📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータを分析して、いくつかの重要な傾向、異常、そしてパターンを特定しました。以下にその結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 初期は0.725以上のスコアで始まりましたが、次の日には急激に低下しています。特に7月2日から7月3日にかけてスコアが下がり、最も低い値は0.64（7月3日）となっています。その後、わずかに再上昇するも、7月4日にはまた低下しています。この変動は、市場や政策の急激な変化が反映している可能性があります。
– **個人WEI平均**: ほぼ0.675から0.75の範囲で推移しており、大規模な人口の心身健康や心理的安寧の変動を示唆しています。特定のデータポイントで異常値が見られ、最小で0.625（7月3日16:01）から0.79（7月3日23:22）といった変動があります。
– **社会WEI平均**: これも相当な変動があり、最初は0.775から始まるも、0.64まで下がった後再度上昇しています。社会的動揺や政策変更がこのような急激な変動の背後にある可能性があります。
### 異常値
– 指定されたデータには、多くの異常値が観察されます。特に、7月2日と3日に多くのWEIスコアが突発的に減少または増加しています。これは、特定の日に急激な経済ショックやニュースがあったことを示唆しています。
– これらの異常値の背景には、例えば、重要な政策発表、自然災害、または重大な公衆衛生問題（例えば、パンデミック関連ニュース）が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 短期間で急激に変動しており、明確な長期的トレンドを示すのは困難です。ただし、上昇と下降のサイクルが短時間で表れることから、非常に動きやすい市場や不安定な社会状況が影響していると考えられます。
– **季節性**: 季節性は短期データでは特に識別困難です。ただし、特定の時間帯での頻繁な変動が見られ、時刻単位のデータが何らかの定期的なプロセスに影響されているとしても、全体的な季節的周期を特定するには更なる長期データが必要です。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップで各WEI項目間の強い相関を分析することで、個人の経済状況や健康状態が社会の公平性や持続可能性に強く影響することが示唆されています。この関連性は、政策立案における重要な考慮事項であります。
### データ分布
– 各WEIスコア項目の箱ひげ図を用いた場合、中央値周辺で大きなばらつきが見られ、多くの外れ値が存在します。これらの外れ値は特定の個人や施設が特定の日に突発的な問題に直面した可能性を示します。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によって得られた寄与率では、PC1が0.34と最も多くの変動を説明しており、以下にPC2の寄与が続きます。これは、データの主変動の約半分にあたる要素をたった2つの指標で説明できることを示しています。PC1が最も重要で、全体的な経済状況や社会の変化が主要なカウントとして働いていることが考えられます。
総括すると、分析した期間内で、WEIスコアは極めて不安定であり、異
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:
以下は、提供されたグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– グラフは、30日間の期間を対象としています。
– 実績値は最初の1週間ほどだけ表示されていますが、ほとんど横ばいです。
– 予測データは、わずかな上昇トレンドを示しています。特に、線形回帰の予測よりもランダムフォレスト回帰の方がやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに異常値が観測されます。データポイントが黒い円で囲まれており、異常として識別されています。
– 急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」が予測データを示しています。
– 予測の不確かさの範囲は灰色の影で示され、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）がそれぞれ異なる線の色で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは最初に集中しており、その後予測データに移行します。
– すべての予測線が最初は同様のレベルで始まり、期間に伴ってわずかに分岐しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲内にあり、予測データはわずかな上方への予測がなされています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の異常値がどのように将来の予測と関係してくるかが鍵です。特に、予測データの上昇トレンドは市場や経済の改善を示唆しているかもしれません。
– 予測の不確実性範囲が狭いことは、予測に対する信頼性が高い可能性を示すかもしれません。
– 経済活動が現在のレベルを維持またはわずかに改善するという直感的な印象を受けるでしょう。
このグラフは、短期間での経済動向や予測に対する信頼性を分析するための手がかりを提供します。
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:
以下は、提供された「経済カテゴリ 個人WEI平均スコア推移」グラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、評価の初期期間において多少の変動がありますが、全体としては安定しています。
– 線形回帰予測（紫色の線）は微増の傾向を示しています。
– 決定木回帰（緑色の線）とランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い丸で示されており、実績データの中にいくつか存在します。ただし、それらの外れ値は大きな変動に寄与しているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示しています。
– 黒い丸は異常値で、通常の分布から外れたデータです。
– 灰色の範囲は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**:
– 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）はそれぞれ異なるアプローチを取っていますが、特に線形回帰が軽い上昇トレンドを示し、他のモデルは安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはおおむね安定しており、予測範囲内での収まる動きを見せています。
