📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析し、以下の観点に基づいて洞察を提供します。
### 時系列推移
– **総合トレンド**: データ期間中の総合的WEIスコアは一般的に0.75から0.63までの範囲で変動しています。初日は0.725から上昇し、翌日日中は一時的に低下。三日目の最終的には0.73の値に戻るなど、一貫した上昇傾向とは言えませんが、短期的なフuctuationがあります。
– **個人WEI平均**: 初日から二日目にかけては0.675から0.7の範囲で安定し、一日目夜には0.75に、一時的に高まるが、三日目には再び下降します。
– **社会WEI平均**: 初日終わりには最高の0.775を記録し、翌日に急激な低下を示す。最小値は0.6375と顕著な変動が観察されます。
– **詳細項目**: 特に社会的公正（社会_fairness）と社会的持続可能性（social_sustainability）で、短期間の大きな変動が観察されます（例：社会_fairnessが0.8から0.5までの急下降）。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期トレンド**: 前述の期間の短さゆえ、詳細な長期トレンドの分析は困難ですが、三日目には多少の持ち直し傾向が観察されます。
– **季節性**: 季節的なパターンは短すぎて抽出困難ですが、昼間の評価低下、夜間の増加はある程度みられます。
– **残差成分**: 一部の変動（特に第二日の終わり〜第三日の朝の急回復）は、外的・内的要因が働いた可能性があります。
### 項目間の相関
– **強い相関**: 社会的持続可能性と社会的公正さ、他の社会構成要素（例えば経済的余裕）との相関が高く、社会全般の要因と強く結びついている可能性があります。このことは社会的安定が他の項目に強く影響することを示唆します。
– **個人と社会の関係性**: 個人的ストレスと社会的多様性の間には逆相関があるようで、社会の多様性が高い日は個人的ストレスが低下する傾向が観察されます。
### データ分布・異常値
– **中央値とばらつき**: 箱ひげ図を使った分析は無いが、現在のデータで特に目立つ外れ値がなく、異常値として目立つデータポイントはありません。
– **分布の特性**: 個々の項目の範囲は比較的狭く（0.5〜0.85の範囲）、全体的にまとまった分布をしています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (71%)**: 主に社会の持続可能性、公正さ、インフラが寄与しており、社会の安定性やインフラの強化がWEIスコアを強く左右します。
– **PC2 (13%)**: 経済的余裕や個人的ストレスが寄与。個人と社会間のダイナミクスにおける社会的バランスが重要な要因。
この分析は、短期間ではあるが特定の社会的要素がWEIに強く影響を及ぼしており、これらの項目間の相関は社会の重要な構成要素であることを示唆します。個人の幸福感は社会的多様性や公平さの質によって大きく影響を受ける可能性があり、今後のデータ収集ではさらに詳細な時間単位での解析を進めることで、より高度な分析が可能となるでしょう。
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:
このグラフについて、専門的な見解と直感的な洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）：期間の初めに0.7付近で推移しています。
– 確率的な予測（灰色の範囲）に基づくと、実データは期待される範囲内にあります。
– 各予測モデルによるトレンドは明確に異なる傾向があり、線形回帰は急激に減少、法決定木回帰は比較的安定、ランダムフォレスト回帰は一定したフラットなトレンドを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在の実績データには外れ値は見られませんが、予測データは異なるトレンドを示しています。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データを示し、予測データ（赤い×）や予測範囲（灰色）は予測の信頼性の指標です。
– 予測モデルによる各線の色は、異なる予測アルゴリズムによるものです（線形回帰、法決定木、ランダムフォレスト）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測線はどれも異なる経路をたどっていますが、特に線形回帰予測が急激な下降トレンドを示しているのが際立っています。一方、ランダムフォレストは安定した予測を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの変動は小さいため、予測モデルとの相関が判断しにくい状況です。各モデルが異なる特性を持っている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 各予測モデルの異なる振る舞いは、予測の不確実性を示唆しています。そのため、意思決定者はモデル選択に慎重を要し、多角的なアプローチが求められるでしょう。特に不確実性が高い領域では、リスク管理の必要性が強調されます。
– 線形回帰の急激な下降トレンドが実際に発生した場合、経済に対する負の影響が予想され、迅速な対応が求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 実績データ（青いプロット）は高めのレベルにあり、短期間で大きな変動が見られません。この期間ではより横ばいの傾向を示しています。
– 「線形回帰」および「決定木回帰」の予測データは下降トレンドを示しています。
– 「ランダムフォレスト回帰」は一定のレベルでの横ばいを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現時点での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。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青いプロットは実績の個人WEI平均スコアを示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を表しており、この範囲内に実績データがあります。
– 線形回帰、ランダムフォレスト回帰、決定木回帰はそれぞれ異なる方法で将来のスコアを予測しています。
