の見直しが必要になることを示唆しています。特にランダムフォレスト回帰による急激な下降は、早急な対策を講じる必要がある可能性があります。
– 社会的基盤や教育機会の低下は、長期的な経済の発展や社会の安定に悪影響を及ぼすため、関係者は予測結果を慎重に検討するべきでしょう。特に下降トレンドが確認された場合には、教育予算の増額や政策の転換が考慮されるかもしれません。
このグラフから、予測と実績の違いをもって今後の対策を計画する際の基礎とすることが求められます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 成績は2025年7月に1.0近くで始まり、その後すぐに0.8付近に落ち着いています。
– 予測データが複数表示されており、それぞれが異なる傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始時にスコアが急激に下がる変動があります。
– その後は比較的安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は実際のデータポイント。
– 予測（赤い×）やその他の予測ライン（紫、シアン、ピンク）は異なる方法での予測結果を示しています。
– 比較AI（緑）は過去のデータとの比較を示しており、現在の値がやや低いことを示唆しています。
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（ピンク）と他の予測モデルは、開始後すぐのパフォーマンスの低下を正確に予測しているように見えます。
– 線形回帰（紫）と決定木回帰（シアン）は、全体的に異なる方向性を指示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 複数の予測モデルによるスコアの予測があり、これは経済状況が多様な影響を受けやすいことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期のスコアの急下降は、ビジネスや社会において予想外の変動があったことを示唆します。特に、共生や多様性の要素が重視される状況では、注意が必要です。
– 安定したスコアは良い兆候ですが、さまざまな予測が一致しないため、予防的な対策や追加のアナリシスが必要です。
このグラフは、経済や社会政策の策定における重要な参考資料として活用できます。特に、将来的に考慮するべきトレンドや外部要因に基づく調整が必要な可能性があります。
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:
以下の点に基づいて、グラフを分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは2日間の短期間で示されていますが、それぞれの日で異なる傾向（劇的な変化）が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日は明らかに高いスコアを示しており、色が黄色で示されています。この日は何か特別な経済イベントや影響があった可能性があります。
– 7月2日は対照的に低いスコアで、濃い紫色が示されています。この急激な変動は重要な変化や外的要因によって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の変化は全体WEIスコアの増減を示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを表しています。
– ヒートマップの密度は時間ごとのスコアの変動を視覚化しており、1時間単位での詳細な変動を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 本質的にはデータが2日しかなく、明確な周期性や長期的な相関を見つけるのは難しいですが、異なる日の大きな変動に注目することで、特定の要因やイベントの影響を推測することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在示されているデータからは、具体的な相関関係は明確ではありませんが、急激な変動は特定の因果関係の存在を示唆する場合があります。
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**:
– 急激な変動は、その背景にあるイベントや政策変更、経済的ショックなどの重要な出来事を示している可能性があります。
– ビジネス界では、このような急変動はリスク管理やタイミングの良い決策を必要とする重要な判断要素となることがあります。変動の原因を特定し、再発の防止策を考慮することが重要です。
このように、グラフが示す異常値や急激な変動を分析することで、背後にある経済的要因やその影響範囲についての理解を深めることができます。
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:
このグラフは経済カテゴリーの個人WEI平均スコアを時系列ヒートマップとして示しています。以下にグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を記載します。
1. **トレンド**
– 色の変化から、経過した日のごとの変動を確認できますが、この2日間では明らかなトレンド（上昇、下降、周期性）は認識されにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 1日目と2日目で色が大きく異なり、急激な変動が見られます。1日目は非常に高い数値（黄色）で、2日目は低い数値（暗紫色）です。
3. **各プロットや要素**
– 色の明るさや暗さが数値の大小を示しています。黄色が高い値、紫色が低い値です。このことから、1日目は数値が非常に高い時間帯（19時）があり、2日目全体で比較的低く抑えられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 期間が短いためデータポイントが少なく、複数の時系列データ間の詳細な関係性を特定するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間で急激な変動を見ると、何らかの特別なイベントや外的要因が影響を与えた可能性がありますが、相関関係や分布の特徴についてはこの範囲のデータからは具体的には見出せません。
6. **直感的な感覚と影響**
– このグラフから直感的に感じることとして、特定の時間帯に著しい変動があると、それがビジネスや社会の動向に重要な影響を与える可能性があります。
– 例えば、1日目の19時に非常に高いスコアが見られることから、この時期に何らかの経済活動が活発化していた可能性があります。
このヒートマップからは、時間帯によって個人の活動や状態がどのように変化したかを捉えることができるため、経済活動のパターン理解やアナリティクスに役立つでしょう。
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:
分析した時系列ヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間をカバーしていますが、このヒートマップは2日間（2025年7月1日と2025年7月2日）のデータを主に示しています。
– 濃い色（紫）から明るい色（黄色）への変化があるため、短期間内での変動が強調されていますが、長期的なトレンドは特定できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日19時台に明らかな高水準の値（黄色）が見られます。
– これが外れ値か一時的なピークである可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が社会WEI平均スコアの大小を示しています。黄色が高いスコア、紫が低いスコアを示しています。
