📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析により、以下のような重要な洞察が得られました。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: データ期間内で総合WEIは若干の上下動を確認できます。全体的には安定したレンジ内で推移しているものの、2025年7月3日と4日を中心に大きな変動が見られます。
– **個人WEIと社会WEI**: どちらも不安定な動きを見せており、特に2025年7月2日から4日にかけて顕著な変動を記録しています。
### 2. 異常値（アウトライア）
– 特に、7月2日と3日における異常な低スコアおよび高スコア（例: 0.64、0.80）が検出されました。これは急激な変化を示すため、社会情勢や政策の変化、自然災害などの外部要因により影響を受けた可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 長期的なトレンドは認識されにくい短期間のデータのため、季節性や突発的な変動が支配的です。
– **季節性**: 明確な季節的パターンは観察されません。
– **残差**: 説明不能な変動が多く、異常な要因が多いことを示唆しています。
### 4. 項目間の相関
– **高相関項目**: 経済的余裕と社会的インフラストラクチャ（例: 経済的余裕と個人の自主性）が比較的強い相関を示しています。
– **低相関項目**: 心理的ストレスと自由度と自治は低い相関を示しており、これらが独立して変動し得ることが示されています。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図による分布**: 各WEIスコアは0.6〜0.8の範囲に集中していますが、いくつかの外れ値が垣間見られます。特に個人の経済的余裕や社会の公平性において散見されます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: 主成分分析 (PCA) の結果、PC1が39%を説明しており、これが総合スコアに対する影響が最も大きいことを示しています。PC2は17%で、この分析は主に個人の心理的ストレスや社会的多様性の変動を反映している可能性が考えられます。
結論として、データ内で観察される変動と異常値は、個人および社会的な要因に由来する潜在的な影響を示しています。特に2025年7月2日からの変動は、外的要因による影響の兆候とも考えられ、その要因を特定するためのさらなる調査が必要です。また、主要な構成要素は経済状況や社会の安定性に関連する可能性が高いため、個人のウェルビーイングを包括的に評価することが求められます。
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:
ここでは、提供されたグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）が示すデータは、初期は比較的安定しているように見えます。
– 予測データ（線）は、線形回帰がほぼ横ばいに、決定木回帰が緩やかに下り、ランダムフォレスト回帰も下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、いくつかの異常値（黒い円で囲まれている点）が観測されています。これらは予測範囲から外れるデータであり、突発的なイベントの影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点：実績データ。
– 赤い「X」：予測データ。
– 塗りつぶされた灰色の領域：予測の不確かさの範囲を示しています。この範囲が広いほど予測の不確かさが大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のモデルによる予測データを比較することで、予測の信頼性やモデルの適合度を判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、一部異常値があるものの、概ね一定の範囲内に分布しています。
– 予測の不確かさ範囲が広くなっていることから、将来の予測が困難であることが伺えます。
6. **直感的および社会的インパクトの洞察**:
– 実績値の変動や異常値は、予期せぬ経済的ショックや政策変更などによるものかもしれません。
– 予測データが異なるトレンドを示していることから、将来のWEIスコアに対する不確実性が高いことが示唆されます。
– 企業や政策立案者は、この不確実性を踏まえて計画や戦略を調整する必要があります。複数のモデルを使用した予測を活用することで、リスクを軽減しつつ柔軟な対応が可能となります。
以上の洞察を基に、適切な意思決定を行うことが望まれます。
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:
このグラフは、個人の WEI スコアの30日間の経済カテゴリに関する時系列散布図です。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、比較的横ばいまたはわずかな下降トレンドを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫の線）は、緩やかな下降を示しています。
– 予測（線形回帰、水色の線）も下降傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青い点の一部が黒い円で囲まれており、外れ値として識別されています。実績データに小さな変動がありますが、大きな急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 実際の値がこの範囲内に収まっている場合、予測が適切になされていると言えます。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測線があり、両者は異なる予測モデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間には一定の整合性が見られ、予測の不確かさ範囲が実測値をよくカバーしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に実データは0.6から0.8の範囲に集中しています。この範囲が基本的な正常状態を示し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**:
