📊 データ分析（GPT-4.1による）
提示されたデータを分析し、以下のように重要な傾向、異常、パターン、そして隠れた意味を読み解きました。
### 1. 時系列推移
#### 総合WEI
– **トレンド**: 全体としては時間の経過とともに波があり、比較的安定した中間水準(0.71-0.75)を示す傾向がありますが、短期的にかなりの変動が見られる日があります。
– **顕著な変動日**: 2025-07-02から07-03にかけての数日間に明らかな乱高下があり、特に07-03の朝と夜の一部でスコアに0.64から0.80の急激な変動があります。
#### 個人、社会WEI
– **個人WEI**: 同様に07-03に最も顕著な変動が認められ、0.62から0.79と大きな幅があります。
– **社会WEI**: 高い変動性が認められ、特に07-03のスコアは極度の変動（0.64から0.83）を示しています。
### 2. 異常値とその背景
異常値として検出されたスコアは、2025-07-02から07-03にかけての急激な変動の中で発生しています。特に経済的余裕、健康状態、心理的ストレス、社会的公平性などがこの時期に大きく揺れ動きました。これらの変動は、ニュースや政策の変更、または突発的な社会イベント（例えば瞬時の市場変動や法改正、社会的不安など）の影響を受けた可能性があります。
### 3. 項目間の相関
相関ヒートマップを分析したところ、関連が強い項目があります:
– 経済的余裕と個人WEIの他の構成要素間には顕著な正の相関があり、特に「個人の健康状態」と「経済的余裕」が高い同調性を示しています。
– 社会維持可能性は、社会の他の構成要素とも強い相関が見られ、これは地域社会全体での政策や投資が平等に影響を及ぼしていることを示唆しています。
### 4. データ分布と外れ値
データの箱ひげ図を用いると、幾つかの指標には外れ値が確認されます。
– 特に総合WEIや個人の心理的ストレスでは、2025-07-03における低い（0.55など）または高い（0.84など）スコアが外れ値として目立つ。
### 5. 主要な構成要素 (PCA)
PCAの結果からPC1、PC2でWEIの34%および17%の変動を説明します。PC1が主要な変動要因であることを示しており、これは恐らく経済的余裕や地域の社会的安定性に関連している可能性があります。対照的に、PC2は多様性や自由な選択環境に関する要素をより詳細に示している可能性があります。
### 結論
データは特定の日付における外的な変化やイベントの影響を受けることが多く、特に社会的環境や個人の心理的要因に対する敏感さが明らかです。今後の重点的な管理や政策策定において、特に社会基盤及び教育機会の均衡に注目すると有効と思われます。また、データの信頼性を高めるため、異常値の原因をさらに深掘りし、背景要因を特定することが望ましいです。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績AI（青い点）は最初の数日間で若干下降していますが、その後安定しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれも緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントにいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれた青い点）が見受けられます。これらは範囲外の異常なデータとして認識されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、直近のデータが図示されています。
– 赤い×は予測値を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を示しています。
– 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）のラインは異なる予測方法の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに基づき、全ての予測モデルが緩やかな上昇トレンドを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにはややばらつきがありますが、全体としては各予測モデルが実績に基づいた近似をしていることが分かります。
6. **直感的印象とビジネス/社会への影響**
– 見た目では実績データは驚くほどの乱高下はなく、ある程度の範囲内で安定しています。これは経済の健全性を示唆している可能性があります。
– 予測データは、今後の若干の成長を示しており、将来に期待感を持たせることができます。この情報は、投資家やビジネスリーダーにとって戦略的な決定に資する可能性があります。
全体として、このグラフからは比較的安定した経済状況が続いており、どのモデルを見ても将来的にはわずかながらも改善が期待されていることが読み取れます。
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
1. **トレンド**
– 現在の実績データ（実績AI）は大きな変動はなく、やや横ばい傾向が見られます。
– 予測の線形回帰は上昇傾向を示していますが、決定木回帰と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**
– 外れ値がいくつか見られ、プロットに黒い円でマークされています。これは通常の範囲から外れたデータポイントです。
– 全体的に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値（実績AI）を示しています。
– 赤い “X” は予測値を示していますが、現時点ではグラフ中に見られません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、どの予測がより信頼できるかを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰は他の予測手法に比べて将来的に高めの傾向を示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は、非常に似た横ばいの予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIの点は全体として一定の範囲内に収まっています。
– 外れ値を除いて、大きなばらつきやパターンは見られません。
6. **洞察と影響**