### 4. 各時系列データの関係性
– 予測モデルの多様な線は異なる方法での予測を示しており、特に決定木回帰は下降傾向を強調しています。
– ランダムフォレスト回帰はこれに対してより安定したスコアを予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現時点の実績データは比較的安定しているため、モデル予測との相関の分析が重要です。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこととビジネス・社会への影響
– このグラフから、ビジネス関係者や投資家は、短期間のスコア安定に安心感を得られるかもしれません。ただし、決定木モデルの予測する下降傾向には注意が必要です。
– 経済指標としてのWEIスコアが下降トレンドに向かう予測をしていることは、早期の対策を促すシグナルとして作用する可能性があります。
### 総合的な洞察
– 短期的には安定していますが、長期的には下降の可能性を警戒する必要があり、特に予測モデル間での結果の差を考慮に入れることが重要です。
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AI（青いドット）のWEIスコアは過去の一定期間、0.7付近で安定しています。しかし、予測モデル（線形回帰）は急激に下降し、一方で他の予測モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った外れ値は見られませんが、線形回帰の予測が急激に下降しているのが特徴的です。この急な変動は予測モデルの特性や、予測に用いたデータの変動に起因している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のドットは実績のデータを示し、安定しています。
– 紫の線（線形回帰）はデータに対する単純なトレンド予測を示しますが、大きく下降しています。
– 緑とピンクの線（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は安定的な予測を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを表し、それほど大きく広がっていないことから、予測の信頼度は比較的高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが提供する結果には相違があり、それぞれのモデルが異なる特性を持っていることが伺えます。特に、線形回帰と他のモデル（決定木、ランダムフォレスト）での予測の差異は注目に値します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績データと各予測モデルの出力に明確な相関関係はないように見え、予測モデルの選択により結果が大きく異なることが示されています。
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**
– このグラフから、特に線形回帰の結果に対する懐疑が生まれる可能性があります。ビジネスや社会において、この急な下降予測は警戒を促すかもしれません。
– しかし、他のモデルが安定を示していることから、データの解釈には慎重さが求められます。リスク管理や意思決定において、複数のモデルを検討し、様々なシナリオに備えることが求められるでしょう。
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、個人の経済的余裕指数（WEI）の30日間にわたる推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期にわたって安定しているように見えます。
– ランダムフォレストによる予測（薄紫色の線）は安定した状態を維持し、一貫して約0.65付近を保持しています。
– 線形回帰による予測（濃紫色の線）は急激に下降しており、約1ヶ月後にはゼロ近辺になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな変動は見られません。
– 線形回帰による予測は非常に急激に減少しているため、他のモデルとの乖離が大きくなっています。
3. **各プロットや要素**:
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しており、実績の周辺で比較的狭い範囲を表しています。
– 実績（青い点）と予測（赤い×）に対するランダムフォレストと線形回帰の予測は対照的です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストと実績データが一致し、一貫しているのに対し、線形回帰の予測は異なる挙動を示します。
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予測は高い相関があると推測されます。
– 線形回帰予測は、実績とランダムフォレストの予測と大きく異なるパターンを示します。
6. **洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、線形回帰モデルが将来的に非常に楽観的または悲観的なシナリオを想定しており、その信頼性は低い可能性があるということです。
– 安定した予測が好まれれば、ランダムフォレストの予測がより実用的かもしれません。
– 経済の指標として、急激な下降はリスクを示唆するため、早期の対策が求められるでしょう。
この分析から、実績に近い予測を信頼しつつ、急激な変動予測に対しては注意が必要なことがわかります。
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
1. **トレンド:**
– 実績データ（青色）は、一定期間にわたって非常に均一で安定している。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）は緩やかな上昇トレンドを示しており、時間と共に増加している。
– 線形回帰（ピンク色）がフラットな水平線を示し、データに基づいて変化がないと予測している。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データに外れ値や急激な変動は見られない。
3. **各プロットや要素:**
– 青点: 現時点の実績データを表し、ほぼ安定している。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）：予測の上方トレンドを示し、対策が進めば改善すると期待される。