– 実績の横ばいまたはわずかに下降するトレンドは、経済環境が安定しているか、あるいは改善を止めている可能性を示唆しています。
– 長期的な下降トレンドの予測は、将来的な経済活動の冷え込みを懸念させます。ビジネスにおける対策や政策調整が必要とされるかもしれません。
このグラフを見た人は、現在の安定した状況と将来の潜在的なリスクを考慮し、適切な判断を行う必要があるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データはほとんど横ばいで、0.7から0.8の間に分布しています。全体的なトレンドは安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績データは異常値として示されていますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを、赤い×印は予測データを示しており、現時点ではまだ予測データは視覚化されていません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– ピンクと紫の線は、異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による将来のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績データと予測モデルの間に直接の重なりはなく、将来の予測として分析されることが期待されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは安定しているが、予測はモデルにより異なります。特に、線形回帰とランダムフォレストは完全に異なるトレンドを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、実績データの安定性と対照的な予測モデル間の不一致です。将来的には状況の変化が予測されますが、異なる予測モデルにより多様なシナリオが考えられるため、適切な政策決定や戦略的な計画策定が求められます。ビジネスや政策立案においては、異なる予測シナリオを考慮しながらリスク分散の戦略を取り入れることが重要です。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕（WEIスコア）を30日間にわたって分析した時系列散布図です。以下、分析結果を詳細に記載します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は期間内の初期に固まっており、横ばいのトレンドを示しています。
– 予測データ（線種）には3種類の異なるトレンドがあり、「線形回帰」と「決定木回帰」は横ばいで一定ですが、「ランダムフォレスト回帰」予測は下向きの下降トレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには異常値として特定されたものが複数あり（黒い円で囲まれています）が、この範囲内で劇的な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績データを示し、観測されたWEIスコアです。
– 黒い円で囲まれた点が異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間には、一部の予測手法で大きなギャップが生じています。特に「ランダムフォレスト回帰」での予測は、実績データよりも急激に下降しており、他の方法と異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのWEIスコアは、一定の範囲内で比較的安定していますが、予測では技術により異なる分布が表れています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データが安定していることから、個人の経済的余裕はこの期間では一定のレベルを維持しているように見受けられます。
– 予測の方法によって異なる結果が出ているため、今後の外的な経済環境の変化に対する慎重な分析が必要です。
– 特に「ランダムフォレスト回帰」における急激な下降トレンドは、潜在的なリスクを示唆している可能性があるため、注意が必要です。
このグラフは、経済的予測の多様さとそれに基づく戦略の重要性を示しています。ビジネスや政策決定においては、多面的な分析を通じて、より確実な判断を下すことが求められます。
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**
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めに高密度で表示されていますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 線形回帰（緑）は横ばいで、決定木回帰（青）はわずかに上昇していますが、ランダムフォレスト回帰（紫）は着実に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のデータポイントが異常値として識別されています（黒い丸）。
– 時系列の後半にはプロットが少なく、今後の予測精度に影響を及ぼす可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示し、黒い丸で囲まれた部分が異常値を表しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は、最初の数日に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの中で、ランダムフォレスト回帰が最も楽観的な傾向を示しています。
– モデル間の関係として、ランダムフォレスト回帰の傾向と他のモデルの予測がずれがある点は興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは中央に密集しており、横に広がる変動は少ないです。
– 外れ値としてマークされている点が、モデル間の異なる予測を反映している可能性があります。