– このグラフは、経済指標としての安定性を示している可能性があります。実績値が安定していることは、ビジネスや投資において安心感を与える要因です。
– 予測手法が異なる傾向を示すため、さまざまなシナリオを考慮する必要があります。特に線形回帰の予測上昇傾向は、可能性の一つとして注目すべきです。
– 外れ値が観測されていることから、個別の経済イベントや市場の変動があったかもしれません。これにより、将来的な予測精度を向上させるための調査が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド分析:**
– 実績（青いプロット）は期間の初めに集中しており、その後の予測（赤いバツ）には示されていません。
– 予測の線には3つのタイプ（線形回帰、水色; 決定木回帰、ピンク; ランダムフォレスト回帰、紫）があり、全体としてはやや下に傾斜しています。このことは、時間が経つにつれWEIスコアが減少するというトレンドを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部の実績のデータポイント（黒い円で囲まれた青点）が異常値として特定されています。これにより、実績データには変動があることが分かります。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績、赤いバツが予測データを示しています。
– 予測の不確かさ（グレーの背景）は、予測モデルが誤差範囲内であることを示しています。これにより、予測の信頼性を評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データが提供されていない期間の予測スコアは、3つの異なるモデルによるトレンドを示しています。それぞれがわずかに異なる予測を提供していますが、総じて減少走向があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの範囲は比較的一貫して高い値（0.6から0.8）を示しています。これに対して、予測値は異なるモデルによってわずかに異なる線を描いています。
6. **直感とビジネス/社会への影響:**
– 直感的には、現時点のデータが予測より高い水準にあり、予測が引き続き減少することを示しているため、WEIスコアが低下する懸念があります。これが経済状況に関係する指標であれば、改善策が求められるかもしれません。
– 予測の不確実性が示すように、この予測には不確実性が伴うため、柔軟なアプローチが重要だと考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は初期に集中し、WEIスコアは約0.7～0.8の間に凝縮しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は右肩下がりの傾向があり、今後WEIスコアが低下する可能性を示唆しています。
– 線形回帰（青）は横ばいに留まっており、短期的には大きな変動がないと予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在の実績データには著しい外れ値はありません。ただし、予測データ（決定木回帰とランダムフォレスト回帰の線）が実績から乖離していることは注目すべきです。
3. **各プロット・要素**:
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示し、この範囲に実績データが収まっていることから、予測の妥当性をある程度確認できます。
4. **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の予測が乖離しているため、使用するモデルにより将来予測に大きな異なりが出る可能性があります。線形回帰は安定を示し、ランダムフォレストはリスクを警告しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと線形回帰予測は高い相関を持っています。一方で、決定木とランダムフォレスト予測は異なった進行を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の視点としては、短期的には安定しているものの、ランダムフォレストの予測により将来的なリスクを感じ取りやすいです。
– ビジネスや社会においては、この予測の不確実性に対する対応策の検討が重要です。特に、リスク管理や戦略計画において、この下降予測をどのように考慮するかが問われます。
このグラフから、予測モデルの選択の重要性と、それに基づく意思決定の影響を理解することができます。
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:
グラフを分析して以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間の始めに集中しており、大きな変動は見られません。
– 線形回帰予測（紫色の線）は緩やかな上昇傾向を示しています。
– 決定木回帰（シアン色の線）とランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中にはいくつか外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見られますが、大多数は安定しています。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示しており、動きはほぼ一定範囲内です。
– 予測モデルはそれぞれ異なる方法で将来のトレンドを推測しています。
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すべて同じ傾向に沿っていますが、線形回帰のみが異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデルが実績に対してどう適合するかが示されており、実績と予測の相関が図られています。
6. **直感的な感じや影響**:
– 人間はこのグラフから、実績が安定している一方で、将来の予測には不確実性があることを感じ取るでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、健康状態の安定性を示しつつ、将来的に改善の傾向がある可能性を示唆しており、ポジティブな見通しを立てることができるかもしれません。特に、健康維持や改善のための施策の効果を評価する際に役立つでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期に集中しており、その後データがないため経時的なトレンドを直接観察することは難しいです。ただし、初期には0.6-0.8付近に集中しています。
