📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果**
1. **時系列推移**
– **総合WEI**: 初日は0.725から0.75に若干上昇し、翌日はやや下降しています（0.73から0.66875、最終的に0.68125）。全体的に確認できるトレンドとしては、最初の短時間の上昇の後、若干の下降傾向があります。
– **個人WEI平均**: 初日に0.675から0.75と大きな上昇が見られ、その後、若干の下降を経て安定しています。
– **社会WEI平均**: 初日に0.775からすぐに0.75に低下し、翌日は0.6625まで下降し、最終的に若干戻る形で0.6875となっています。全体的には下降傾向が見られます。
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。
3. **季節性・トレンド・残差**
– **長期的なトレンド**: 個人WEIでは一貫性があり、特に増加が一時的であることが分かります。この日には重大な個人の改善イベントがあった可能性が考えられますが、その後安定傾向を示します。
– **社会WEI**の突然の下降は社会的イベントや政策変化の影響を受けた可能性があります。
– **季節的パターン**: 360日間のデータがあれば、季節的変動の分析に役立ちますが、現在の時点で詳細は不明です。
– **残差**: 日次の変動は、瞬間的な社会的または個人的な要因によるものである可能性が高いです。
4. **項目間の相関**
– 個人の経済的余裕と心理的ストレスの間では、一般的に逆相関が予想されるが、今回特別な相関の指摘はありませんでした。詳細なデータ分析が進められた場合、相関が存在するかもしれません。
– 社会基盤や教育機会が社会的平等に大きな影響を与えている可能性を示唆しています。
5. **データ分布**
– 各WEIスコアの分布では、特に社会基盤の0.85と個人の経済的余裕の0.85が高スコアとして存在し、全般的にスコアは0.6以上であるため、極端なリーンやボトムの観測は見られません。
– 外れ値は見つからず、全体的なスコアのばらつきは比較的小さいと言えます。
6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1 (71%)**: WEI全体の主要な変動要因に寄与し、主に個人と社会のバランスを指し示しているように見えます。
– **PC2 (15%)**: 小さいながら影響がありますが、おそらく特定の社会的要素や個別のストレスに関連した指標ではないかと考えられます。
**結論**
全般的に、経済的、健康、心理的ストレス、社会的公平性の要素がWEIスコアの変動に影響を与えています。特に個人の経済的余裕、社会基盤・教育機会はWEIへの寄与が大きいと考えられます。また、全体として全ての項目がバランス良く管理されていることがスコアの安定に寄与しています。今後は、重大な変化があれば、それが個人の要因によるものなのか、社会的要因に起因するものなのかをより詳細に分析することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期（2025年7月頃）には、WEIスコアが急激に下降しています。その後、スコアは非常に低い値で安定しています。
– 後半（2026年近く）ではスコアが回復しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月に急激にスコアが低下しており、外れ値または重大な経済イベント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（実績AI）」を示しており、初期のデータポイントを形成しています。
– 赤い×のマークは「予測（予測AI）」を示しており、この範囲のデータが欠けているように見えます。
– 緑の丸は「前年（比較AI）」を示し、復調した時期に一致しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 「実績」と「前年（比較AI）」の間には何らかの回復パターンが示唆されていますが、詳細は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰や決定木回帰はほぼ水平の予測を示しており、ランダムフォレスト回帰は急激な変化を捉える試みを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の急激な低下は、経済におけるショックイベントとして解釈できます。これが企業や消費者の信頼感に影響を与えている可能性があります。
– 後半の回復は、経済政策や外部ファクターの改善、ビジネスの順調な進行によるものかもしれません。
– 経済やビジネスにおいては、リスク管理や事前の予測モデルの改善が求められます。急激な変化を捉えるには、より動的かつ適応的な分析法が必要です。
このデータは、企業の戦略策定や政府の政策決定にとって貴重な情報を提供します。特に、予測モデルにおけるさらなる改善が可能です。
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:
以下は、与えられた時系列散布図の分析です：
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（実績）は高めの数値ですが、その後急激に下降しています。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」においても急激な減少が見られます。
– その後、時期をおいて比較的低いスコアが安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な下降は外れ値としても考えられる急激な変動です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示しており、初期に集中しています。
– 緑色のいくつかの丸いプロットは「前年（比較AI）」として後半に現れています。
– ピンク、紫、シアンは予測値を示し、これらは異なる手法（線形回帰、ランダムフォレスト回帰、決定木回帰）によって算出された予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値が直後の予測値に大きな変動をもたらしている可能性が高いです。しかし、その後の時期に他の予測手法による補正が試みられている様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績から予測への変化が急であり、予測モデルが追随できていない様子があります。