– 各予測手法間の予測値にそこまで大きな乖離は見られませんが、線形回帰のみわずかな上昇傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、実績データがしばらく安定した状態が続くと予想され、方法によってはわずかな成長の可能性もあるということです。
– ビジネスや社会への影響として、経済的な安定が続く可能性が示唆され、成長を目指すには新しい要素や変化が必要かもしれません。予測モデルを用いることで慎重な経済計画が可能になります。
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:
このグラフは、社会WEI平均スコアの時系列データを示しています。このデータは30日間にわたるものです。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、一時的にスコアの変動がありますが、全体的に横ばいで安定しています。
– 右に向かって予測ラインが表示されていますが、線形回帰は若干の下降トレンドを示し、決定木とランダムフォレスト回帰の予測は軽微な変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数日間に一部のデータ点が外れ値としてマークされています。この部分のみで急激な変動が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**：実績データを示しています。
– **赤いバツ印**：予測データを示しています。
– **黒い円**：外れ値を示しています。
– **灰色の領域**：予測の不確かさを示す範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が比較できます。全体として、予測モデルは僅かな下降も示しつつ、実績データをよく再現しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの早期の外れ値を除き、データの分布は比較的一様です。予測モデルと実績データの間には強い相関があるように見えます。
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**:
– グラフは比較的安定した経済状況を示唆しており、近い将来、大きな変動が予想されていないことがわかります。
– 経済計画や政策立案において、この安定性が安心材料となるかもしれません。一方で、外れ値をどう捉え、急激な変動の可能性に備える必要もあります。
このグラフからは、経済指標が概ね安定していることがわかりますが、細心の注意を払い、急変の備えを考慮することも重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は特定の期間において安定しており、ほぼ横ばいです。一方、予測データのトレンドはアルゴリズムごとに異なります。線形回帰（青と紫色の線）は微小な変動を示し、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされたデータポイントは少なく、実績データの集中度は比較的一定で賑やかさは少ないです。これは個人の経済的な安定性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績の経済的余裕（WEI）スコアを示します。
– 赤い×印は予測AIによる予測値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績値はこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データセットは、実績と予測が整合しているように見えますが、予測手法によって示されるトレンドは異なるため、実際のパターンの不確かさがあります。
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密集しており、高い信頼性を持っていることを示しています。予測モデル間で分布が異なるため、モデル選択が結果に影響します。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 人間がこのグラフから感じ取るのは、過去のデータが比較的安定しているが、未来の予測には不確かさがあるということでしょう。特にランダムフォレストによる下降予測は経済的な余裕が今後減少する懸念を示し、持続可能な成長戦略の必要性を示唆します。ビジネスや社会政策の観点からは、リスク管理と予防的な計画が重要となる状況です。
このグラフからは、予測による将来的な不確実性を考慮した経済戦略の計画が重要であることが明示されており、個々人に対する支援や政策変更が必要となる可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
#### 1. トレンド
– **実績（青点）**: データは初期段階で安定しており、大きな変動は見られないようです。
– **予測**:
– 線形回帰（紫線）: 緩やかに上昇しています。
– 決定木回帰（シアン線）とランダムフォレスト回帰（ピンク線）: 横ばいで一定しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（黒丸で囲まれた青点）がいくつか見られますが、大きな急激な変動は検出されていません。
#### 3. 各要素の意味
– **実績（青点）**: 個人のWEIスコアの実際の測定値。
– **外れ値（黒丸）**: 標準的な範囲外のデータポイントを強調しています。
– **予測の不確かさ（灰色の帯）**: 予測値の信頼区間を示しており、どの程度の不確実性があるかを視覚的に表示しています。
– **予測モデル**: 各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる方法で将来のトレンドを予測しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 線形回帰はデータの上昇トレンドを捉えようとしており、一方、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は現状を維持する傾向があります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは非常に密集しており、分布に明確なバイアスは見られません。
#### 6. 直感的な洞察
– **直感**: 実績データが安定しているため、短期的には大きな変化がないと直感的に感じられます。予測モデルの選択によって、将来的には微妙な変化が見込まれる可能性がありますが、現段階では大きなリスクは考えにくいです。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 安定した健康状態が続くことは、経済活動において安心感を提供します。