– 予測のライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれフラットで、特にランダムフォレストが高い値を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一つのデータポイントが外れ値として示されていますが、全体的に実績値は狭い範囲に収まっています。
– 予測値は急激に上昇しているようには見えず、むしろ安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、実績データの変動幅に比べて幅が広いようです。
– 他の色のラインは異なる予測モデルによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間での大きな誤差はないが、ランダムフォレストは他のモデルよりも高い値を予測しています。異なるモデルの予測の差が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に明確な相関関係を見つけるのは難しいですが、実績データは限られた範囲に重なり、予測は安定した挙動を示しています。
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**:
– 実績が予測よりも不安定であることから、心理的ストレスの測定が人々の環境や状況に強く依存していると感じられるかもしれません。
– ビジネスにおいては、ランダムフォレストのような複雑なモデルが一部の設定では過剰予測を行う可能性があるため、慎重に使用されるべきです。
– 社会への影響としては、ストレスレベル管理の重要性が高まり、心理的健康プログラムの導入が提案される可能性があります。
このグラフは、データの不確実性や予測モデルの挙動を理解する上で重要な洞察を提供します。
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:
このグラフは、経済カテゴリの個人WEI（自由度と自治）のスコア推移を30日間にわたって示しています。以下に主な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績値は初期に集中的に分布していますが、全体的なトレンドはあまり明確ではありません。
– 予測モデルによるラインを見ると、線形回帰による予測は横ばい、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はわずかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データポイントの中に異常値が識別されていますが、その後のデータには目立った異常値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（実績AI）は青色のプロットで示され、予測は異なる回帰モデルで色分けされています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示し、この範囲内で実際のスコアがあると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間では、ランダムフォレスト回帰が最も急な上昇を示しており、線形回帰よりも異なる傾向を持っていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が初期に集中しており、時間の経過とともにその集中が低下しています。ただし、全体的な分布に大きな変化は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の異常値は、個人の自由度や自治に関連する一時的な出来事や政策変更を示唆している可能性があります。
– 予測が横ばいまたはわずかに上昇していることから、自由度は概ね安定していると考えられます。
– ビジネスや社会に対する影響として、この安定性は新規投資や政策評価において重要な要素となるでしょう。
このグラフから、個人の自由度と自治が安定的に推移しているが、初期のデータには注意を要する特異な傾向があることが視覚的に伝わります。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はほぼ横ばいで、WEIスコアは0.5から0.9の範囲に位置しています。期間中、明確な上昇や下降は見られません。
– 予測（紫、シアン、ピンクの線）は全体的にフラットですが、紫の線（線形回帰）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたデータポイントは外れ値を示していますが、特にWEIスコアの上限に沿った配置です。
– 外れ値は特定の日に集中しており、他の日のデータポイントとは異なる挙動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AI（青い点）は実際のスコアを示しています。
– 予測AI（赤いバツ）は、予測モデルの予測値を示します。
– グレーの陰影部分は予測の不確かさ（信頼区間）を表し、この範囲内で実際のスコアが変動する可能性が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 紫色の線（線形回帰）と他の予測線（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は明らかに異なる予測結果を示しており、モデルごとに異なる傾向やパターンがあることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータポイントは比較的狭い範囲に集まっており、安定した分布を示しています。
– 予測の信頼区間も狭く、安定した予測を提供しています。
6. **直感的な理解と影響**:
– 全体的なスコアの安定性は、社会的公平性・公正さに関する現在の状況が現状維持である可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策決定において、急激な変動が予想されないため、長期的な戦略策定においては中期的な安定性を重視することができるでしょう。
– 異なる予測モデルが異なる傾向を示しているため、複数のモデルを考慮し、信頼性のある予測を行うことが重要です。