– 各手法の予測間には可視的なスコアの違いが見られるため、モデルの選択による結果の差異が示唆されています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 初期の大きな下降は、経済的に大きな不安定要因があることを示唆します。
– 長期的に測定されたスコアが安定性を欠く場合、ビジネスの計画や経済活動の予測が難しくなる可能性があります。そのため、データに基づく戦略の再評価が重要です。
– さまざまな予測手法の違いをうまく活用して、より安定した予測を目指す必要があります。
このグラフは、特定の時期にデータの急激な変動がある経済状況を分析・予測する際に重要な要素を提供していると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月頃）の「実績AI」（青のプロット）は約0.8付近で、それ以後急激に低下しています。これは下降トレンドを示しています。
– ランダムフォレストによる「予測」（ピンクの線）も2025年8月以降急激に0に向かっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの最初の部分で急激な変動が見られ、7月から8月にかけて「WEIスコア」が急落しています。頻繁な予期しない変動はビジネスに影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは過去の「実績AI」を示し、X印は「予測AI」を示しているようですが、X印の実際のプロットは見当たりません。
– 緑のプロットは「前年（比較AI）」で、一定の高さを示し、安定しています。
– 灰色の範囲は「予測の不確かさ」を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績AI」と「前年（比較AI）」は相関関係が共同し、実績は下降していますが、前年は安定しています。
– 「ランダムフォレスト」の予測は実績に合わせて急激に低下していますが、それ以降は底を打って横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「実績AI」と「予測AI」（ランダムフォレスト）の間に強い相関があり、特に急激な変動が同時に発生しています。
6. **直感的に感じられることと社会・ビジネスの影響**:
– 初期の急落は、経済的に困難な状況を示している可能性があります。このような急激な変動は、ビジネスや経済計画に不確実性をもたらすことがあります。
– 予測が早期に収束して安定していることから、長期的には安定的な状況が期待されるかもしれません。
– 安定した前年度の指標は、比較的安定した基準を提供しており、継続的改善の指針となり得ます。
このグラフから分かることは、短期的な問題点を抱えつつも、中長期では安定に向かう可能性があるという点です。ビジネスや政策決定者は、この短期的な不安定さに警戒しつつ、長期的な安定化に向けた施策を検討すべきです。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕（WEI）に関する時系列データを示しています。それぞれのプロットとその意味について分析します。
1. **トレンド**:
– 最初の実績値（青色の点）は高いですが、すぐにランダムフォレストによる予測（紫色の線）が急激に低下しています。
– 期間全体を通して、WEIスコアは急激に下降し、ほぼ0に近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレストの予測は、最初に急に下がってその後は横ばいを示しています。これは、急激な経済的困難が予測されている可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の点は実績値を示し、初期段階での経済的余裕の高さを示しています。
– 緑色の点は前年の比較データを示し、現在の数値と比べて高めです。
– 薄緑色の含み範囲は予測値の幅を示し、予測に対する不確実性を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年比較の間には大きなギャップがあり、今年の状況が前年に比べて悪化していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ランダムフォレスト予測が実績に対して急激に下がっているため、大きな経済的変動が起こっている可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– グラフ全体が示す直感的な印象は、経済的余裕の急激な低下であり、これは個人や家庭が将来的に財務的ストレスを抱える可能性を示唆します。
– ビジネスや政策立案者は、特にこの種のデータに対して早急な対策が必要となるかもしれません。例えば、支援プログラムや政策の見直しに役立てることができるでしょう。
このグラフは、将来の予測に基づいて個人の財政状況の悪化を警告しており、早期の経済対策が重要であることを強調しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 現在のデータは、初期段階で比較的高いWEIスコアの安定した水準から始まり、その後急激に上昇しています。上昇後に再びやや下がるような動きが見られます。
– 全体を通じて大きな上下の動きはなく、開始と終了の間で安定した変動が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 短期間でスコアが一度急上昇する箇所があり、モデルの予測結果によってサポートされていますが、全体としては外れ値というより短期の急変動として扱えるでしょう。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績）**: 実際のWEIスコアを表します。開始時点において、実績スコアは予測値と近接しています。
– **赤いクロス（予測）**: AIによる予測スコアを示します。事後的に実績と比較して適合していることが見て取れます。