– 線形回帰（ピンク線）: 現状維持の予測で変動が少ない。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさを示し、許容可能な変動の範囲。
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モデル間で、異なる傾向が見られる。ランダムフォレスト回帰はより楽観的な傾向があるが、線形回帰は保守的。
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間）には潜在的な相関が見られ、モデルがデータを反映する可能性が示唆される。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 人間はランダムフォレストの予測から、今後の健康状態が改善する可能性があると直感的に感じるかもしれない。
– もしランダムフォレストの予測が正確であるならば、個々の健康状態が向上することで、医療コストの削減や労働生産性の向上というポジティブな影響が期待できる。
– 一方、線形モデルが現状維持を示唆するため、政策や対策が不要な状況か、逆に他の要因が取り組まれないと改善しない可能性を警告しているとも考えられる。
この分析は、データの詳細な理解と評価に役立ち、次の戦略を検討するための基盤となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロットポイント）は2025-07-01から数日間で一定で、ほとんど変化がありません。
– 線形回帰（紫の線）は下降トレンドを示しています。これは、時間の経過とともに心理的ストレスが低下することを示唆しています。
– 他の予測モデル（灰色の帯、緑の線、マゼンタの線）はあまり目立った変化はなく、特にランダムフォレスト回帰（マゼンタ）はほぼ水平です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績を示しており、安定した心理状態を示します。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しています。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる方法で未来の心理的ストレスの推移を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は、異なる動きを示しており、線形回帰のみが顕著な下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と各予測モデルの相関は直接的ではなく、モデルの設定や使用するアルゴリズムによって異なります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 実績が安定しているため、短期的には心理的ストレスの管理がうまく行われていると考えられます。
– 線形回帰モデルが示すように、長期的に心理的ストレスが減少する可能性があるため、心理的な健康改善策が奏功しているのかもしれません。
– 深刻な経済的もしくは社会的問題が発生しない限り、個々の心理的健康度が理想的な水準を維持できる可能性があります。
これらの分析に基づいて、今後も心理的な健康を維持もしくは向上させるための取り組みを継続することが重要です。ビジネスにおいては、従業員のストレス管理を見直す際の参考情報として役立てることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めに一定の変動が見られます。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は基本的にほぼ横ばいですが、ランダムフォレスト回帰の予測は急降下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に実績データにおいて顕著な外れ値は見当たりませんが、ランダムフォレスト回帰予測の急激な変動が目を引きます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際のデータを示しています。
– 赤の×は予想される未来のデータポイントで、実際のデータの不確かさを示す灰色の範囲内にあることが理想です。
– 線形回帰と決定木回帰は、安定した予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルによる予測には異なる傾向が見られ、特にランダムフォレストの予測は他のモデルと大きく異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的安定しており、予測の不確実さ範囲内に収まっています。線形回帰と決定木回帰はこれに沿った予測をしています。
6. **直感的な洞察と影響**
– ランダムフォレスト回帰による予測の急降下は、もしかするとモデルの特異性によるもので、実際のビジネス状況における大きな変化を示唆している可能性があります。特に経済や政策の急変が考えられます。
– 安定した連続的なパフォーマンスを目指す場合、線形回帰や決定木回帰の予測に注目することが賢明かもしれません。
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
– **実績データ（青いプロット）**: グラフの左側に密集しており、特定の日付に集まっています。直近データは全体的に横ばいです。
– **予測データ（異なるモデル）**:
– **線形回帰（緑線）と決定木回帰（紫色）**は、SD範囲内を横ばいで維持しています。
– **ランダムフォレスト回帰（ピンク線）**は、初期段階で下降し、その後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回帰の最初の数日に急激な下降が見られます。
### 3. 各プロットや要素
– **縦軸**: WEIスコアの数値。
– **横軸**: 時系列データ。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しています。
