📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたWEIスコアデータの分析を行います。
### 時系列推移
#### 総合WEI
– **全体のトレンド**: データ全体から、急激な変動が見られ、特に7月2日から7月3日にかけての変動が顕著です。これは短期間での異常な低下とその後の変動を伴った回復を示しています。
– **顕著な変動期間**: 7月2日は、スコアが低下（最小0.66875）し、7月3日には0.6375を記録するなど、劇的なスコアの動きがあります。特に、23時台におけるスコアの急上昇が観察されます。
#### 個人WEI平均
– **全体のトレンド**: 個人WEI平均も、7月3日にかけて急激な変動が見られますが、この変動は全体として若干の増加傾向を持っています。
– **変動パターン**: 7月1日から始まり、7月3日には急上昇し、0.7705まで回復を見せています。
#### 社会WEI平均
– **全体のトレンド**: 社会WEIは基本的に安定しているものの、7月2日にかけて大きな下落の後に回復が見られました。特に、7月3日の午後からは回復の兆しが顕著です。
### 異常値
– 具体的な異常値として、特定日付の各スコアにおける大きな変動があります。例えば、7月3日の7月2日に検出された総合WEIの0.66875および0.68125は、周辺のデータポイントから見て低い値です。
– 異常値の戻りとして、7月3日の夜には0.796以上にまで上昇しています。この異常は、特定のイベントや政策変更、もしくは調整の結果によるものと推測されます。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 長期的には増加傾向が見られますが、短期的には大きな揺れが多発しています。これは、政策的・社会的要因の影響が大いに関与している可能性があります。
– **季節性**: 日ごとや時間ごとでの大幅な変動が注目され、特に午後から夜にかけて回復が見られます。
– **残差**: 説明しにくい揺れが多く、これは一時的または偶発的な要因によるものかもしれません。
### 項目間の相関
– 多様な要素間で中程度の相関があり、例えば個人の経済力と社会的持続可能性が特に関連している可能性が見られます。
– 精神的ストレスは他の項目、特に健康状態や自由度と強い相関を持つことが示唆されています。
### データ分布
– 箱ひげ図によれば、ほとんどのスコアは0.7前後に固まっており、多くの外れ値が観察されます。特に一部のスコアで高低の大きなばらつきが見られるため、これはデータの品質や外部環境要因に変動しうるポイントを示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1とPC2が示す寄与率から、全体の34%と18%を説明する主要な要因を反映していることがわかります。これらの構成要素は、多様性やインフラストラクチャの整備が、WEIスコアの主要なドライバーである可能性を示します。
### 結論
全体的に、大幅なスコアの変動から特定のイベントによる一時的な影響が示唆され、特に個人のWEIと社会のWEIが相互に影響を与えていることが確認できます。
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:
以下の視点からグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– データは二つの期間に集中的に存在していますが、その間のデータはありません。この分布から、WEIスコアは期間の最初と最後に集中的に測定または予測されていることが示されます。
– 左のデータポイントが2025年初頭、右が2026年初頭であり、これらの間に明確なトレンドが見られます（例えば、特定の月に集中している）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータセットには異常値のラベルが付いたデータポイントがあります。これは、その期間中に特異なイベントまたは予測からの外れがあったことを示しています。
– 右側のデータセットには異常値は見られません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実績データで、実際の過去の数値を示しています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、比較として役立っています。
– 異なる色の線（紫、ピンクなど）は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）による予測を示しています。
– Xマークは予測された値であり、実績との比較に使われます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データ間に直接的な視覚的な関係は見られませんが、異なる予測手法が用いられているため、これらの比較により予測精度の評価が可能です。
– 左右のデータの間に時間的ギャップが存在していますが、それぞれの期間内で密集したプロットが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の期間を中心に、データが密集しています。2025年初頭と2026年初頭での密集度から何らかの経済活動や予測活動が活発であることが示唆されます。
6. **人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**:
– 見る人は、異常値の存在や異なる予測手法の予測幅から、モデルが如何に現実の状況に適応しているかを直感的に捉えるでしょう。
– ビジネスや政策決定者にとっては、これらのデータを元にして、将来の経済動向や戦略計画を立てる際の指針として利用することが考えられます。
– 複数の予測手法が使われているため、異なる手法の結果を比較分析し、最も信頼性の高い手法を選定することが可能です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側に実績のデータポイントが集中しており、やや上昇または横ばいの傾向が見られます。
– 右側に予測データが存在し、こちらも一定の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには目立った外れ値や急激な変動は見られません。
– 異常値としてマークされているデータが数点あります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実際のデータを示し、緑色は前年のデータを示しています。