– **緑の丸（前年比）**: 前年同期のスコアを比較しており、スコアが前年よりも改善している可能性を示唆します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 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）の結果は全体的に近接しており、異なるモデルでも同様のトレンドが示されていることが確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測値どうし、また実績値と予測値の間に強い相関が見られます。これは、モデルがデータのトレンドをうまく学習していることを示しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– スコアの改善は個人の健康状態の向上を示し、これは仕事の生産性や全体的な幸福感向上につながる可能性があります。
– 健康状態と経済状況の相関を考慮すると、スコアが向上することは経済的なアウトプット向上に寄与する可能性があります。
– このデータを基に、健康改善の施策が功を奏している状況を評価し、今後の政策やプログラムの設計に活用できます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に大きな下降または上昇のトレンドは見られず、データポイントが少ないため全体の傾向を把握するのは難しいです。
– 現時点ではWEIスコアが横ばいの状態となっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットされたデータポイント間には大きな変動がありません。急激な変化や明らかな外れ値も見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績として青い円がプロットされ、主に0.6の近辺を示しています。
– 予測データは交差し、異なる予測手法の線（紫、青、シアン）が近似値を提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（例えば、ランダムフォレスト回帰、線形回帰など）と実績には大きな差異は見られません。
– 各予測手法の違いは、細かい精度の差異として解釈されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にスコアは0.4から0.6の範囲にあるため、短期的なストレス指数の安定性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 現状のデータからは心理的ストレスに大きな変化がないことが示されていますが、予測値が一致していることから、短期的には大きな動揺がないと考えられます。
– 経済や企業側としては、予測の信頼性を重んじることで計画立案がしやすくなる可能性があります。
– 社会的には、環境が安定している場合、心理的ストレスの管理が進行していると言えるでしょう。
この分析は視覚的な情報に基づいているため、データの詳細や背景が分かることでさらに深い洞察が得られる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **全体のトレンド**: 左側に実績データが集中し、その後の期間に顕著な変動があります。特に、最初の段階ではWEIスコアが急激に低下しています。
– **周期性**: 特に周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **急激な変動**: 最初の期間で急な減少が見られます。この急激な低下は注目すべき変動です。
– **外れ値**: この期間中に特異な増加や減少は認められていないようです。
3. **各プロットの意味**
– **青のプロット（実績データ）**と**赤のプロット（予測）**は、モデルの性能評価において重要な役割を果たします。
– **緑のプロット**: 将来的な予測を示していますが、数値が安定しているように見えます。
– **灰色の線**: 予測の不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間では、初期段階の急激な低下後に、予測が一貫して推移しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは急変動しており、予測と実績の初期の相関は低い可能性があります。その後、予測モデルは安定的に推移していることから、ある程度の信頼性が見られます。
6. **人間の直観とビジネスや社会への影響**
– **直感的感覚**: 初期の急激な低下は、何らかの外部要因やシステムの不具合によるものと直感的に感じられます。ビジネスではリスク管理や改善が求められます。
– **ビジネス影響**: WEIスコアの低下は、個人の自由度と自治の減少を示唆しており、特に政策変更や社会環境の影響を反映している可能性があります。これは、経済活動や個人の生活に広範な影響を与える可能性があります。
このグラフを分析すると、最初の急低下が目につき、その後の予測安定性に基づいて、不確実性への対応策が求められると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（青点）**: 開始時点で0.6付近からスタートし、すぐに急激な下降を見せた後、データが表示されていない期間を経てほとんど0に落ち込んでいます。
– **予測（決定木回帰・ピンク線）**: 同様に、序盤ですぐに0に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 序盤での急激な下降が顕著で、その後の回復や上昇はほとんど見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い実績点は観察されたスコアを示しており、開始直後の急激な変動のみが記録されています。
– 緑の丸は前年の比較AIスコアを示しており、最新のデータになると高めの0.6から0.8に近いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データ（特に決定木回帰）は初期段階で下降する一致を示していますが、その後のデータでは比較が難しい状態です。
– 非常に初期と直近の緑の丸が示す前年データ間での大きな上昇があり、過去の傾向と対照的な改善が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期に強い下降が見られるが、その後の回復過程や持続した変動は捉えられていません。緑の丸が示すように前年と比較するとスコアは上昇する傾向にあります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 初期のデータで急激な低下を示していますが、最新の前年比較データは上昇を示唆しています。この結果から、最近の政策や対策によって公平性や公正さに対する改善が見られる可能性があり、それが社会的にプラスの影響を与えていると考えられます。企業や政府はこの改善傾向を維持し、さらなる向上を目指すための指標として活用できるでしょう。