### 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と他の予測モデルは異なる挙動を示しています。実績データとは異なる挙動を示し、一貫した横ばいを描いている他のモデルとの対比が明確です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは短期間に密集し、モデル予測は通常の範囲を含んでいますが、ランダムフォレストの急激な下降傾向は不安定さを示しています。
### 6. 直感と影響
– **直感的な見解**: 調査対象期間内での実績データは安定しているように見受けられますが、予測モデルによる不確実性と不一致が見受けられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 経済の公平性や公正さの指標として、予測モデルの一貫性欠如やランダムフォレストによる変動は、政策決定や戦略立案において潜在的なリスクを示唆しています。信頼性のある予測を求める動機付けが必要です。
このグラフからは、異なる予測モデルの精度と安定性を評価する重要性が伺えます。また、不確かさの範囲を考慮しつつ、実績データの信頼性を重視することが重要です。
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:
このグラフに基づいて、次のような分析と洞察が導けます。
1. **トレンド**:
– 実績データは初期に少し変動していますが、その後は大きな変化が見られません。
– 予測データ（ランダムフォレストと線形回帰）は、共に高い安定したレベルで横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの初期に若干変動がありますが、重大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**:
– 青色の点は実績を示しており、初期に一定のばらつきを示しています。
– ピンクの線は予測（ランダムフォレスト回帰）を示し、高いWEIスコアを維持しています。
– 影付きの範囲は予測の不確かさを示しますが、実績データがその範囲内であることから、予測モデルが適切であることが伺えます。
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は整合性があり、予測が実績をしっかりとフォローしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データ間の相関は非常に高く、データの分布は比較的一貫しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– WEIスコアが一定の高い水準を維持していることは、経済の持続可能性と自治性が安定していることを示唆しています。
– 初期の微小な変動を除けば、経済状況は安定しており、将来的な計画や投資によるリスクは小さいと考えられます。
– 予測と実績の一致は、使用されている予測モデルが効果的であることを示唆しており、信頼性の高い意思決定をサポートします。
このグラフから、人々は経済の持続可能性に対する強い信頼感を得る可能性があります。
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:
### グラフの解析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、最初は0.8付近で横ばいに見えます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は一定で、変化が見られません。
– 法決定木回帰（紫色の線）は急激に下降し、その後低位で横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 法決定木回帰の予測には急激な下落があり、このモデルの予測に大きな変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値（青色）はデータの実際の観測値を示し、一貫して高いスコアを維持しています。
– 予測値は、異なるアルゴリズムでの予測を示しており、それぞれの予測手法の特性を反映しています。
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に乖離が見られ、特に法決定木回帰の傾向は実績と大きく異なる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値とランダムフォレスト回帰の予測値間には、ある程度の整合性がありますが、法決定木回帰との整合性は低いです。
6. **直感的な印象と影響**:
– 実績データが高位で安定しているため、人々には社会基盤や教育機会が比較的整っていると感じるかもしれません。
– 予測は非常に異なる結果を示しているため、使用するモデルにより大幅に将来予測が異なる可能性があります。特に法決定木回帰の急降下は、恐らく誤っているかモデルの適用が適切でない可能性を示唆します。
– 社会的・経済的な決定に影響を与える場合、モデル選択に慎重になる必要があります。特に、モデルが実績と異なる予測をした場合、さらなる検証と分析が必要です。
全体として、このグラフはモデルに基づく予測の重要性を示しており、現実の観測値との乖離が大きい予測は慎重に扱うべきであることを理解するのに役立ちます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、比較的安定しており、7月1日から7月5日の間に高めのスコアを示していますが、その後はデータがありません。
– 予測データは、線形回帰（紫色）は横ばい状態を示し、決定木回帰（薄い紫色）は急激に減少し、7月下旬には最低値に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の予測の不確かさの範囲（灰色の帯域）が示されていますが、この範囲を大きく下回る予測結果が見られます（特に決定木回帰）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、実績の変動は少ないです。
– 紫色の線は線形回帰の予測を、薄紫色の線は決定木回帰の予測を示し、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– 予測の不確かさの範囲も示されていますが、実績を大きく下回る予測結果があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰の予測が大きく乖離しており、モデルの違いによって異なる予測がされていることがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の安定性が高い一方で、予測は不安定であり、特に決定木回帰は大きな変動を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データは安定性を示しているものの、予測データの不安定さが懸念を引き起こす可能性があります。特に、決定木回帰の予測では急激な低下が示されており、これが現実化すると社会的な多様性や自由度にネガティブな影響を及ぼすことが考えられます。