– 推定値は赤い「X」で、予測の方法によって異なる色の線が表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に直接的な比較ができ、異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測がそれぞれ表示されています。
– 異なる予測モデルが似たような予測トレンドを示していることから、一定の予測精度が期待できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に高い相関関係は見られず、予測データと実績データが類似しているかまでは判断ができません。
6. **直感的に感じることとその影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、予測データが今後の推移にどの程度一致するのか、実績データによってどの程度の信頼性があるのかという点です。
– 予測の不確実性を考慮しながらも、ビジネスや経済活動の計画に役立つ指標として使える可能性があります。
このグラフを見る限り、今後の傾向を理解し、予測を活用して戦略的な意思決定をサポートするための基礎を提供していると感じられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには二つの主要な期間があります。2025年中旬から後半にかけて実績のデータがあり、2026年中旬の比較データが表示されています。
– 初期の実績データは0.8近辺で、比較的安定しています。2025年後半には予測が表示され、異常値が存在することが確認されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色で示された異常値が明確に存在しており、これは予測と実績との乖離を示しています。特にランダムフォレスト回帰の予測が急落している点が目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットが実績データを、緑色のプロットが前年の比較データを示しています。
– 色や予測線（例えば、紫やピンク）は複数の予測手法による値を示し、異なる予測方法の精度や信頼性を視覚的に比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法が一定の範囲内で類似した動きを示す一方、ランダムフォレスト回帰のみが急激に異なる方向を示しています。これは、異なるモデリングアプローチの予測性能の違いを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年比較データは非常に類似しており、安定性が見られます。ただし、予測との乖離があるため、予測モデルの精度が期待より低い可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績が安定していることから、現在の経済状態は一定の安定を保っていると考えられます。しかし予測の中には大きなばらつきがあり、特にランダムフォレストによる予測が急激に低下している点は、将来の変動に対する懸念を示します。
– ビジネスにおいては、モデル選定に慎重を期し、異なる予測手法の評価を行う必要があることが明示されており、信頼性や精度の高い予測モデルの選定が重要です。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは一連の時間枠で描かれており、冒頭の期間にはデータポイントが密集しているが、急激に下降しています。その後、空白の期間を経てデータが再出現しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間において急激な下降が見られ、その後異常値（円で囲まれた点）が強調されています。これが外れ値として取り扱われる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実線は実績データを表し、紫の線やピンクの線は予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）による予測を示しています。
– 緑の点は過去のデータを示しており、グレーの範囲は予測の不確かさを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデルによる予測が並行して示されていますが、これらの間の差異が特に分かりやすく強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の急激な下降が特筆されていますが、その後のデータのない期間を含め、全体のパターンは不規則であるように見えます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– グラフの初期に見られる急激な下降は、何らかの経済的ショックを示唆している可能性があります。これは、個人の経済的余裕に影響を及ぼすような経済イベント、または政策変更があったかもしれません。
– 予測の不確かさが示されていることから、不安定性に対する懸念が強調され、将来的な計画においてリスク管理が重要であることを示唆しています。
全体として、このグラフは一時的な経済的余裕の低下を示唆していますが、その後のデータの欠如により、将来の見通しに関しては注意深い解析が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは大きく2つの期間に分かれています。2025年7月から2025年8月までの過去データ（青色の実績）と2026年7月頃の予測データ（ピンク色の予測）です。特定の周期は見られませんが、期間が離れているため、直接的な比較は難しいかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から8月にかけては安定した推移で外れ値はあまり見られません。
– 予測データには、ランダムフォレストによる変動が示されていますが、特に大きな外れ値はないように見えます。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績を示しており、過去の健康状態を表しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しており、比較の対象となっています。
– 外れ値は黒丸で示されていますが、特に極端なものはありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測の間に約1年のギャップがあります。前年データとの比較から、季節性や長期的なトレンドを見直すことも考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間のデータであるため明確な相関を見つけるのは難しいですが、健康状態が予測モデルにより比較的一貫していることが示唆されています。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが比較的高く維持されているように見えるため、健康状態は概ね良好と考えられます。