このグラフは初期の急激な変化と最近の改善に関する情報を示しており、データの限界を考慮しながらも、現状の傾向や今後の社会的な影響を分析する上での手がかりを提供しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは、最初に急激な上昇を示し、その後、下記の予測線が右に続く形となっています。その後のデータは、前年との比較があり、相関を確認するためのプロットが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に実績データ（青色のプロット）で急激な変化が見られます。これが外れ値かどうかは描画された他のデータと予測範囲を考慮する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績 (青): 過去のデータを示しています。
– 予測 (赤、紫、ターコイズ): 異なる手法での予測を示しています。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が予測の根拠です。
– 比較 (緑): 前年との比較を示しています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 違うモデルの予測結果が表示されており、過去の実績データと予測値がどの程度一致しているかが示され、比較や今後のトレンドの予測がされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に一致点や乖離点がある場合は、予測モデルの精度を評価するのに役立ちます。特に異なる予測手法が同じ傾向を示しているかどうかに注目することが重要です。
6. **人間が直感的に感じること・社会やビジネスへの影響**:
– 初期の急上昇は、ある重要な経済活動や政策が導入されたことを示唆しているかもしれません。持続可能性や自治性が重要視される現在の社会において、このようなスコアの変動は、政策や投資戦略の変更に影響を与える可能性があります。特に持続可能性が求められるビジネスシーンにおいては、これらのデータを基にした戦略調整が重要です。
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:
以下のグラフについて分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間において「実績AI」のスコアが急激に低下しています。その後、データが不足しているため詳細は不明ですが、大きな変動が観察されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月頃に向けた急激な下降が見られ、その後、0付近で値が止まっています。この急激な変動は、何らかの突発的な事象の影響を受けている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 「実績AI」は青い点で示され、過去の実績データを表しています。
– 緑の点は前年の比較データであり、過去の基準として用いられます。
– 紫の線は「ランダムフォレスト回帰」を使用した予測結果を示しており、初期に急激な低下を示した後に0のままです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間で大きな隔たりがあり、予測が現実を十分に反映していない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期に高いスコアで始まりますが、その後すぐに低下し、予測は全体として信頼性を欠いているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 非常に急激なスコアの低下は、社会基盤や教育機会に関する大きな問題を示唆している可能性があります。本来維持されるべき社会資源が極端に減少したか、評価基準に大きな変化が生じたことが考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、社会的な機会が著しく失われる可能性があり、これが経済やコミュニティに悪影響を与える懸念があります。
このグラフからは、予測モデルの改善やデータの更なる検証が必要であることが示されています。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（青い点）**: 最初の期間で少し上下していますが、急激に低下しています。その後、データポイントはなくなります。
– **予測（様々な色の線）**: ランダムフォレスト回帰（紫）の予測は急激に減少しますが、一定ラインを横ばいで保っています。他の予測手法は見えませんが、すべての予測が最初の急落を捉えています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **急激な変動**: 実績データの急激な低下が見られます。これが何かの社会的または経済的要因によるものでしょう。
– **外れ値**: 見られませんが、急激な変動が異常値とされるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– **実績**: 青い点は実績のデータを示しており、最初の期間での動きを捉えています。
– **予測**: 線形式で示される予測データは、現在のデータを元に将来を予測し、急激な変動を考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には明確なズレがあり、予測は実績の急激な変動を完全には吸収していない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと予測データの間には一貫性がないように見えますが、予測が実績にかなりの注意を払って急落を捉えています。
– 「前年」データは安定しているように見え、経済的・社会的安定を示す要素として見られます。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– **直感的感想**: 初期の実績での急な低下はショッキングです。何らかの政策変更や社会的イベントの影響を考えさせる要因です。
