📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたデータに基づくWEIスコアの分析です。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は0.66875から0.75の範囲で小さな変動を示しています。特に顕著な変動は7月1日から7月2日にかけて見られ、これは経済的影響や短期的要因によるものかもしれません。
– **個人WEI平均**は、比較的一定で、0.675から0.75の間で安定しています。
– **社会WEI平均**は、7月1日の0.775から7月2日にかけて0.6625まで減少しています。これは、社会的公正さや多様性の感じ方が変化した可能性を示唆しています。
### 異常値
– 提供されたデータでは特定の異常値は検出されていません。しかし、社会WEI平均が急に下降する時期があります。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 長期的に見ればデータは比較的安定していますが、全体として若干の下降トレンドが見え隠れします。
– **季節性**: 短期間でのデータのため明確な季節性は見出せませんが、特定の日に大きな変動があることは注目に値します。
– **残差**: 説明できない変動があることは、データの不安定な要素または外部要因の影響を示唆しています。
### 項目間の相関
– **経済的余裕と個人WEI平均**との間に強い相関が見られるかもしれませんが、詳細な相関係数のデータが不明のため推測の範囲を超えません。
– **社会的公平性と社会WEI平均**の高い相関が推定され、社会的な感情や信頼の変化が影響を与えている可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図**からは、各WEIスコアのばらつきは比較的狭く、極端な外れ値は存在しないと見られます。
### PCA（主要な構成要素分析）
– **PC1が0.71の寄与**を持っていることは、経済的状況や公共の評価が全体のWEIに多大な影響を与えていることを示しています。
– **PC2が0.15の寄与**を持っていることは、個人的な健康やストレスのレベルがその他の要因であり特定の日や週に応じて変動する可能性を示唆しています。
### まとめ
全体的に、総合及び個人WEIは安定しているものの、社会WEIの一時的な低下が見られる点に注意が必要です。特に、社会的公平性の低下がこれに寄与している可能性が高く、政策的な対応が必要です。PCAによる分析では、経済的要素と個別の日常的要因が主要な変動要因であり、これらに焦点を当てることでWEIの向上を考えることができるでしょう。
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（青いプロット）は初期に集中し、その後データポイントがありません。最初は高めのWEIスコアを示しています。
– ランダムフォレスト回帰のライン（ピンク）は安定して横ばいです。
– 線形回帰（紫）は急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 線形回帰による予測では、WEIスコアが急速にゼロへ下降していますが、これは実績データと乖離しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青）は過去の実際のデータを示しており、変動は少なく、高い安定性を示しています。
– 予測データ（赤の×）はグラフに表示されていません。
– 不確かさ範囲（灰色）は狭く、予測の信頼性を示しますが、低い変動を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– ランダムフォレストと線形回帰のトレンドは大きく異なります。前者は横ばいであり、後者は下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと線形回帰には乖離があります。これは、線形回帰モデルで捉えきれない変動があることを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**
– 実績データが高い安定性を示す中で、線形回帰の予測が大幅に下降するのは、今後の経済状況に対する楽観的見解の裏付けが不足しているか、モデルが適切に調整されていない可能性があります。
– ビジネスや社会において、このような不一致は、予測モデルへの信頼性を疑わせる要因となり得ます。ビジネス戦略の策定時には、複数の予測手法を考慮し、特に安定性が高く予見性のあるモデルに基づく判断が重要になるでしょう。
このグラフからは、楽観的な予測モデルと実績データのギャップをどう埋めるか、また予測モデルの選択が経済的意思決定に与える影響について考慮する必要があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いマーカー）は、7月1日から7月5日までのデータが観察され、小さな範囲での変動が見られます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫色の線）は全体として横ばいで、約0.6の水準で安定しています。
– 法線回帰や線形回帰の予測（紫色の線）は大幅な下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは比較的一定の範囲内にありますが、他の予測方法の予測結果が大きく異なる点が興味深いです。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青）と予測データ（赤）は、予測の不確かさ範囲（灰色）内に収まっています。
– 複数の予測手法が用いられており、それぞれの結果が異なる点が強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータポイントはすべて予測の不確かさ範囲内に収まり、ランダムフォレスト回帰の予測と一致していますが、他の予測手法の結果とは一致していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、予測の不確かさ範囲内に収まる形で密集しており、この範囲を外れることはありません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データが安定している一方で、予測手法間の違いは重要です。特に、異なる手法が異なる将来のシナリオを提示していることから、モデルの選択に応じたリスク管理や戦略の柔軟性が必要です。
– 経済活動の予測においては、複数のアプローチを並行して検討し、その違いを理解することが重要です。特に、線形回帰や法線回帰の予測では大幅な下降が見られますので、それに備えた計画が求められます。
これらの分析に基づき、企業や政策立案者は慎重な予測戦略を立てる必要があります。予測の差異が大きい場合は、より現実的なシナリオを理解するための追加の調査やデータの収集が推奨されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は初期数日間で0.8付近から急激に減少しています。その後、予測モデル（ランダムフォレスト回帰）での急激な下降が観察されます。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は一定水準で推移していますが、実績値の減少を予測には反映していません。
2. **外れ値と急激な変動**
– グラフの中で、実績値が急激に減少する特定の期間が見えます。この急激な変動は、データの不確定性や例外的な事象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**