– 経済活動において、健康状態は労働力のパフォーマンスにも影響するため、これを利用して労働者の健康管理戦略を策定することが効果的です。
– また、前年と比較した際の一致度合いから、季節的な要因や特定の健康リスク期間を特定することが可能です。
総じて、個人の健康状態のモニタリングや、将来的な健康関連のリスク管理を行う際の参考になります。
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、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフには明確なトレンドは見られません。データは序盤（2025年7月）に集中し、その後消失し、再び2026年頃に現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月頃にいくつかの異常値が見られます。これは重要なイベントやストレス要因の変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績値を示しており、紫や赤のラインは異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
– 予測のばらつき（xAI/3σ）は灰色で示されており、予測の不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現れたデータの揃い方と予測の一致度はあまり良くなく、今後のデータ取得による改善が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は見られません。予測が行われたが、実データとの一致は見られない時期もあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 観測された時期にストレス水準に対する急激な変化があり、これは大きなイベントや経済的影響によるものかもしれません。
– 予測モデルの差異が著しいため、モデルの精度向上が重要となります。
– ビジネスにおいては、これらの変動を予測し、適応的な戦略を立てることが求められます。また、社会的にはストレス管理の必要性が示唆されます。
このような不連続かつ高ばらつきのあるデータセットでは、更なるデータ収集と予測モデルの強化が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、360日の期間でいくつかのプロットが時系列に表示されていますが、主要なデータは2つの異なる期間に集中しています。最初の期間（2025年7月）はやや高いスコアが見られ、二つ目の期間（2026年7月）ではスコアがやや低くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月のデータプロットには、異常値として認識されたデータが存在しています。この異常値は他のデータポイントと明確に異なっており、特筆すべきです。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績値を示していますが、期間が非常に短く連続したデータが見られません。
– 緑色のプロットは前年の値で、安定して高めのスコアを示しています。
– 紫やピンクの線は予測モデルによるもので、異なる手法に基づく予測値を示していますが、結果が異なることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルが示すスコアの範囲や方向性は異なりますが、全体としてやや低めの実績値に対して、高めの予測が出ていることから、将来的な改善が期待されていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には一定のズレがあり、それが異なる予測手法によってどのように異なるかが視覚的に理解できます。分布の中心から外れた異常値が、今後の予測にどの程度影響を与えるかも注視する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフは、個人の自由度と自治に関連するスコアの変動を示しており、最も重要なのはこれらのスコアがどのように変化してきたかを評価することです。
– ビジネスの観点からは、前年の値が安定していることを考慮して、実績値が回復する余地があると考えられる一方、改善が遅れている領域には具体策が必要です。
– 社会的には、個人の自由度や自治に関する指標が改善することが期待されており、それが達成された場合には、より高い住みやすさや幸福度の向上が見込まれます。
このグラフからは、過去の状況と将来の予測を両方評価し、適切な戦略を立てることが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフの左側（2025年）には、実績データが多く集まっており、そこにおいて多少の変動が見られますが、右側（2026年）の予測データは一貫して横ばいで安定しています。直感的には、過去の変動から予測した結果が比較的安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青いデータポイントに囲まれた黒い円（異常値）がすぐ目に入ります。これらは実績データの中で通常の範囲を外れていることを意味していますが、予測データにはこれらの外れ値が見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績を示しており、緑の点は過去のデータに基づく予測を示しています。異常値は黒い円で囲まれ、把握されていることを示します。線は異なる予測手法を示しており、特に紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績（青い点）と異常値（黒い円）は初期に集中し、その後、予測（緑の点）の範囲内に収まるようになります。これは異常要因が抑制され、予測モデルが安定したことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの分布はばらつきがあり、異常値も含まれていますが、予測データは狭い範囲に集中しています。これはモデルの精度や予測期間にわたる変動の少なさを示唆しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響:**
– 人間が直感的に感じるのは、データの変動が初期段階で多いものの、予測により安定した未来が見えてくるということです。ビジネスや社会への影響としては、安定した予測に基づいてより信頼性のある戦略計画が立てられることが考えられます。また、初期の異常値は早期に対応が必要な課題として認識されるでしょう。