– 時刻別に色が塗られているため、1日の中での変動が視覚的に表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のグラフには2025年7月1日と2025年7月2日の2つの時系列データのみが表示されています。追加の日付のデータがあれば、より包括的な分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 通常のデータパターンが見られないため、特定の相関関係を議論することが困難です。
– ただし、2日間でのパターン変化からは、何か特定のイベントが7月1日に影響を及ぼしたことが示唆されます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 短期間での急激な変動があるため、特定の社会的または経済的イベントが影響している可能性があります。特に7月1日夜間の急上昇には注意が必要です。
– もしもこの高ポイントが経済指標として重要視されるものであれば、投資家や政策立案者は、このような変動の要因を特定し、リスク管理や計画に活かす必要があります。
全体として、より多くのデータ期間や背景情報があれば、さらに詳細に分析できます。色の変化は社会や経済における大きな変動を反映してる可能性がありますので、その原因解明が求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップには明確な上昇や下降のトレンドは示されていませんが、配列された相関値は特定の要素間での関係性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色のコントラストが強い場所が特に目立ちます。例えば、「個人WEI(経済的余裕)」と「社会WEI(社会基盤・教育機会)」の間では、-1.00という強い負の相関が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色は正の相関を示し、青色は負の相関を示します。
– 1.00や-1.00に近い値は非常に強い相関関係を示しており、特定の項目間での関係が強力であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」間や、「社会WEI平均」と「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」間では強い正の相関があります。
– 個人や社会の特定の指標が相互に密接に関連していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI(経済的余裕)」と「社会WEI(社会基盤・教育機会)」は負の相関があり、経済的余裕が教育機会と反比例する可能性が示唆されます。
– 「個人WEI(自由度と自治)」と他の個人WEIも強い正の相関を示し、自己の自由度や自治が他の個人の指標と密接に関わっていることを示唆しています。
6. **直感的な感じとビジネスおよび社会への影響**:
– 経済的な要素が個人や社会の他の指標とも深く関わっていることが示されています。例えば、教育機会が経済的余裕と負の相関がある点から、資源の再分配や教育政策の重要性が示唆されます。
– ポジティブな指標が同時に改善されることが、全体的な社会の幸福感や経済成長に寄与する可能性があります。
このヒートマップは、特定の要素がどのように関連し合っているか、そしてその関連がどの程度強いのかを視覚的に理解するための非常に有用な手段です。戦略的な意思決定や政策立案において有益な洞察を提供するでしょう。
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:
この箱ひげ図に基づく分析は以下の通りです。
1. トレンド:
– グラフ全体として、WEIスコアは大きな上昇や下降のトレンドは見られません。各カテゴリでのスコアの分布を比較する形です。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値はあまり見られません。一部のカテゴリ（例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」）では範囲が広がっており、変動が大きいことが示唆されます。
3. 各プロットや要素:
– 箱ひげ図は各WEIタイプのスコアの分布を示しています。ボックスの幅が広いほど、スコアの変動が大きいことを示します。
– 中央の線は中央値を示しており、各タイプのスコアの中心傾向を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 期間が360日間とされているが、グラフ形式は時系列データではなく、複数カテゴリ間の比較です。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 各カテゴリのスコアの中央値や分布を比較することで、それぞれのWEIタイプの相対的なパフォーマンスがわかります。
6. インサイトと影響:
– 人間はこれらのデータから、特定のカテゴリ（例: 経済的余裕、持続可能性と自立性など）が他のカテゴリよりもスコアが高く、安定していると判断するかもしれません。
– ビジネスや政策決定の際に、特定のWEIタイプが改善の余地があるかどうか、またはどのタイプが強みとなっているかを見極めるのに役立つでしょう。
全体として、この箱ひげ図は、各カテゴリのスコアの分布に関する視覚的な洞察を提供し、ビジネスや政策における意思決定の参考になります。
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:
このグラフは、WEIの構成要素に対する主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ上でトレンドは明確ではありませんが、PCAスコアが示す特定の日や期間に注目することで、変動の方向性が把握できる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットされたデータポイントの配置を見ると、右上と左下に分かれており、これが外れ値を示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットの各点は、特定の時点でのWEIの異なる構成要素の寄与度を示しています。
– 第一主成分（x軸）は全体の変動の67%を説明するので、こちらの動きが重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAの性質上、異なる時系列データが主成分でどのように集約されるかが示されています。
– 二つの主な群に分かれたデータは、異なる経済状況やイベントによる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分に対するデータの分布から、特定の変動パターンが示唆されます。
– 主成分間の相関性が低く、それぞれが異なる情報を含んでいることが示されています。
6. **直感とビジネスや社会への影響**:
– WEIのような経済指標では、異なる要素の変化が示され、市場の予測や政策決定に利用可能です。
– 経済の変動期に対応したデータポイントは、特に景気動向の変化や政策効果を考える上で有用です。
この分析は全体として、異なる経済要因がどのようにWEIに影響を与えているか、またそれが過去360日間にわたってどのように変わってきたかを理解する手助けになるでしょう。これにより、経済の健全性を評価し、将来の戦略的決定に役立てることが期待されます。
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。