6. **洞察と影響**
– 実績データの変動が小さいことから、健康状態に大きな変動はなかったことが示唆されます。
– ビジネスへの影響としては、健康状態の安定性がより精度の高い予測を可能にし、より正確な計画策定ができると考えられます。
– 社会的には、健康の維持が継続していることは経済活動の持続可能性に寄与する可能性があります。
このグラフは、予測精度の向上や異常値の扱いに関するさらなる分析の必要性を示唆しています。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、グラフの左側に集中して存在し、その後のデータは非表示または予測として提供されています。
– 予測データ（ピンクと紫の線）は、ほぼ一定の傾向で横ばいです。時間が経つにつれ、やや上向きです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示された点は、他のデータポイントより少し上に位置し、心理的ストレスが通常より高い状態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**:
– 青い点は実際の心理的ストレススコアを示し、グラフの左部分に集中しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、将来のストレススコアの信頼区間を表しています。
– ピンクと紫の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法の結果が重なり合っており、各手法がほぼ同じ範囲の予測をしていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは限られた期間内に集中しており、期間全体を見通すと、予測値は比較的安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 調査期間中の実際の心理的ストレスにはバラツキが見られるが、今後は安定することが予想されます。
– この安定に対する様々な予測がなされており、多くの要因が心理的ストレスに与える影響を考慮していることが分かります。
– ビジネスや企業にとっては、このデータを利用し、職場環境の改善や社員のケアに役立てることができます。
– 社会的に見ても、個々のストレス管理やメンタルヘルスへの関心を高め、支援を提供するためのサポートシステムを構築するきっかけとなるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は右肩下がりの傾向は見られず、一定の範囲に収まっています。予測値の一部（ピンクの実線、ランダムフォレスト回帰）が減少傾向を示していますが、他の予測値は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績値の一部に外れ値が複数あることが示されていますが、全体的には大きな変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、黒い丸で囲まれたものは外れ値です。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、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**
– 実績値と予測値（線形回帰及び決定木回帰）間には大きなずれがなく、一定の範囲内での予測であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は一定のレンジに集中しており、予測の不確かさ範囲内に収まっています。予測モデル間での一致は高いですが、モデルによって予測の傾向は異なります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから得られる直感的な洞察は、実績値が比較的安定している一方で、モデルにより異なる予測がされているため、突然の変動に対する注意が必要ということです。
– 社会的・経済的な影響として、自由度や自治の指標（WEI）が安定していることはプラス要因となるかもしれませんが、今後の下落予測に注意する必要があります。改善策や監視が必要であると考えられます。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは比較的一定範囲内に密集しており、特定のトレンドは見られません。
– 一方で、線形回帰予測（緑の線）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）はわずかに上向きであることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ（青い点）の中に異常値がいくつか存在します。これらは黒い丸で囲まれています。
– 決定木回帰（紫の線）は急激に下降しており、他の予測と大きく異なる動きを見せています。
3. **プロットや要素**
– 青の点は実績データを示しています。
– 不確かさの範囲が灰色で示されており、予測値の信頼区間を表しています。
4. **時系列データの関係性**
– 三つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績データとの相関を目指しつつ、それぞれ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**
– 実際のデータは明確なトレンドを示しておらず、予測モデルの結果と実績の間に大きな乖離がない点が特徴です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、実際のデータには大きな変動がなく、全体としては安定しています。
– 顕著な外れ値が示唆する可能性のある外的要因や政策変更の影響を見逃さないようにする必要があります。
– ビジネスや社会面においては、社会的公平性・公正さの指標が大きく変動することがない状態が保たれているとして、現行の施策の継続性を示唆しています。
– しかし、決定木回帰の予測が急激に下降しているため、その理由を検証し、もしかしたら今後のリスクを示唆している可能性があると考えられます。