これらの観点から、グラフは社会的公平性における現在の安定性と、複数の予測モデルによる多様な未来の可能性を示していると言えるでしょう。
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**
– 実績データは主に短期間集中しており、WEIスコアが0.6から0.9の間で変動しています。
– 予測曲線（線形、決定木、ランダムフォレスト）はその後、安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内にいくつかの外れ値が特定されており、要因分析が必要です。これらの外れ値は、短期間での急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示しており、黒い円は外れ値を表しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、予測手法ごとの精度の違いを示しています。
– 線形回帰と決定木回帰による予測はほぼ横ばいですが、ランダムフォレストは早期に他のモデルに追従して安定します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は、初期の実績データの変動パターンを考慮し、安定した予測をしています。これは、データの特性に適したモデル選択の結果を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期の数日間に集中しており、その範囲内で様々なスコアを示していますが、予測は一貫した範囲で保たれています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 短期間における急激な変動や外れ値の存在は、持続可能性と自治性の評価の不確実性を示唆しています。これらは、迅速な対応や戦略的プランニングが必要であることを示しています。
– 予測モデルはデータのばらつきにもかかわらず、ある程度の信頼性を提供しています。これは、持続可能な政策や戦略の計画において有用な指標となるようです。
このように、WEIスコアの予測は、実績データの不安定性を乗り越え、長期的なトレンドを把握する上で有用なツールとなり得ます。戦略的な計画策定に対し、予測モデル活用の重要性が問われる部分でもあります。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は比較的安定しており、約0.75の範囲で横ばい状態を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は急速な下降トレンドを示していますが、実データと大きく乖離しています。
– 線形回帰（水色の線）と決定木回帰（紫の線）は安定して水平に推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの青い点が異常値として黒い円で囲まれており、これらは通常の範囲（灰色の帯）から外れています。これらの外れ値は何らかの要因によるものとして調査が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、赤い×は予測値であり、ほとんど同じ位置で安定していることから、予測モデルが過去の動向をうまく捉えていることがわかります。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、実際の頂点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**
– 線形回帰と決定木回帰は実績値を比較的よく反映していますが、ランダムフォレスト回帰は異なった動きを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の相関は高く、標準的なばらつきの範囲で収まっています。予測モデルによる違いは想定モデルの理解に役立ちます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 安定した実績は社会基盤・教育機会が現在維持されていることを示しますが、不確実性や異常値は強化すべき問題を指摘しています。例えば、ランダムフォレスト回帰の予測が大きく外れている場合、基盤に潜む可能性のあるリスクや問題の予兆を見落としている可能性もあります。
– ビジネスや社会への影響として、教育機会に投資してこの安定性を維持しつつ、異常な変動の原因を探ることが提案できます。
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:
### グラフ分析の視点
1. **トレンド**
– データポイント（実績AI）が7月初旬に集中しており、その後の期間の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はわずかながらの上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は一部のデータポイントで観察され、円形で強調されています。これらの外れ値はトレンドから外れたものであり、特定の要因による影響と考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実際のデータを示し、X印は予測を示しています。異常値とされたデータポイントは円で囲まれています。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示し、これにより将来の変動を考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が非常に似ており、時間とともに少しずつ上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIの値は比較的集中していますが、全体の分布が平滑な上昇を示す結果として予測されています。これはデータがある程度安定して推移していることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**
– グラフは全体的に安定した成長を示唆しており、社会WEIにおける共生・多様性・自由の保証が今後も少しずつ改善することが予期されています。
– ビジネスや政策への影響としては、持続可能な成長戦略を強調しつつ、外れ値の要因を理解して対応策を講じることが重要です。
このグラフから、データの変動を理解し、将来的な施策や改善の方向性を考える手助けになるでしょう。特に不確実性の範囲を考慮しながら、長期視点での戦略を立てることが求められます。