– 将来的には、予測が的中することでさらなるデータ分析が可能となり、個々の健康状態をより効率的にマネジメントするための指標として使用できます。
全体として、このグラフからは安定した個人の健康状態が示され、現在と将来のサポートシステムを整えるための価値あるインサイトが得られます。
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:
このグラフは、経済分野における個人の心理的ストレス（WEI: Wellness and Economics Index）を示す時系列散布図です。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は特定の期間で安定しています。特に初期には多少の変動が見られますが、大きな上昇や下降のトレンドはありません。
– 予測データ（紫の線、ランダムフォレスト回帰）は期間の後半にかけて緩やかに上昇し、最終的に安定しています。
– 線形回帰（赤の線）は初期から一定です。
– 他の予測（決定木回帰、水色の線）も一定を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は初期に1つ認識されています（黒い円で囲まれた箇所）。
– 実績値は初期に小さな変動があるが比較的安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績のデータ。
– 紫の線：ランダムフォレストによる予測。
– 水色と赤の線：それぞれ決定木と線形回帰の予測。
– グレーの範囲：予測の不確かさの範囲。
– 黒い円：外れ値を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは初期に集中しており、予測値は初期の実績を基に将来の傾向を示している。
– 各予測が実績データをどのように反映しているか比較することで、予測モデルの性能を評価できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の比較から、予測の精度を評価できます。ランダムフォレストの予測は時期による変動をより反映している可能性があります。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見た時、直感的にストレスが特定の期間で安定していることに安心感を感じるかもしれません。しかし、一貫した増加が見られる予測は、今後の心理的ストレスの増大を示唆しており、早期に対策が必要だと理解するでしょう。
– ビジネスや社会において、ストレスの増加は労働生産性や生活の質に影響を与える可能性があるため、早期にストレス管理プログラムを導入する必要性があると考えられます。
このように、グラフは今後の傾向を理解し、必要な措置や対策を講じるための重要なツールとなります。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、一定の範囲内に収まっています。
– 予測値は三つの方法で示されており、それぞれ異なる傾向を示しています。
– 線形回帰は微小な上昇トレンド。
– 決定木回帰はほぼ横ばい。
– ランダムフォレスト回帰は微小な上昇トレンド。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は（黒い円）で表示されていますが、実際のデータの範囲内にあります。
– 大きな急変は見受けられませんが、最も左の数値が外れ値と認識されています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データで、過去のデータを表しています。
– 赤い「×」マークは予測データを表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
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は、ほぼ一致していますが、外れ値があるため注意が必要です。
– 予測は全般的に実績を軽微に上回っており、微弱な成長が見込まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭い範囲にあり、安定性を示しています。
– 各種予測との相関性はありますが、外れ値により多少の偏差が存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– データは比較的安定しており、個人の自由度と自治が大きく変化していないことを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、安定した環境が続くことを予測できますが、外れ値の影響を抑え、安定性を高める施策が必要かもしれません。
このグラフは個人の自由度と自治に関するスコアを表しており、その安定性が確認できるため、ビジネス環境や個人の経済活動に対する安定した支持が予測されます。予測が正確であれば、持続可能な成長が可能でしょう。
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**
– 実績データ（青いプロット）は約1週間の間、0.5から0.8の間で変動していますが、全体として大きなトレンドは見られません。
– 予測のラインは3種類あり、線形回帰（水色）はほぼ横ばい、決定木回帰（紫色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）はどちらも横ばいや若干の減少を示しています。特に決定木回帰は大きく下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのデータに異常値（黒い円で囲まれたプロット）がいくつかありますが、全体の範囲内です。
– 期間中のWEIスコアの急激な変動は観察されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データで、時系列で何らかの指標の変動を示しています。
– 異常値が黒い円で示されており、注視する必要があります。
– 各種予測モデルは未来の動向を示しており、特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰は異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルにより示される将来の傾向は、実績データの変動をある程度捉えていますが、決定木回帰の大幅な下落は他モデルや実績と異なります。
– この異なる予測を基に、予測モデルの選択や評価が必要とも考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ内では、目立った周期性や強い相関は見られないように見受けられます。