– 青い点は実測値を示し、急激な変動が見られます。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、初期の実績値の範囲と一致しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測であり、下降を捉えていますが、その後平坦になっています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績値は初期の予測範囲内ですが、急な下降が予測モデルでうまく捉えられていないことが示されています。
– 複数の回帰モデルはこの急激な下落を正確に予測していないことが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の最初の大幅な下落は、特定の外的要因が影響した可能性があります。予測モデルはこの異常を取り込めていない可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響と洞察**
– このような急激な減少は経済において非常に重要で、原因分析が必要です。
– モデルの改善が求められる一方、こうした変動が実際のビジネス活動や社会活動にどのような影響を与えるのかを考慮することが重要です。予測の改善が必要です。
急激な変動は、経済政策の変更や突然の経済ショックなどの結果として考えられ、その理由はさらなる調査で明らかにする必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのデータ（青い点）は、7月の初めにわずかに横ばいしています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は、徐々に低下し、約20日後には0に達しています。
– 線形回帰（緑色の線）と決定木回帰（ピンク色の線）は、予測期間全体で一定値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰の予測が7月中旬に急激に減少しているのは注目すべき変動です。この急変は外的要因またはモデルの過学習の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、実際の個人の経済的余裕を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、実際の数値がこの範囲内に収まる可能性があることを示唆しています。
– 各色のラインは、異なる予測モデルによる予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと3つの予測モデルとの間には、一貫した関係は見られません。特にランダムフォレスト回帰の予測は、実績データから大きく逸脱しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ自体には大きな変動は見られず、相対的に安定していますが、予測モデルとの相関は低いかもしれません。
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**
– 実績データが安定している一方で、ランダムフォレスト回帰の急激な予測低下は懸念材料です。これは、AIによる予測の信頼性が乏しい可能性があるため、慎重な解釈が必要です。ビジネスや政策決定において、これらのモデルを導入する際にはさらなる検証が必要です。
– 経済的な計画や戦略を立てる際、安定した実績データに基づくことがより安全ですが、予測モデルを補助的に利用することは有益かもしれません。
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:
以下は、この時系列散布図から得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は初期に一定の範囲で変動していますが、特に上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）の紫色の線は横ばいを示しており、安定したトレンドが予測されています。
– 線形回帰、決定木回帰の予測は緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データに対して大きな外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いドットは実績値を示し、非常に密集しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は全体として真ん中あたりに位置し、安定していることを示します。
– 黒い線（線形回帰）と緑の線（決定木回帰）は緩やかな上昇を示し、将来の改善を予測している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル間で多少の異なる傾向が見受けられますが、大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに関する他の情報がないため、明確な相関関係を見出すことは難しいですが、予測モデルによる過去データに適合した安定した分布が示されています。
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に関する洞察**
– 初期の安定した実績と予測から、経済や健康状態の見通しが穏やかであることを示唆しています。
– ビジネスや社会的活動において、健康状態等に関する大きな変動を予測する必要がないため、リスクが低いと判断されるかもしれません。ただし、予測モデルの差異に注意を払う必要があります。
このグラフは、一定の安定性を示しつつ、将来に向けて少しの改善を期待しているような状況を反映していると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは期間の初めに集中していますが、一貫したトレンドが見えにくくなっています。
– 線形回帰による予測は若干の下降トレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰は横ばいで一定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実データには外れ値や急激な変動は見られませんが、データポイントが少なく、予測に基づく変動が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のストレススコアを示し、初期数日間に集中しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示し、この範囲内にデータが収まる可能性があります。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるトレンドを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データは一貫したトレンドが少なく、各予測モデルによる異なる傾向が示されているため、それらの関係性は弱いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが限られているため、明確な相関関係や分布の特徴を導くのが難しい状態です。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– 初期段階のデータに基づく予測は不確実性があり、信頼性が低い可能性があります。
– ストレスレベルの予測に基づき、適切なビジネス戦略や従業員の健康管理の改善が考慮されるべきです。
– 経済状況や職場環境の変化によるストレスの影響を継続的にモニタリングする必要があります。