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:
以下は、提供された総合WEIスコアの時系列ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに異なる色のブロックが表示されており、特定の時間帯でのスコアの変動を示しています。周期性は特に見られませんが、日付によってスコアが異なることが視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が激しい箇所は、スコアに急激な変動があったことを示唆しています。特に、時間軸の中で黄色や緑のように明るい色は高いスコアを示し、暗い青や紫色は低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの大きさを示しており、色の濃淡がスコアの相対的な高さを表現しています。色の変化により、特定の時間帯における経済活動の強弱が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯や日にちにおけるスコアの変動が確認されており、一定のパターンは見受けられませんが、各日の中での違いが大きく、変動性が高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このヒートマップから直接的な相関関係を見つけるのは難しいですが、色の分布から変動性の存在や特定の日や時間帯における偏りがあるかもしれません。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**:
– このヒートマップは、時間や日付によって経済の動きや強さが異なることを示唆しており、特にビジネスの活動時間や日を調整する上での参考になる可能性があります。また、特定の時点でのスコアの急激な変動は、経済政策や市場の影響を反映している可能性があります。
このヒートマップは、経済活動の短期的な変動性を視覚的に捉える助けとなるため、経済政策の影響や市場のリアクションを分析する上で有用です。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 主なトレンドは時間帯ごとの色の変化で把握できます。7月1日から7月4日にかけて、特に夕方や夜の時間帯にかけて色の変化が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の23時のデータが非常に明るい黄色で表示され、他の時間帯と比べて明らかに高い数値を示しています。これは突然のイベントや特異な状況が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色は数値の平均値を示しており、青から紫にかけての色が低いスコアを、緑から黄色が高いスコアを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日付に基づいて変化を観察することができるが、大局的な周期性は見られないようです。急激な変動が特定の一日、または時間に集中する傾向がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に夜間（例えば19時以降）の方がスコアが高い傾向にある。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 経済活動が夜間に集中しており、特定の日に異常な活動が発生している可能性を示唆しています。
– このような活動の変動は、ビジネスや経済政策において考慮すべき指標となるかもしれません。たとえば、特定のイベントが経済に与える影響を考慮することで、将来的な対応策や施策を立てる手助けになるでしょう。
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:
以下は、ヒートマップの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 日付に沿った明確な上昇または下降のトレンドは特に見られません。日ごとの差異は色の変化によって示されていますが、全体的なトレンドは一定ではないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時と7月4日の同時間帯では、濃い緑色や紫が見られ、これらは他の地点よりも低いスコアを示している可能性があります。
– これにより、これらの時間帯で急激な変動が発生したと考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 各日の19時付近で高いスコア（黄色）が観測されています。
4. **複数の時系列データ**:
– データは日付毎に分かれており、日にちごとの時間帯のスコアの変動を分析できます。
– 各時間帯のスコアが異なるため、日間で一貫したパターンは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯におけるスコアに一定のパターンは見られないが、特定の時間帯（例えば19時）でスコアが高い傾向があります。この時間帯が他の日においても高いスコアを示す傾向にあれば、通常その時間帯が重要である可能性を示すかもしれません。
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**:
– 高いスコアが観測される時間帯は、効率的または重要な活動が行われている可能性を示唆します。
– ビジネスでは、顧客や従業員が最も活発な時間帯に集中するために、この情報を活用できます。
– 社会的には、低い時間帯は改善の余地があるエリアとして注目し、対策を講じるきっかけとなるかもしれません。
このように、このヒートマップから様々な洞察を引き出すことができます。それにより、行動を最適化するための情報として活用できるでしょう。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 30日間の相関ヒートマップであるため、時系列のトレンドそのものは示されていません。しかし、各WEI項目間の相関が視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動は直接示されませんが、強い相関や逆相関は目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤は正の相関、青は負の相関、色が濃いほど強い相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人WEIの健康状態と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が負の相関を持っていること（-0.08）が興味深いです。