– ただし、異常値の存在と予測結果の違いにより、それぞれのモデルが異なる要因を考慮に入れている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが短期間に安定しているのは良い兆候ですが、決定木モデルによる将来の大幅な下降は注意が必要です。
– 社会的、公平性や公正さに関する施策を進めるにあたっては、複数のモデルを比較し、異なる観点からの分析が重要です。
– ビジネスや政策立案においては、これらの異なる予測を加味しながら、リスク管理や戦略を構築する必要があると考えられます。
このグラフをもとに、今後の施策の改善や予防策を検討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:
以下に、提供されたグラフに関する分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、期間の最初に密集していますが、その後は記録されていません。予測データ（赤い×）は見られず、予測モデルのラインが水平に描かれています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は高い値で水平に維持され、線形回帰（水色）と決定木回帰（緑色）は同様に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側、初日のデータにおいて、いくつかの点（円で囲まれた黒いアウトライン）が外れ値として識別されています。
– 予測の不確かさ範囲（グレー）は最初の期間だけで、以降は表示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）は観測されたWEIスコアを示し、予測ライン（緑、紫、水色）は異なるモデルによる予測を表します。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、初期の観測データのばらつきを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 最初の観測データに続いて、予測モデルの横ばいのトレンドが続いています。実績データからモデルが予測結果をどのように反映しているかは明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は初期に集中しており、その後の予測モデルによるスコアの継続的な展開に比べ、変動が大きいことが分かります。
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**
– 予測が一貫して維持されていることは、モデリングの信頼性や予測の安定性にポジティブな印象を与えるかもしれません。ただし、実績データが提供される期間が非常に限られているため、正確さについては疑問が残るかもしれません。
– ビジネスや社会において、WEIスコアが安定して高いレベルで維持されることは、持続可能性と自治性の向上を示唆し、環境や経済の指標において肯定的な影響を与える可能性があります。
この分析により、実際のデータ収集およびモデルのさらなる検証が重要であることが示唆されます。具体的な行動指針の策定には、追加のデータや予測の信頼性評価が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は初期に安定しており、主要な領域に密集しています。これに対し、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、ランダムフォレスト回帰のラインは大きく下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおける外れ値がいくつか見られ、黒い円で示されています。これらは通常の範囲から外れたデータポイントですが、全体としては比較的少数です。
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×印は予測データを示しており、現時点ではプロットされていません。
– グレーの領域は不確かさの範囲を示しています。
– 線の色によって異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測が表示されています。
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あり、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルと異なり、顕著な下降トレンドを示しています。これはモデル間で予測の結果が異なることを示し、選択したモデルによって今後の予測が大きく変わる可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.7〜0.9の範囲内で安定しており、予測される不確かさも小さい。しかし、モデルによっては異なる長期的な予測を示しているため、相関の分析が重要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 現状、社会基盤や教育機会を示すWEIスコアは安定していますが、ランダムフォレスト回帰が示す下降トレンドを考慮すると、今後の変化が懸念されます。このような予測を社会政策や戦略の立案に活かす必要があります。
– 現実的な対策として、持続可能な社会基盤の維持や教育機会の均等化を目指すための施策が求められるかもしれません。意思決定者は複数の予測モデルを総合的に考慮し、予想される変化に対応する体制を確保する必要があります。
このグラフは、特に教育機会や社会基盤の未来に関する予測を行う際に、複数の視点を考慮する重要性を強調しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は短期的にわずかな顕著な上昇トレンドを示しているわけではありませんが、その後の予測データでは緩やかな上昇傾向があります。これにより、社会WEIのスコアは今後回復の兆しがあると示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されたデータ点が存在しており、異常値の要因には突発的な社会イベントや統計的誤差が考えられますが、全体のトレンドを大きく崩すものではありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、赤い×は予測データを示しています。
– 予測は3種類の異なる手法で示されており、色ごとに回帰分析（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測された3つのモデルのラインはお互いに非常に近く、ほぼ同じ方向の傾向を示しています。これは予測が安定しており、各モデルが類似の結果を出していることを示唆します。