このグラフは、個人の心理的ストレス評価を用いた将来予測に対する現行の課題とモデル選びの重要性を示しています。予測モデルの改善やさらなるデータの収集が必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータ点（青いプロット）は、期間の初めに集中していますが、トレンドとして大きな変動は見られず、短期間での変化は限定的です。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、初めに大きく下降し、その後は横ばいになっています。これにより、予測のモデルが急激な変化を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は存在しませんが、予測の線形回帰（灰色の線）が一定であるのに対し、ランダムフォレスト回帰は急激に変動しており、モデルによる異なる予測が存在します。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の点は実績値を示し、赤い×は予測値を表します。
– グレーは不確かさの範囲を示し、信頼区間のように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は異なる動きを見せており、予測の方法が結果に与える影響の違いが明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの初めに集中しているプロットはやや広がりがあり、予測はいくつかの方法で行われているため、モデル間の相関は低いかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– このグラフからは異なる予測モデルが複数存在し、それぞれが異なる結果を示すことが明らかです。これは、データの不確実性が高いことを示唆し、ビジネス戦略においてリスク管理が重要であることを示しています。
– 自由度と自治と関連して、数値の変動は政策変更や社会的要因に敏感に反応している可能性があり、これらの変動が実際の影響を与える前に、予測を活用してシナリオプランニングを行うことが求められるでしょう。
全体として、モデルの選択が予測結果に大きな影響を与えることが分かり、慎重な分析と複数モデルの活用が重要であることが示されています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は横ばいで、スコアは約0.6で安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）は最初に急激に下降して0付近に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の初期数日でスコアが急激に下降しています。これは注目すべき急変です。
3. **要素の意味**:
– 青いプロットは実際のデータを示し、他の線は異なる予測モデルの出力です。
– 灰色の帯域は予測の不確かさの範囲を示していますが、実績には影響を及ぼしていません。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データは一貫して0.6を示していますが、予測モデル間での予測には異なる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定していますが、予測モデルによるスコア（特にランダムフォレスト）は異なる分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績が安定している中で、ランダムフォレストモデルの予測が劇的に異なる結果を示すため、モデルの精度や適用領域についての再評価が必要とされるかもしれません。
– 社会的公平性を評価する上で、予測モデルによるスコアが大きく異なる場合は、社会政策や意思決定に影響を与える可能性があるため、慎重な検討が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）のトレンドは期間の初期で軽微な上昇傾向が見られ、安定しています。
– 予測データは、3種類の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で提供されていますが、ほぼ横ばい傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測不確かさの範囲を示す灰色のバーは、実績データの範囲をしっかりとカバーしています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、短期間での持続性と自治性のスコアの実際の動きを表しています。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、他のモデルと同様に安定したスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルの一致性は、予測の信頼性を高めています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは限られた範囲で安定しており、予測モデルもこの安定性を維持することを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績データが安定していることから、持続可能性と自治性の高い状態が維持されていると考えられます。
– 予測モデルもこの安定性をサポートしており、短期的には大きな変動が予想されないため、社会的に安定した環境が続くと期待できます。
– ビジネスにおいても、リスクが少なく予測可能性が高い環境は、戦略的な計画を立てやすくします。
全体として、安定した社会環境を反映した持続性と自治性のスコアであることが確認できます。これは、ビジネスと社会の両方にとって好ましい要因です。
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:
グラフの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データは高いスコアで始まり、急激に減少しています。予測データ（回帰モデル）は全体として横ばいですが、法定木回帰の予測は、急激な低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの急激な低下は異常とも言える変動であり、これが何らかの異常事象または重大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**
– 青いプロットは実績データ、赤い×は予測データです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、いくつかの予測モデルが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性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいのトレンドですが、法定木回帰が例外的に急降下しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去の実績データにおいて急激な変動が見られるため、予測が異なる結果を示している可能性があります。それぞれの予測モデルが異なった前提条件を反映しています。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 実績データの急激な低下は社会基盤や教育機会における問題を示唆している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、突然の変化に対して迅速な対応が求められることや、予測モデルの不確かさへの対処が必要になることがあります。