– モデル選定の重要性が示されており、どの予測が現実に即しているかの検証が必要です。
このグラフから、人々は実績の安定性の維持と予測の改善の重要性を感じ取るでしょう。また、予測の精度向上を図ることで、経済や社会政策の策定において重要な指針とな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:
1. **トレンド**:
– 日別では、データが反復的に変化している様子が見られます。色の変化から、一定の周期性や変動が存在することが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの色に明確な変化が見られる箇所があり、これは急激な変動や外れ値を示している可能性があります。特に濃い紫や明るい黄色のマスは際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は総合WEIスコアの変動を示しており、色が明るいほどスコアが高く、暗いほど低いことがわかります。横軸は日付、縦軸は時間帯を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日における異なる時間帯のスコアが視覚的に比較されており、特定の日や時間帯に集中した変動があるか見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同日の異なる時間帯データの比較が可能で、色の変化は時間帯ごとのスコアの相関を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– このヒートマップから、特定の日や時間帯に経済活動の活性度がどう変動するかを視覚的に直感できます。これらのパターンを利用して、各地域やセクターでのリソース配分やマーケティング戦略を最適化することができます。
全体として、このヒートマップは複雑な時系列データの理解を容易にし、データに基づいた意思決定を支援すると考えられます。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. トレンド:
– グラフは3日間を示しており、各日ごとの時間帯に応じた評価値が表示されています。短期データなので、具体的な長期トレンドは判断できませんが、色の変化から各日の時間ごとに変動があることが分かります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 色が明るい黄色から暗い紫へと劇的に変化する箇所があるため、急激な変動や外れ値として読むことができます。
3. 各プロットや要素:
– 色はヒートマップで数値を示しており、黄色が高い値、紫が低い値を示しています。
– 時間帯ごとに色が変わることで、特定の時間における評価値の変動が可視化されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 横軸に対して縦軸が時間帯を示しており、1日の中での変化が見て取れます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 短期的には、高い評価値（黄色）と低い評価値（紫）が一日の中で極端に現れることがあり、時間帯によってパターンが異なります。
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:
– ヒートマップは直感的に一目でどの時間帯が重要かを見ることができます。ビジネスでは、この情報を利用して最も影響力のある時間帯にリソースを集中させたり、意思決定のタイミングを調整することが考えられます。
– また、特定の日に特に高い値や低い値が集中することがあれば、その要因を調査し改善する余地があるかもしれません。
このグラフは、特定の期間における時間帯ごとのパフォーマンスの変化を視覚化し、効率的な資源の配分や戦略的な計画にヒントを与えるツールとして利用できます。
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:
### グラフ分析の詳細
1. **トレンド**:
– このヒートマップは3日間の時系列を示しており、短期間のため、長期的なトレンドは見えません。ただし、日ごとの時間帯によるパターンの変化を観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例えば19時）で非常に高い値（黄色）が見られます。これは外れ値である可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しており、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。色のグラデーションには注目すべき点があります。
– 2025-07-01の19時は特に高い値を示し、活動やイベントの高まりを示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**:
– 各日ごとに時間帯によるスコアの変動があります。7月2日と3日は午後に向けてスコアが落ち着く傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に際立った相関関係は視覚的には確認できませんが、時間帯による微妙な変化を注意深く見ると、あるパターンが見えてくる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会的には、特定の時間帯（例えば19時）に活動が集中していることが示唆されます。イベントや重要な会合が集中している可能性があります。労働時間や顧客サービスの最適化に役立つ情報かもしれません。
このようなヒートマップは、行動パターンを理解し、改善点や注力すべきタイミングを見つける上で有用です。business settingsでは、リソースの最適配分に役立ちます。
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**