このグラフからは、過去のデータを基にしつつも、将来的に安定した社会的公平性が期待されることが示されています。
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:
このグラフは、「社会WEI（持続可能性と自治性）」スコアの時系列散布図です。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側において、実績データ（青い点）は概ね安定しているが、最初の数日間で僅かに減少しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰に基づく紫の線）は初期に上昇の兆しを示し、その後水平に保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間の一部データポイントにおいて、異常値とされるデータが黒い円で強調されています。この期間には急激な変動が存在している可能性があります。
3. **プロット要素**:
– 濃い緑のプロットは前年のデータを示し、安定した動きをしています。
– ピンクの線が予測（ランダムフォレスト回帰）を示していますが、これは実績とは異なる動きを示しており、予測モデルが異なる未来の動向を示唆しています。
4. **複数時系列の関係性**:
– 前年のデータ（緑の点）が現時点の実績や予測と異なるパターンを示しています。
– 他の予測（線形回帰と決定木回帰）はグラフに明示的に表示されていないため、詳細な関係性の判断は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除けば、実績データと前年データは概ね安定しているように見えます。
– 予測モデルは異なるアプローチ（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰）を用いており、それぞれが異なる予測を示しています。
6. **直感的洞察と社会影響**:
– グラフは、一部の期間における急激な変化を示唆しており、これは社会的または経済的な揺らぎを反映している可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰による上昇予測は、将来的な改善を示しうるが、実際のデータと整合しない可能性も示しています。ビジネスにおいてはこれが投資や政策変更の契機となるかもしれません。
– 異常値の発生はデータの収集過程や外部要因の反映を示唆するため、さらなる調査が必要です。
このグラフから、人間が直感的に不確実性や変動の可能性を感じ取る可能性があり、社会的または経済的動向を予見するために慎重かつ詳細な分析が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の評価日から急激な下降トレンドが見られ、このトレンドは2025年7月から2026年7月の間で特に顕著です。
– その後、グラフの後半（2026年3月以降）ではスコアが安定し、横ばいの状態に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階での急激な下降が異常な変動として目立ちます。
– 異常値とされるデータポイントが初期に存在し、他のデータから大きく外れています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、緑のプロットは前年のデータを示しています。
– 異常値は黒い縁取りで強調されています。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示されていますが、特に予測値の範囲は狭められているため、予測精度が高いことが伺えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの間には大きな変動が見られますが、変動期間を過ぎると実績と前年データは似たようなレベルで安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、分析期間の前半では相関性が低く、変動が大きいが、後半は安定しており予測結果も整合しています。
6. **直感及び影響の洞察**:
– 初期の大きな減少は、社会基盤や教育機会において重大な不確定要素やリスクが存在した可能性を示唆します。
– その後の安定は、問題が解決されたことや、制度的な安定化が図られたことを示しています。
– ビジネスや社会においては、最初の急下降は政策の見直しや新たな戦略の必要性を感じさせますが、後半の安定は成功した対策の結果である可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に位置する青色の「実績AI」データポイントは、一般的に上昇傾向を示しています。右側にある緑色の「前年比較AI」は、全体的に安定しており、上昇傾向が続いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の散布図の中に、異常値を示す黒の円で囲まれたデータポイントがあります。ここで、異常なイベントまたは外的要因が影響した可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績で、右側の緑色の点は前年の比較データです。紫の線が未来の予測モデルを示しており、それぞれ異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績AI」は現在までのデータを示しており、「前年比較AI」はその比較基準となっています。これにより、現在と過去の間の差異やトレンドを評価することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データのプロットにおいて、青と緑のデータポイントの間に強い相関が見られることから、前年との関連性が続いていることが示されています。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– このグラフは、社会的な指標が時間の経過とともに改善していることを示しており、多様性や自由の保障が進展していると人々は直感的に感じるかもしれません。このような改善は、社会の安定性や幸福度の向上につながる可能性があり、ビジネス環境や政策立案にも良い影響を与えるでしょう。
この情報を元に、政策立案者や経済学者は今後の戦略を考える際に、過去のデータを基にした予測を活用できます。
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からの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、日付ごとに色が異なることで、WEIスコアの変動が示されています。