– 社会的には、この変化が持続するならば、教育やインフラにおける政策の見直しが必要となるかもしれません。
この分析は、与えられたデータ範囲内での初期的な洞察を提供しており、詳細な原因追求と追加データの分析が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は高いスコアで始まり、急激に減少しその後安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色）が急傾斜で低下し、その後横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月5日以降、実績データが急激に減少しています。この変動は注意を要します。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実測値を表しており、実際の観測データです。
– 予測範囲（グレー）は、予測データの不確かさを示しており、実績の変動に対するモデルの不確かさが大き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**
– 各予測モデルは実測値とは異なるトレンドを示しており、特に直線回帰（ピンク）は一定のトレンドを予測していますが、実測値とは乖離があります。
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予測には初動で類似性が見られますが、その後の動きには乖離があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは社会WEIが不安定である可能性が示唆されます。急激なスコアの低下が社会やビジネス環境に影響を及ぼす可能性があります。安定したパフォーマンスを取り戻すためには、さらなる調査と介入が必要です。
全体として、このグラフは社会WEIのスコアが短期間で大きく変動する可能性を示しています。ビジネスや政策決定においては、この不安定性を考慮に入れた柔軟な対応が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– グラフは時間帯（時間軸）と日付を縦横にとった時間軸ヒートマップであり、30日間のパターンを示すもののようですが、表示されているデータは2日間と少ないです。
– 色の変化が少なく、期間全体で明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 2025年7月1日の19時台は鮮やかな黄色であり、他のエリアより評価が高い可能性があります。
– 2025年7月2日の8時から16時にかけて色が紫色になっており、これはスコアが低いことを示していると思われます。急激な変動があることが伺えます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 色はヒートマップのスケールに基づき、黄色や黄緑色が高い数値、紫色が低い数値を示しています。
– ヒートマップのスケールから、色の差は可視化される数値の違いを意味しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 問題は短期間でのプロットのみのため、他の時系列との関係性については不明です。
– 2日間の比較では、特に顕著な周期性は見られません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 直接の相関関係や明確な分布の特徴を確認するには短すぎるデータです。ただし、1日の特定の時間帯が高スコアである点が繰り返される可能性があり、長期間のデータが揃えば周期性の確認ができるかもしれません。
#### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– 人間が直感的に感じる最も明確な特徴は、特定の時間帯における極端なスコアの変動です。
– 企業や組織は、高スコアの時間帯を利用して重要なタスクやプロジェクトを計画し、低スコアの時間帯にはリソースを節約することが考えられます。
– 社会構造の中で時間帯による経済活動の変動を示している可能性があるため、このデータを通じてリソース配分の効率化を図ることが肝要です。
より詳細な分析を行うには、30日間の全体データを観察する必要があります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは、色のヒートマップによって時間帯ごとの平均WEIスコアを示しています。7月1日は19時に非常に高いスコア（黄色）が観測され、特定の時間帯にスコアが急上昇しています。7月2日は、全体的にスコアが均一で、上部が高め（緑色）、下部が低め（紫色）です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日に19時のスコアが非常に高くなっているため、これは外れ値と見なされます。他の時間帯と比べて特異な動きです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はWEIスコアの違いを示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。このため、ヒートマップを通じて、特定の時間や日付のスコアの高さや低さを直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の同じ時間帯を比較することで、スコアの変動パターンを見つけることができます。今回は、各日で異なる時間帯に異なるスコアが見られています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月1日には特定の時間帯（19時）に集中して高スコアが観測され、特定のイベントや状況が影響している可能性があります。全体的な分布は7月2日に均一化されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 7月1日の19時にスコアが突出して高いことから、この時間に何らかの経済活動が活発化した可能性があります。このような時間帯には、ビジネス機会や人々の動向を掴むためのアクションを検討することが考えられます。特に、顧客行動のパターン把握や需要予測に役立つでしょう。
このヒートマップは、時間別・日別のスコアを視覚的に比較し、外れ値やトレンドを迅速に特定するための有用なツールです。
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:
このヒートマップは、社会WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下の点に沿ってグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフが示す期間は短く、期間内で明確な長期トレンドを見つけるのは難しいですが、各日の様々な色合いが短期間での変動を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおける色の変化が急激なエリア、例えば2025-07-01の19時に黄色で表示されている点は、他の時間帯と比べてスコアが高いことを表しています。このような極端なスコアは、外れ値として分析することができます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを表し、黄色系は高スコア、紫色は低スコアを示しています。これによって、視覚的にどのタイムフレームで変動があったかを瞬時に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 二日間のみのデータが示されているため、直接的な関係性を分析することは困難ですが、時間帯によるスコアの変動を観察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布が時間ごとに異なるため、時間帯に基づいてスコアが変動していることがわかります。このことは、社会的・経済的活動が時間ごとに異なる可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– ビジネスや経済活動は特定の時間帯に活発になることが予想されます。例えば、黄色で示されている部分は、特に注目すべき時間帯として理解され、その時間の活動を詳しく分析する余地があります。