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っている範囲で、予想より強いトレンドや変動はありません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 現在のスコアは一見安定していますが、将来的な緩やかな改善が期待できることから、社会政策や企業によるサステナビリティへ投資努力が続けられると考えられます。
– WEIスコアの長期的な上昇は、多様性や共生、自由の向上を反映しており、社会全体の安定性や共感を生む可能性があります。
– ビジネス面では、社会的包摂が進むことで新しい市場やビジネスチャンスが増えると予測され、人材の多様性が競争力を高めるポイントになるでしょう。
このような視点からグラフを分析することで、未来の変動や戦略的な方向性を見据えることができます。
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:
1. **トレンド:**
– グラフには明確な周期性や継続的な上昇・下降傾向は見られません。比較的均一な色の配列があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップで目立つのは、明るい黄色や濃い紫の部分です。これらは周囲の色と明確に異なるため、外れ値や急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– ヒートマップの色は、WEIスコアの異なる値を示していると考えられます。黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低いと推測されます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性:**
– 各日付の中で、時間帯ごとのスコアの変動を示している可能性があります。日々一定の時間帯にパターンが見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯でのスコアが顕著に高く出ているため、その時間帯での特定の経済活動が影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 明るい色の時間帯が経済活動の活発化を示していると考えると、その時間に合わせた戦略的なビジネス展開が利益を増やす可能性があります。逆に、濃い色の時間帯を分析し、改善策を講じることができれば、全体の効率を上げることが可能です。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯や日における経済活動の強弱を示しており、戦略的な意思決定の指針として活用され得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各日の時間帯に対する平均スコアのトレンドが現れている。このヒートマップは特定の時間帯に偏ることがある。
– 特に、7月3日に突出して高いスコア（黄色のエリア）が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の19時から23時にかけて、他の時間帯と比較して非常に高いスコアが見られる。これは外れ値として考えられる。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が平均スコアを示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコア分布から、特定の時間での一貫性やパターンが確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に19時以降の一部の日付でスコアが高くなる傾向がある。特定の曜日やイベントが影響している可能性がある。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 直感的に、特定の時間帯が経済活動において重要であると感じられる。ビジネス関係では、この時間にキャンペーンやプロモーションが集中するか、重要なイベントが行われた可能性がある。
– 社会的には、消費者の活動や関心がこの時間にピークを迎えている可能性があり、特定のイベントや外部要因の影響が考えられる。
このヒートマップは特定の時間と日が特に注目すべきだという直感を示しており、ビジネス戦略の見直しや調整に活用できるだろう。
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:
このヒートマップについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに各時間帯で色の変化を観察することができます。全体的なトレンドは視認できませんが、特定の時間帯・日付で色が濃くなる箇所があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時と7月4日のいくつかの時間帯は、黄色に近い色で示され、高いスコアであることが示唆されます。これは他と比べて目立つスコアと言えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIのスコアを示しています。黄色に近いほど高いスコアを示し、紫に近いほど低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯にわたって、スコアが一貫して高いまたは低いことが示されていれば、これはその時間に何らかの要因でスコアが変動する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現状、4日間のデータの解析で、時間帯によるスコアの変動が見られます。特に一貫した高低の分布は観察されません。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 社会のWEIスコアは時間帯によって差が見られるため、特定の時間帯の活動が経済に与える影響を示唆しています。
– 黄色の時間帯、例えば7月1日の19時などは、ある特定のイベントや活動が繁忙であったことが考えられ、ビジネス戦略においてはその時間のプロモーション活動が有効かもしれません。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付の経済活動や社会の動きを把握するのに役立つツールと考えられます。
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:
ヒートマップを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは時間によるトレンドは直接表示されていませんが、変数間の相関の強さを通じて、各項目の相互関係を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が0に近い、もしくは負の相関の箇所が外れ値のような存在として捉えられます。例として、社会WEI（持続可能性と自治性）と他の多くの要素（特に、個人WEI（自由度と自治））間に負の相関が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さが相関の強さを示しており、赤が強い正の相関、青が強い負の相関、白に近いほど相関が弱い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時系列を含むデータのものではなく、異なるWEI項目間の相関を示しています。個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（自由度と自治）間の相関が-0.17と弱い負の相関にあることから、これらは独立した振る舞いをしていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと個人WEI平均の間に0.78の強い正の相関があることから、これらは密接に連動していると考えられます。
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）間にも0.79の強い正の相関があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 強い正の相関がある項目同士は、例えば政策の影響などを考える際に連動して反応する可能性があるため、管理や施策の一貫性を図るために考慮されるべきです。
– WEI（自由度と自治）と他の社会的な要素との弱い相関は、この要素が比較的独立していたり、特定の分野での改善が求められていることを示唆します。
このように、このヒートマップからは様々なWEI項目間の相関関係を視覚的に把握でき、人間が直感的に相互依存性を感じ取れる構造になっています。特に、政策や経済施策において、どの項目が他に影響を及ぼすのか考える際に、貴重な指針となるでしょう。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
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以下は、このWEIスコア分布比較の箱ひげ図から得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としての明確な上昇や下降のトレンドは示されていませんが、各WEIタイプごとのスコア範囲の差異を見ることができます。この期間での具体的なトレンドは明確ではありませんが、異なるWEIタイプ間でのスコアの安定性が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 総合WEIと個人WEI（経済的余裕）にいくつかの外れ値が見られます。これは、それぞれのカテゴリー内で異常な（極端に低い）スコアが記録されたことを意味します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図では、箱の範囲が第1四分位数から第3四分位数までを示し、中央値が線で表されます。ひげはデータの全体的なスプレッドを示し、外れ値はデータセットの中で異常な観測値を示します。色の違いはカテゴリー間の比較を容易にします。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEIタイプが複数挙げられていますが、それぞれのタイプ間での直接的な因果関係や相関関係を示す情報はこのグラフから直接読み取ることは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済活動）」と「社会WEI（生活基盤・教育機会）」は比較的広範な分布を持ち、スコアのばらつきが大きいことが示唆されています。これは、この期間中にそれらの評価が多様であった可能性があることを示します。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– ビジネスや政策の観点から、一部のカテゴリ（例えば、「個人WEI（自由度と治安）」）が他よりも安定的である場合、それは人口の一定の安心感が存在する可能性を示します。逆に広いスプレッドや外れ値が多いカテゴリは、改善が必要な領域である可能性があります。特に外れ値が多い領域については、詳細な分析が社会政策の立案に有用となるかもしれません。
この分析により、どの領域に注力すべきかについての優先順位をつけるための洞察を得ることができます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは第1主成分（寄与率0.34）と第2主成分（寄与率0.17）のスキャッタープロットで、明確なトレンドは見受けられません。ただし、データは広範に散らばっており、異なる領域に集中する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 点は全体的に広く分布しており、特定の外れ値や急激な変動は観察されません。ただし、グラフの右上や左下付近に離れた点があり、これらが潜在的な外れ値として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各点は、30日間のWEI構成要素をPCA分析した結果を示しています。
– 第1主成分と第2主成分は、元の多次元データをより簡潔に特徴付けており、X軸とY軸の位置は要素の主要なパターンやバリエーションを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 具体的な時系列データ間の直接的な関係性を見ることはできませんが、主成分のスコアに基づく埋め込みによる相対的な近さや類似性が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 上記の外れ値を除けば、中心に近い部分に比較的密度の高い点群があり、相対的に強い関連性が推測されますが、明確な相関パターンは特定しづらいです。
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、データ全体が多様であり、PCAが情報の集約を試みていることが直感的に捉えられます。
– ビジネスにおいて、異なる成分間の関係性を把握することで、異なる経済指標や要因が全体のパフォーマンスにどのように影響するかを評価するための有用なツールとなるでしょう。
– 社会的には、経済指標に基づく多様性を認識し、特定の要因が大きな影響を及ぼす可能性を考慮することが求められます。
この分析に基づき、経済動向の複雑なパターンや影響をさらに深く理解するための基礎を築くことができます。
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。