– 色の変化からは、周期性や一定のトレンドが見出せず、短期間での変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の明暗が急激に変わっている部分は、スコアの急激な変動を示しており、これが外れ値や急激な変動と考えられます。
– 例えば、2025年7月1日と7月2日の間で顕著な色の変化が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの値を示しており、色が明るいほどスコアが高いことを示します。スコアの高低は、その期間の経済活動の水準や健康度を反映します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付は独立したデータポイントと見られ、特定の期間内の変動を個別に示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は一様ではなく、特定の日に集中したスコアの変動が見られ、これは短期間の経済イベントや政策変更による影響である可能性があります。
6. **直感と影響の洞察**:
– 人間はこれを見て、経済活動が不安定であり、特定の日に非常に高いか低いアクティビティがあったと感じるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、この不安定さが市場参加者の不安を引き起こし、投資や消費行動に影響を与える可能性があります。社会的には、政策の適応や改善が求められる可能性があります。
このようなヒートマップは、迅速な意思決定と経済状況把握に有用です。同時に、背後にある要因を探るためには、さらに詳細な分析が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 横ばいの傾向が認められます。期間内で大きな上下変動は少なく、一定の範囲内で色が頻発しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化により、7月3日に急激な黄色いエリアが出現しています。これは、他の日付と比較して大きな変化を示す可能性があります。急激にWEIスコアが高まった現象として注目されるべきです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの強さや頻度を示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを意味します。黄色は最も高いスコアを表し、紫色は低いスコアを示しています。時間帯ごとの変動も示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに異なる色が見られるため、24時間内で時間帯ごとに大きな変動がある可能性を示唆しています。例えば、19時の帯では、スコアが安定している傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色分布から特定の時間帯に集中した変動が見られるため、特定の時間帯に労働活動や経済活動が活発になる可能性があります。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– 直感的には、特に7月3日の急激な上昇が注目される一方、全体としては安定した経済活動が感じられます。このグラフは、特定の日時の経済的活性化や異常な市場動向を特定するのに役立つでしょう。企業は、特定の時間帯に向けてリソースを集中させる戦略を考えることができます。
### ビジネスや社会への影響
– 特定の時間帯に労働活動や消費活動が集中することがわかれば、マーケティング活動や店舗運営の時間帯調整ができます。
– 急激なスコア上昇は、特定の経済イベントや市場動向を示す可能性があるため、早期に対応するための分析が求められます。
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:
もちろんです。以下は提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時間の経過に応じたデータの変動を示しており、色の変化がわかりやすいです。
– 具体的な期間として日ごとに色が変わっていますが、周期的な変化や継続的なトレンドを明確に把握するにはもっと長期的な視点が必要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップで高い値は黄色で、低い値は紫で示されています。この配色から、ある時間帯で特に高いまたは低いスコアがあれば、視覚的に識別できます。
– 特定の時間帯、たとえば7月1日の午後遅くは高めの値を示しており、注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高低を示しています。黄色が高スコア、紫が低スコアに対応しています。
– 日付ごとに色の変化があり、時間帯別に社会WEIスコアが変動していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは、異なる日付や時間におけるスコア変動の比較を容易にします。
– 全体として、どの時間帯が一貫して高スコアを示しているか、または変動が激しいかを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフの設計上、明確な数値的相関を示すことは難しいですが、視覚的に頻繁に高いスコアを示す時間帯を探す手がかりを提供します。
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**:
– このヒートマップは、ビジネスや社会活動におけるピーク時間帯を理解するのに役立ちます。
– 例えば、特定の時間帯にスコアが高ければ、その時間帯に注力することで効率的なリソース配分が可能になるかもしれません。
– 社会的には、特定の時間に人々の活動が活発であることを示しており、その時間帯に合わせた取り組みが考慮されるべきです。
ヒートマップは視覚的にデータの傾向を直感的に理解するのに非常に有用です。この情報を元に、さらなる詳細分析や意思決定が可能になります。