– 個人WEIの経済的余裕と個人WEIの心理的ストレスが逆相関（-0.34）しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIは、個人WEI平均（0.78）、社会WEI（公平性・公正さ）（0.69）、および社会WEI（共生・多様性・自由の保障）（0.65）と強い正の相関を持っています。
– 社会WEI（公平性・公正さ）は、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と強い正の相関（0.79）を持っています。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 総合的な福祉指数（WEI）が個人と社会の両方の要素に強く関連しており、特に公正さや自由が重要であることが示唆されています。
– 経済的余裕が心理的ストレスの軽減と関連しているため、経済的安定が個人のメンタルヘルスに重要な役割を果たしていることが示されています。
– 教育機会と健康状態が相関しており、教育の推進が健康改善に寄与する可能性があります。
社会政策の策定や企業のESG戦略などで、特に公正さと多様性を重視しつつ、経済的支援の重要性を強調するアプローチが有効であるかもしれません。
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:
### グラフからの分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、WEIスコアは0.6から0.8の間で安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。異なるカテゴリ間での比較が主な目的のようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」で外れ値が見られます。これは個々の環境や状況がスコアに大きく影響している可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図（ボックスプロット）は、各WEIタイプの中央値、四分位範囲、最小・最大値を示しています。特異なスコアや変動を一目で把握できます。
– 色分けがされており、視覚的に各カテゴリを区別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプ間でのスコア分布の違いがわかりやすく示されています。一部のスコアは他と比べて広く分布しており、これはそのWEIタイプが影響を受けやすいか、多面的な評価が必要であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布が広いものと狭いものがあり、特定のWEIは他より固定的または変動しやすい傾向があります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 人々や社会のさまざまな側面のバランスを表しており、例えば「個人WEI（経済的余裕）」の外れ値は、経済的に困窮している人たちの存在を示している可能性があります。
– WEIスコアが特定の基準や目標に達していない場合、その分野における政策の見直しや改善の必要性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、各分野での投資やサポートの優先順位をつける際に参考となる情報を提供します。
このグラフは、30日間にわたる経済や社会の状態を可視化することで、戦略的な意思決定をサポートする効果的なツールとなりえます。
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:
このグラフは、WEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に詳細な分析を行います。
1. **トレンド**
– 主成分分析の結果として、特定の時間を追ったトレンドではなく、データの分散から見た情報を示しています。全体的に、第1主成分（貢献率0.34）と第2主成分（貢献率0.17）の軸に広がっており、特定の方向に大きく偏っている様子はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの右下（第1主成分が正の最大値に近い）の1点が他の点に比べて若干離れていますが、極端な外れ値というわけではなく、全体の構造の中に自然に位置しています。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは、様々な経済要因の30日間にわたる分散構造を示しています。第1および第2主成分がそれぞれ貢献率0.34、0.17を示し、これらの軸に対してデータがどのように広がっているかを見ることで、各経済要因が全体のデータ分散にどの程度寄与しているかを理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ自体というよりも、各時点のデータの背後にある相関関係や分布の特徴を反映しています。第1主成分の軸に沿ってやや広がりが見られ、第1主成分がデータの主要な変動要因であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の両方に対してデータが広がっていることから、これらの要因は独立して機能している可能性を示唆します。また、散布図が特定の形状を持たないことから、データ分布がかなり均等であることが伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– データが均等に広がっていることから、特定の変数または出来事が全体の経済指標を支配しているわけではなく、複数の要因がある程度バランスよく影響している可能性があります。ビジネスや社会への影響として、特定のリスク要因に過度に依存することなく、経済全体としての健全性が保たれていると考えられます。
このグラフから、人間が直感的に感じ取ることとしては、様々な経済要因が相互に関連して経済の動向を形作っており、どの要因も無視できない重要性を持っていることが挙げられます。
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。