– このヒートマップは、30日間のWEI項目間の相関を示しています。トレンドというよりは、各項目間の相関の強さを視覚的に理解するツールです。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ自体では、外れ値や急激な変動を直接示しませんが、相関が極端に高い（1に近い赤色）か低い（-1に近い青色）場所が注目ポイントです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 赤色のセルは、高い正の相関を示し、青色のセルは負の相関を示します。白に近いほど、相関が弱いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と他の項目（例: 個人WEI平均、社会WEI平均）は高い正の相関を持つため、全般的な経済指標の動きと各指標の動きが類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は特に高い正の相関が見られます。これは経済活動が個人の自由度や社会の多様性に直接影響を与えることを示唆します。
– 逆に、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」では負の相関が見られます。健康状況が良い場合、持続可能性と自治性の指標が低くなる可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 経済の総合指標（総合WEI）が個人や社会の各項目に強い影響を与えていることがわかります。特に、自由や多様性に関連する指標において重要です。
– 負の相関部分に関しては、特定の社会的課題（例えば、健康状態と持続可能性のバランス）が潜在的な対策ポイントとして考えられます。
このヒートマップから得られる洞察は、政策決定者やビジネスマネージャーが経済活動の影響を理解し、制度改善や投資戦略の策定に活用するのに役立ちます。
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:
このグラフは経済カテゴリのWEIスコア分布を比較する箱ひげ図です。以下に詳細な分析を示します。
### 1. トレンド
– 各カテゴリのWEIスコアは一定範囲内で変動しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。この30日間のデータは、短期的な変動を示しており、全体的には安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 複数の外れ値が各箱ひげ図に見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公共性・公正さ）」には顕著な外れ値が存在しています。これはその分野での特異なイベントや異常が影響している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– 色の使い方から、各WEIタイプが異なるカテゴリを表していることが示唆されます。色分けにより視覚的にカテゴリの識別が容易になっています。
– 箱の密度や広がりを観察することで、特定のスコア範囲に集中しているかどうかがわかります。「個人WEI（自由意思と自治）」は、範囲が狭く、安定したスコア分布を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数のカテゴリが同期間に評価されていますが、それぞれのスコアは独立しているかのように見え、特定の相関関係は明確ではありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各カテゴリはWEIスコアの異なる分布を持っており、特定の相関は示されていません。これは、各カテゴリが独自の変動要因に影響されていることを示しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人々は外れ値をみて特定の分野で何か不規則な事象が生じていると感じるかもしれません。
– 全体的なスコアが高いカテゴリは比較的安定していると感じ、人々や企業がリスク管理を行う際に役立つでしょう。
– 社会やビジネスへの影響として、安定性やリスクの高さに基づいた戦略的な意思決定が可能となります。
このグラフは、経済的安定とリスク領域を判断するための視覚的なツールとして有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 主成分1と主成分2の両方において明確な上昇または下降のトレンドは見られません。プロットはランダムに分布しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上のプロットが他のものからやや遠い位置にあり、外れ値の可能性があります。これは特定の期間の経済活動が他の時点と異なった特徴を示していることを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットは各WEI構成要素の第1および第2主成分における位置を示しています。横軸は第1主成分（寄与率: 0.71）であり、縦軸は第2主成分（寄与率: 0.13）です。第1主成分が大きく全体の分散を説明しているため、横軸に沿った変化がより重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このプロットは同一期間の異なる構成要素の分布を示しており、明確な相互関係は視覚的には確認しづらいです。ただし、異なる時系列が潜在的に異なるパターンを持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 横軸には一定の広がりが見られますが、縦軸にはそれほど広がりは見られません。このことは、第1主成分がデータの変動をより説明していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 主成分分析の結果、経済指標の大部分は第1主成分で説明されたため、企業や政策立案者はこの要素に注目することで効率的にデータの理解を深めることができます。また、外れ値として特定されるプロットから特異な経済状況やイベントを特定し、より適切な戦略を立てることが可能です。
このグラフから、キーとなる経済要因を特定し、政策やビジネス決定の指針として利用できる可能性があります。
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。