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**:
– 実績データ（青い点）は最初の期間に集中し、全体的なスコアは0.7から0.9の間で変動しています。これは横ばいに近い状況を示します。
– 予測ライン（紫色の線）は、緩やかに上昇していますが、後半は横ばい傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒丸）として3点が示されています。これらは予測と実績の間で大きく乖離しているデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、日々の変動を表しています。
– 紫色の予測ラインはランダムフォレスト回帰による予測です。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示していますが、この範囲から大きく外れる外れ値があることに注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測データに対して多少上下しており、実績のいくつかは予測の不確かさ範囲内から外れています。これが外れ値として認識されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には一定の相関がありますが、外れ値の存在が正確な予測を難しくしています。
6. **このグラフから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**:
– 直感的には、システムやモデルが十分に安定しておらず、未来の精度向上が求められています。特に、外れ値をどのように扱うかがモデル改善の鍵でしょう。
– 経済的視点から、この不確かさはリスクを伴う可能性があり、適切な対策が必要です。持続可能性と自治性に関連するため、社会への影響も広範囲に及び、政策策定において注意が求められるかもしれません。
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:
以下にこのグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績AIによるデータ（青い点）は初めの期間における横ばいで、比較的安定しています。
– 予測では、ランダムフォレスト回帰（薄紫）は急激な下降トレンドを示しており、教育機会や社会基盤における将来的な低下を示唆しています。一方、線形回帰（青緑）と決定木回帰（シアン）は横ばいを示し、今後の安定を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータには黒い円で示された外れ値があり、通常のばらつきから逸脱しているデータポイントがあることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを、赤い×は予測AIによるデータを示しています。
– グレーの範囲は予測に関する不確かさを示し、信頼区間などの指標になることがあります。
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間には一定の相違が見られ、特にランダムフォレスト回帰は他の予測と大きな差があります。この相違が何を原因としているのかを詳しく調査することが求められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは初めの期間で密集しており、高いWEIスコアを維持していますが、予測では分散が広がる傾向があり、将来の不確実性を示唆しています。
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**:
– 初期の安定したWEIスコアは、現在の社会基盤や教育機会の充実を示唆していますが、急激な下降予測は危機感を抱かせます。これは、今後の政策改善の必要性や教育投資の見直しを促すかもしれません。
– 社会的に、ランダムフォレスト回帰が予測するようなネガティブなトレンドが実現した場合、長期的な社会経済の影響を考慮する必要があります。各予測モデルの背景と根拠をさらに詳細に理解することで、対策の設計に役立てることができます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は比較的一定で、周期性はなく安定しています。
– 予測（線）はいくつかの異なる回帰手法が表示されています。
– 線形回帰と決定木回帰は安定を示唆していますが、ランダムフォレスト回帰は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに対していくつかの外れ値（黒い丸で囲まれたポイント）が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロット: 実績データ
– 赤の×: 予測データ
– 灰色の範囲: 予測の不確かさの幅を示す
– 色付きの線（予測）: 不同な予測手法によるトレンドの違いを示す
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法はデータの変動に対して異なる反応を示しています。
– 実際の安定した動きに対し、ランダムフォレストが最も異なる予測動向を示しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルにおける不確かさの幅は比較的狭い範囲に収まっており、一定の信頼性が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 実績が安定していることから、現在の社会WEIスコアが一定であることが実証されています。
– しかし、ランダムフォレスト回帰による下降予測は将来的な社会的多様性や自由度の低下を懸念させる可能性があります。
### 洞察:
実績が非常に安定している一方で、異なる予測手法が異なる将来展望を描いている点が興味深いです。特に、ランダムフォレストによる下降トレンドは潜在的なリスク要因があることを示唆しており、詳細な調査が必要かもしれません。
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:
このグラフは経済に関連した指標「総合WEIスコア」の時系列ヒートマップを示しており、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– カラースケールは時間軸に沿って変化しており、特に日ごとに異なる時間帯でスコアが変動していることがわかります。
– 大きな周期性は示されていないようですが、いくつかの時間帯で色の変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月3日の一部の時間帯で非常に明るい黄色が見られ、他の時間帯と比べスコアが高い可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはおそらくスコアの高さを示しており、黄色が高いスコア、紫が低いスコアを示しているのだと推測されます。
– 場所によって異なる色が示されていますが、特に19時や15時前後の色が目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一日の中で異なる時間帯ごとのデータがある場合、時間ごとの活動量や経済活動の強さが異なっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でのみ高いスコアが現れるため、時間帯ごとに異なる経済活動や要因が影響を与えている可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 経済活動が日中や特定の時間帯に集中しているという直感が得られ、これがビジネス戦略や資源配分に影響を及ぼす可能性があります。例えば、企業が特定の時間帯にリソースを集中するなどの戦略的意思決定があり得ます。
このように、この時系列ヒートマップは時間帯ごとの経済活動の強度を視覚化しており、具体的な対応策や戦略の見直しに役立てることが可能です。
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**:
– 全体的に大きな周期性や目立ったトレンドは見られません。ただし、特定の日や時間帯に注目すると値の変化が観察される可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日に明るい黄色のエリアがあり、これは他よりも高い値を示しているようです。この色のエリアは強い変動を示す外れ値である可能性があります。
3. **プロット要素（棒、色、密度）**:
– 色の変化がスコアの変動を表しており、濃い色が低いスコア、明るい色が高いスコアを示しています。このカラースケールに基づき、紫から緑、黄色へと変化することでスコアの変動を確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアが視覚化されており、日にちに沿って横へ展開し、時間に沿って縦に分布しています。これにより、特定の日の特定の時間帯におけるパターンを分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の濃淡は、各時間帯におけるWEIスコアの分布を示しています。特定の日や時間帯でのスコアの高低が視覚的に分かりやすくなっています。
6. **人間の直感で得られる洞察やビジネスへの影響**:
– 直感的には、特定の日や時間帯に集中して活動が活発になることがわかります。ビジネスにおいては、顧客活動や経済活動が盛んな時間を理解することで、リソースの最適配置やマーケティング活動のタイミングを調整するための洞察を提供できます。
全体として、このヒートマップは、特定の時間と日における経済活動の強弱を示す視覚的なツールとして有効です。時間帯と日にちの組み合わせにより、どのタイミングでのスコアが高いのかを確認しやすくなっています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、時間帯ごとに色分けされたヒートマップであり、30日間のトレンドを見ることは難しいですが、特定の日と時間帯に集中しています。
– 特定の時間帯（8時、19時）における色の変化は、日ごとの変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黄色のエリア（7月1日の19時）は他よりも明るく、高いスコアを示しています。これは外れ値または特異点である可能性があります。
– 反対に紫のエリア（7月2日の8時）は低いスコアを示しており、異常な減少と見なせます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の明るさと暗さがスコアの高低を示しており、濃い色は低スコア、明るい色は高スコアです。
– セルの密度や並びは、各日・時間帯のスコアを視覚的に比較しやすくするために設計されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる日の同じ時間帯間でスコアの傾向に一定の周期性があるように見えますが、特に周期的なパターンは明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布から、特定の日や特定の時間帯にスコアのばらつきがあることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 人々は、特定の時間帯（例として19時）に特に高い経済活動が行われていると感じるかもしれません。この時間帯に合わせたビジネス戦略を検討する価値があるでしょう。
– 一方、スコアが低下した時間帯では、効率や活動レベルが低いため、改善策や新たなアプローチが必要となるかもしれません。