– 社会の動向を把握し、ピーク時間を見定めることで、効果的なリソース配分や戦略的な決定に役立つ可能性があります。
このデータは短期間ですが、詳細に分析することでより広い視点からの行動方針を策定する手助けとなるでしょう。
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:
このヒートマップは、経済に関連する複数のWEI（Well-being Indicator）項目の間の相関関係を示しています。以下、視覚的特徴とそこからの洞察を分析します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関係数を示すため、トレンド自体はありませんが、全体的な傾向としては、赤く濃い領域が多く、強い正の相関関係がある項目が多いことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特定できませんが、「社会WEI（持続可能性と自律性）」と他の指標間で青が目立つ部分があり、ここでは負の相関が示されています。
3. **各プロットや要素**
– 赤色が濃いほど正の相関が強く、青色が濃いほど負の相関が強いことを示しています。
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で非常に高い正の相関（0.96）が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしての分析はできませんが、「個人WEI（自由度と自律）」および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が高い相関を持つことは興味深い点です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心の健康）」と「個人WEI（自由度と自律）」が0.75の相関を持っており、これらの指標は精神的な健康と自律性が密接に関連している可能性を示します。
– 「社会WEI（持続可能性と自律性）」は他の多くの指標と負の相関を示し、持続可能性の評価が他の社会的評価と異なる可能性を示しています。
6. **直感的な洞察や影響**
– 正の相関関係が強い項目が多く、社会および個人のウェルビーイングが関連していることが示されています。特に、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の強い相関は、社会の多様性の理解や自由が個々のウェルビーイングに大きく貢献することを示唆します。
– これらの相関関係は、社会政策の策定や企業のCSR活動において有意義な指標として利用される可能性があり、持続可能性や公正性の推進が個人および社会全体にプラスの影響を与え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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見て、WEIスコアは0.6から0.9の範囲に広く分布しています。特定の増減のトレンドはなく、それよりもカテゴリごとの違いが際立っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリでは外れ値が見られます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI(共生、多様性、自由の保障)」における外れ値は、そのカテゴリ内でのデータ分布のばらつきや異常値を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図ではそれぞれのデータセットの中央値、四分位範囲、及び外れ値が示されています。色の違いは各カテゴリの識別を容易にしていますが、特定の意味があるかは、このグラフのコンテクストに依存します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIタイプごとの分布であり、全体的な傾向や時系列の関係性はこのグラフからは明瞭ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリでのスコア分布のばらつきは異なりますが、一般的に「社会WEI」カテゴリー（特に「公正性、公正さ」と「共生、多様性、自由の尊重」）は他のカテゴリに比べて中央値が高めであるようです。
6. **直感的な洞察・ビジネスや社会への影響**
– 人間は、各カテゴリのWEIスコアの差異を通じて、その領域がどの程度良好または改善の余地があるかを直感的に感じます。たとえば、経済的余裕や心理的ストレスのスコアが低い場合、その分野には改善のための介入が必要だと認識される可能性があります。
– ビジネスや社会的には、特定のカテゴリが他よりも高い場合、そこにリソースを集中することで組織や社会全体のパフォーマンス向上につながるかもしれません。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフを見て得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– PCAの結果であるため、直接的な時間的トレンドは示していませんが、主成分の空間におけるデータの配置を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットの中で、第1主成分が正の側で極端に離れている点が1つあり、他のデータポイントから大きく離れているため、外れ値として認識される可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは特定の期間（30日間）の経済データの構成要素を示しており、第1主成分と第2主成分の座標上に配置されています。
– 第1主成分がデータの大部分を捉えて（寄与率: 0.71）、第2主成分がそれに次ぐ情報を提供しています（寄与率: 0.15）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このプロット自体が時系列データの関係性を直接示しているわけではなく、変数間の潜在的な相関の可視化を通じて、複数の変数がどのように関連しているかを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットの散らばり具合から、第1主成分が経済全体の変動を主要に捉えていることが示されていますが、第2主成分も一部のバリエーションを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、大部分の変動を第1主成分が説明しているため、主要な経済指標がかなり似ているパターンを示している可能性があります。外れ値は、特定のイベントまたは異常を示しているかもしれません。
– ビジネスや社会においては、外れ値に該当するデータポイントが、特異なイベント（例えば、政策変更や市場ショック）による影響を受けた可能性を示唆し、それに応じた戦略的な対応が考えられるでしょう。
この分析から、特定の要因に注目して戦略的な意思決定を行う際の手がかりとして活用できると考えられます。
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。