– **ビジネスや社会への影響**: 実績の急激な低下は、政策の見直しが必要であることを示唆する可能性があります。また、予測がこの低下をどのように吸収するかによって、今後の戦略が決まる可能性があります。
このグラフは、重要な時期における政策および社会的な対応の重要性を強調しているように見えます。
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、提供されたヒートマップに基づく洞察です。
1. **トレンド**
– グラフには上下に異なる色でセグメントが示されており、時間帯ごとに経済活動の変動があることを示唆しています。具体的な時間帯や日付のトレンドは、色の違いにより表現されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 紫色の部分は他と大きく色が異なり、数値的に低いことを示しています。これは、特定の時間帯での経済活動が他に比べて低いことを表している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは、経済活動の強度を示しています。黄色が活動が最も活発で、紫色が最も鈍いことを示しています。これらの色の分布は、考慮するべき活動の強弱や時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データが時間帯ごとに色分けされ、一日の特定の時間帯で経済活動の強さが変わることを示しています。これによって、日中の特定の時間が経済的に重要である可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付間での活動強度の一貫性や変動を観察することができます。色の変化が時間帯ごとにあることで、特定の活動が周期的である可能性も考慮できます。
6. **直感的な感想と影響**
– ヒートマップは、観察者に対して一目で経済活動の強さやその変動を示しやすくしています。このような可視化は、ビジネスや政策決定における時間帯別の戦略立案に貢献します。たとえば、ピークタイムに合わせたリソース配置や政策の実施を考慮することができます。
このグラフを通じて、特定の時間帯における経済活動の強度を理解し、ビジネスや政策の効果的なタイミングを把握することが可能となります。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます：
1. **トレンド**：
– ヒートマップは2日間のデータしか示していないため、短期的なトレンドを捉えることは難しいですが、複数の色が使用されているため、時間帯ごとの変化を追うことができます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 7月1日の19時に黄色は他の時間帯よりも明るい色を示しています。これは、おそらくその時間帯における数値が比較的高かったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**：
– カラーバーは数値の範囲を示し、紫が低い値、黄色が高い値を表しています。この範囲と色の変化は、時間帯や日ごとの個人WEI平均スコアの変化を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 各時間帯が個別に表示されているため、時間帯ごとのパターンを分析できます。特定の時間帯に一貫したパターンがあれば、通常の業務時間外の行動についての洞察を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 同じ日に多数の時間帯をカバーしているため、全体的な分布から特異な時間帯を特定できます。特定の時間帯が他と比べて大きく異なる場合、不規則な活動やイベントがあった可能性があります。
6. **直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**：
– 日中や夕方にかけて、個人の活動が活発化していることを示唆しています。この活動パターンは、ビジネスやマーケティング活動の最適なタイミングを見極めるのに役立ちます。
– 特に高いスコアが表示される時間帯に焦点を当てることで、業務の効率化やマーケティング戦略の見直しに寄与する可能性があります。
このグラフからは、時間帯による行動の違いが直感的に把握でき、ビジネスの時間帯戦略などに対する洞察を与えることができます。
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：
1. **トレンド**:
– データが360日間のものであるとすると、このグラフには2日間分のデータしか示されていないようです。これらの日付範囲での明確なトレンド（上昇、下降）は判断できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間が非常に短いため、長期のトレンドを検知するのは難しいですが、色の変化に急激な変動があることが伺えます。特に7月1日と7月2日で色が大きく異なるため、何らかの変化が示されているように見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはウェイト平均のスコアの差を示しています。黄色は高スコア（おそらく0.76以上）で、緑や紫は比較的低スコアを示しています。これにより、時間帯や日付によるスコアの違い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**:
– 時間帯別にデータが示されているようですが、全体としてスコアが時間帯や日にちで変化しており、それらの関連性がビジュアル的に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係はグラフから直接は見出せませんが、特定の時間（19時）にスコアが顕著に高くなっていることが示されています。社会的なイベントや活動が影響している可能性も考えられます。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、特定の時間（19時）や日に重要な出来事や変化があったことを直感的に感じるでしょう。ビジネスや社会において、特定の時間にパフォーマンスが高くなることが観察できれば、その時間帯に合わせた戦略や施策が考えられるでしょう。例えば、最も効率的な時間帯にオペレーションを集中させることで、より良い成果を上げ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、360日間にわたる複数のWEI項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列の変化を直接示していませんが、相関の強さは、特定の項目群が時間を通じて一貫した関係を持つ可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値に関する情報は直接示されていませんが、強い負の相関（例: 社会WEI（持続可能性と自治性）と総合WEIの相関が-0.46）は注目すべき点です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は、相関の強さと方向（正または負）を示しています。赤は正の相関、青は負の相関を表しています。
– 濃い赤色のセルは、非常に強い正の相関を示しており、例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が0.86と高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定のカテゴリ間で強い相関があります。例えば、個人の経済的余裕や健康状態が他の社会的要因とどのように関連しているかがみて取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が0.96と極めて高いため、両者が密接に関連していると解釈できます。
– 一方で、「社会WEI（持続可能性と自治性）」は多くの項目と負の相関を持ち、これが悪化することで他のWEIが低下することが考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 社会的な多様性や共生が経済全体の安定性に寄与すると考えられ、政策決定において重要視されるべきです。
– 持続可能性の低下が他の要因に負の影響を及ぼす可能性があり、環境や自治に関する対策が必要とされる可能性があります。
このヒートマップは、相互依存する経済的および社会的要因についての理解を深め、どの領域に焦点を当てて改善すべきかに関する洞察を提供します。
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:
1. **トレンド**:
– 各カテゴリーのWEIスコアは、比較的一様で大きな上下動はありません。横ばいに近い傾向で、全体的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（生態系整備・持続体制）」に外れ値が見られますが、それ以外の項目では目立った外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 色分けされていることで、各WEIタイプの比較がわかりやすくなっています。
– 箱ひげ図が示す情報として、各カテゴリーの中央傾向（中央値）、ばらつき（四分位範囲）、外れ値を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというより、1年間における各部門の分布比較です。そのため、期間を通じての具体的な変動を見ることは難しいですが、各分野の相対的なパフォーマンスが見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性、自由の尊重）」は、他の分野と比べてスコアが少し低めに見えます。
6. **人間の直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 多くのカテゴリでスコアが安定していることは、特に悪化している分野がないことを示し、経済や社会の安定性と信頼性を示唆しています。
– 外れ値として見られる指標（例えば健康状態）は、政策的な介入が必要な分野を示している可能性があります。このような分野に焦点を当てた改善は、全体の幸福度や経済的な健全性をさらに向上させる鍵となるでしょう。
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、WEI（週次経済指数）の構成要素に対する主成分分析（PCA）を示しており、第1主成分と第2主成分に基づく散布図です。それぞれの点は360日間のデータに基づいています。
1. **トレンド**:
– トレンドとして明確な方向性は示されていませんが、各点は二次元の空間に散らばっています。
– 上昇や下降の傾向よりも、各構成要素間の相対的位置関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありませんが、右端の正の値、特に第1主成分での偏差が大きい点が注目されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各点は異なる構成要素を表しており、第1主成分（寄与率: 0.71）がデータ変動の大部分を説明していることがわかります。
– 第2主成分（寄与率: 0.15）もデータの特徴を補足的に説明しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 個々の点が時系列上の異なる時点を表す場合、それぞれのプロットは異なる経済状況下での主要な変動要因を示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には特定の相関関係は見られませんが、各主成分が異なる変動要因を表している可能性があります。
– 分布の広がりが第1主成分のほうが大きいことから、この成分がより多くの情報を含んでいることが示唆されます。
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**:
– グラフからは、経済要因のいくつかが明確に他と異なる動きを示していることが示されています。これにより、何らかの特定の経済イベントや政策が影響を与えている可能性が直感的に伝わります。
– ビジネスや政策決定において、この主成分分析により重要な経済指標や変動要因を特定し、戦略的な意思決定に寄与できるでしょう。
このPCAの視覚化は、多変量データの要約として特に探索的データ分析において有用であり、経済情勢の潜在的な要因についての洞察を得る助けとなります。
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。