このグラフは、特定の時間帯や日に対する理解を深め、より効果的な社会的または経済的活動のタイミングを見極めるために活用できるデータを提示しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは静的なデータの表示方法であるため、具体的な上昇や下降のトレンドは直接示されません。ただし、色合いによって時系列データ同士の関係性が視覚的に捉えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関係数が非常に高い（0.8以上）または低い（-0.8以下）部分は、他のデータとは異なる特異な関係性を示している可能性があります。ただし、このグラフにはそのような強い負の相関は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 赤い色は正の相関を、青い色は負の相関を示しています。色の濃さは相関の強さを表します。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社全WEI平均」は高度に正の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（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」との相関が0.15と比較的低く、これらの指標があまり密接に関連していないことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社全WEI（公平性・公正さ）」の間には強い正の相関（0.80）があり、経済的余裕が高いほど公正さの知覚も高まる可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 赤い色が多く見られるため、多くの要素が正の相関関係にあり、経済的安定性が個人および社会の多くの面で良好な影響をもたらす可能性があると直感的に理解されるでしょう。これらの相関は、経済安定が社会の多様な領域にわたるポジティブな影響を持つ可能性を示唆しており、政策立案やビジネス戦略の策定に有用です。
全体として、このヒートマップからは、経済的指標と社会的指標の関連性が視覚的に示され、多くの分野での経済安定性の重要性が浮き彫りにされています。ビジネスや政策決定において、相関関係を基にした戦略的な判断が有効となるでしょう。
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:
箱ひげ図によるWEIスコアの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 全体的に、スコアは0.6から0.8付近で安定しており、大きな上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリにおいて外れ値が見られます。特に「個人WEI (職業特徴)」と「社会WEI (生態系、多様性、自由の精神)」などで顕著です。これらは通常の変動範囲から外れた値を示しており、特定の日やグループで異常な値が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱は四分位範囲を示し、中央値が横線で表されています。色の濃淡が異なることで、異なるカテゴリを表していますが、特定の傾向は示していません。
– 高い中央値を持つ「社会WEI (生態系・持続可能性)」は、安定して高い評価を受けているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリの中央値は比較的一貫していますが、「社会WEI (公平性・公正さ)」は少しバラつきがあります。
– 関連性は直接的には見られませんが、社会的要因と個人的要因における異なる評価軸があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの範囲は主に0.6から0.9の間に分布しており、分布の特徴はカテゴリによって異なります。
– 「個人WEI (心理的ストレス)」は比較的狭い範囲に集中しており、安定した状態と考えられます。
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**:
– 全体的にスコアが比較的高く、経済や社会環境が安定していることを示唆します。
– 外れ値の存在は、特定の問題や改善の機会があることを示唆しており、これらの要因を詳細に分析することで、より良い政策やビジネス戦略の策定につながる可能性があります。
– また、持続可能性に関する高評価は、環境意識がビジネスや社会で重要視されていることを表しているかもしれません。
このグラフは、短期間での変動を示すためのものであり、これらのインサイトを基にさらなる詳細分析が必要です。
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:
この主成分分析（PCA）グラフを通じて、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データは散布されており、特定の方向に強く傾く傾向はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットは他のプロットから離れた位置にありますが、極端な外れ値とまでは言えません。例えば、(0.2, 0.1)や(-0.2, -0.1)付近のプロットはやや独立しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、経済指標の30日間のデータを第1主成分と第2主成分で表現したものです。主成分は相関がある複数の変数を2次元に集約し、データのばらつきの主要な方向を示します。
– 第1主成分が0.39、そして第2主成分が0.17の寄与率を持っており、これがデータの変動の大部分を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの分布に明確なクラスターがないため、時系列データ間に特定の共通の変動要因や強い関連性があるとは言えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロット間に具体的な相関パターンは見られず、各要素の分布は全体として比較的均等で無秩序に見えます。
6. **直感的な理解とビジネス・社会的影響**:
– このPCAで得られた各プロットの位置は、経済指標の構成要素がどのように異なるかを示します。しかし、全体として大きな変動や偏りがないため、経済の安定性がうかがえます。
– ビジネスや経済政策においては、この結果が特定の短期間における市場の均衡や競争環境の安定性を意味している可能性があります。データがばらついているということは、特定の変数による大きな影響は少ないことを示唆しますが、変動要因を特定するには更なる分析が必要です。
この分析をもとに、さらなる具体的なデータの解釈や政策提言を考えていくことができます。
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。