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、さまざまなWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。ここからいくつかの洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 特定の時間経過のトレンドというよりも、各項目間の相関が色の変化を通じて直感的に見て取れるのが特徴です。特に、濃い赤色の部分は強い正の相関を示しており、濃い青色は負の相関を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このタイプのグラフには外れ値という概念はありませんが、非常に強い相関（1または-1に近い）を示している組み合わせは、通常のトレンドから逸脱していると言えるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットの色はそれぞれの項目間の相関の強さを示しており、赤は正の相関、青は負の相関、白は相関がほとんどないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ自体は時系列データを示していませんが、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」が負の相関を示すなど、データ間の関係性が明らかです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」間の高い相関（0.79）は、個人の幸福度が総合的な幸福に与える影響を示唆しています。また、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の高い相関（0.80）は、社会的な価値観が相互に関連していることを示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高い相関のある項目は、政策立案者やビジネスリーダーが重点的に対策を講じるべき領域を示唆します。たとえば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間に見られる負の相関は、経済支援が心理的健康にも良い影響を与える可能性を示しています。
このように、ヒートマップを通じて、さまざまなWEI項目間の関係性を直感的に把握することができ、これによって効果的な政策やビジネス戦略を立案するための基礎情報となります。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEI（Well-being Index）タイプごとのスコア分布を比較しています。以下に、グラフから読み取れる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプにおける中央値は、スコアが全体として大きく変動はなく、比較的安定しています。ただし、「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」など、若干の上昇傾向があるものも見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済的余裕）」などには外れ値が見られますが、その他のカテゴリでは比較的外れ値が少ないです。これは特定のデータポイントが平均から大きく逸脱していることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の幅が狭いほど、対応するデータセットのスコアのばらつきが少ないことを示し、データが平均に集中していることを意味します。「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（生態系整備）」は、ばらつきが大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な時系列トレンドは見受けられませんが、異なるWEIの比較により、各カテゴリー間の相対的な強さや弱さを評価できるようになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリにおいて、中央値が大きく異なるため、異なるスコアが一貫して評価されていることが示唆されます。「社会WEI（公正性・公正さ）」は中間的な分布を持ち、安定しているようです。
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**:
– このグラフからは、社会的要因が経済的要因よりも均一に評価されている可能性があります。ビジネスや政策の意思決定においては、特に「経済的余裕」や「心理的ストレス」といった要因に注視し、政策や企業戦略の改善が考慮されるべきでしょう。また、外れ値の多い分野では、個別のケースに注目し、改善の余地を探ることが重要です。
こうした視点から、社会やビジネスにおけるWEIのスコアに基づいたアプローチを設計し、特定のWEI要素の強化と改善を図ることが求められます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）による2次元プロットで、特定の時系列トレンドはありません。ただし、第1主成分に沿っての分布にわずかな右上がりの傾向が見られます。
– 第2主成分については、比較的水平に広がっているため、一定の周期性や規則性は見受けられないです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は特に見られませんが、右上と下中央にかけてのプロットが他と異なる配置にあり、これが特異なデータ点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**
– 各プロットは360日間にわたる経済関連データセットの各観測点を示しています。
– 主成分1（寄与率: 0.34）と主成分2（寄与率: 0.18）に基づいてこれらのデータがプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データ全体として軽微な相関が見受けられます。第1主成分と第2主成分でのプロット密度が異なることから、異なる時系列の特徴（異なる経済指標）がもたらす影響を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分間に完全な相関はありませんが、分布から極端な相関や明白なクラスタの特徴もないため、データ間に複雑な関係性が潜んでいる可能性があります。
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**
– 視覚的には、データセットがまばらに広がり、まとまりがないように見えるため、ダイバーシティのある経済状況を表しているかもしれません。
– 経済の多様な側面が考慮されている可能性が高く、ビジネスにおけるリスク管理やポートフォリオの多様化に関連する洞察へ繋がる可能性があります。
– 社会的には、変動の少ない主成分2に沿って安定が見られることから、社会全体が安定している印象を受け取るかもしれません。これは消費者信頼感や経済活動の基盤が支持されていることを示す可能性があります。
この分析をもとに、データセットを更に細分化し、個々の要因がどのように経済に影響を与えるかを深掘りすることで、細部にわたる経済的インサイトを得ることができるでしょう。
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。
