📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**1. 時系列推移**
– **全体のトレンド**: 30日間のデータでは、WEIスコア全体において大きな上昇もしくは下降の長期トレンドは観測されませんでした。代わりに一部の日付でのスコア変動が目立ちます。
– **顕著な変動期間**: 特に2025年7月3日には多くの異常値が報告されており、スコアが0.64から0.8まで幅広い範囲で変動しました。この日は、他の日よりも計測のタイミングが短時間に集中しており、それが変動の一因となった可能性も考えられます。
**2. 異常値とその背景**
– **2025年7月3日**における異常値（0.64、0.66、0.80、0.77など）の多発は、社会的なイベントや計測方法の見直しといった外的要因が影響している可能性があります。また、同日には個人WEI平均や社会WEI平均においても類似した異常値が見られ、全体的なスコア計算システムに問題が生じていた可能性があります。
– 2025年7月1日の異常値は経済的余裕、社会基盤・教育機会で高スコア（0.85）が観測され、直前のデータに対して急上昇しています。これは、該当する期間における特定の経済政策や教育関連のイベントが影響しているかもしれません。
**3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）**
– **トレンド**: トレンド要素としては短期的に急変動するパターンが時折見受けられますが、期間を通した明確な長期的トレンドは成立していません。
– **季節性**: 1日内での繰り返しが見られることから、短時間内の季節的パターンが存在する可能性があります。例えば、午前と午後で異なる評価が出るケース。
– **残差**: 残差成分が日々の変動として多く含まれるため、説明が難しい日々の変動要因が存在するようです。このため、他の隠れたパラメータや外部イベントに影響された可能性が考えられます。
**4. 項目間の相関**
– 経済的余裕と個人平均、社会基盤・教育機会ともに高い相関が見られることから、経済的要因と教育・基盤が個人および社会的幸福度に強く影響を及ぼしていると考えられます。
– 自由度と自治に関しては、他の項目との相関が相対的に低いことから、独立した動向を示している場合があります。
**5. データ分布（箱ひげ図の分析）**
– 各WEIスコアの中央値は範囲の上部に比較的集中していますが、特に個人経済と社会基盤においては上下に外れ値が観測されています。これは、特定の対象者または地域が一時的に大きな影響を受けたことを示す可能性があります。
– 共生・多様性・自由の保障においても類似のばらつきがあり、特定の社会的または政策的イベントによる影響が考えられます。
**6. 主要な構成要素 (PCA) の寄与率**
– PC1が0.41と最も高い寄与率を示しており、これが全体のスコアにおける主要な変動要因を形成しています。これは、個人および社会の経済的安定や基盤整備が全般的に多くのスコアに影響を与えていることを示しています。
– PC2の寄与率0.16もかなりの影響を与えており、これは特定の社会的または
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側にある青い点は、実績のWEIスコアとされるもので、比較的一定の範囲内で変動しています。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰は下降トレンドを明確に示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データにおいて、顕著な外れ値として示された点が存在します（黒い輪郭の丸）。この点は他の点よりもWEIスコアが低く、この日付に何らかの異常があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 予測範囲はグレーで示されていますが、かなり狭いため、予測の信頼性が高いと考えられます。
– 実績データの多くが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**
– 実績データとライン予測モデルの距離は、予測の正確性を評価する基盤となります。
– ランダムフォレスト回帰が、長期的に見ると最も大きく乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の間には、短期的には一致する部分がありますが、長期的には乖離する傾向が見られます。
– 決定木やランダムフォレスト予測は、より複雑なパターンを捉えようと試みています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データが予測の不確かさの範囲内に収まっているため、予測モデルが現在の経済傾向をある程度正確に反映している可能性があります。
– 下方向に強く傾斜するランダムフォレストの予測は、将来的な経済の低迷を示唆しており、ビジネスや政策の場において注意が必要です。
このグラフは、短期的な経済状況の安定性を示しつつ、長期的には警戒すべき兆候を含んでいることを伝えています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は右肩上がり、または下がらずに横ばいで変動しています。一方、ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は急激に下降しています。線形回帰予測（黄緑色の線）は安定して横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中には外れ値（黒い輪郭）がいくつか存在します。これらは他のデータ点とは異なる挙動を示しており、特殊な要因による影響が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各データポイントは個々のWEIスコアを表しており、色やマークがパフォーマンスの異なる側面を視覚的に表現しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、モデルの信頼度に影響します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが提供する結果の違いが顕著であり、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を予測しているのに対し、他のモデルは安定または横ばいを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは大きな変動が少なく、一定の範囲に集中していることから、一定の安定性があることが示唆されています。
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**
– 多くの予測モデルが存在する中で、ランダムフォレスト回帰の急激な下降予測は直感的に不安を感じさせる可能性があります。これは市場全体の変動や個別の要因を検討する必要があることを示唆しており、リスク管理が重要となります。
– ビジネスや政策決定においては、異なるモデルの予測を比較し、最も信頼性が高く現実に即したものを選択し、対応策を考えることが求められます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績値 (青のプロット):** 7月1日から7月10日にかけて、0.6から0.7の間をほぼ横ばいで推移しています。
– **予測トレンド (ランダムフォレスト回帰、紫の線):** 一定の値を示しています。
– **予測トレンド (線形回帰、薄紫の線):** 全体として緩やかに下降しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 黒い円で示された外れ値が、実績値の中に数個見られます。
– **急激な変動:** 予測値の一部が実績値と大きく異なる点で急変を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績 (青い点):** 現在の実績データを示しています。
– **予測値 (赤い×):** 将来の予測値を示しており、実績値とは異なるトレンドを描いています。
– **不確かさの範囲 (灰色):** 予測の不確かさを表しており、実績がその範囲内に収まっています。
### 4. 複数時系列データの関係性
– **実績と予測値:** 実績と予測値の間には一貫性がなく、予測と実績の間に乖離が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関:** 実績と予測値の間には、明確な相関関係は見られません。
– **分布:** 実績値は狭い範囲に分布していますが、予測値は幅広く異なる動きです。
### 6. ビジネスや社会への影響に関する洞察
– **直感的感想:** 実績値の安定性に対して、予測値のバリエーションが大きく、不確かさが強調されています。この状況は、将来の経済予測に対する信頼性の課題を示しています。
– **影響:** 安定した実績値に反して、多様な予測が出されることで、意思決定者にとってはリスク管理と柔軟な戦略が求められる状況です。予測に基づいた政策や市場戦略の再評価が必要かもしれません。
この分析に基づいて、データの収集方法や予測モデルの精度を見直し、実績値に近づける努力が必要です。
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:
グラフを分析すると、以下のポイントが見えてきます。
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青い点）は、ほぼ一貫して横ばいであり、急激な上下変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットには黒い輪があり、これは異常値としてマークされています。これらは他のデータポイントと比べて目立つ存在です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、予測（赤い×）は同様の範囲で推移しています。
– 予測については、二つの異なるアルゴリズム（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されています。線形回帰は緩やかに下降し、ランダムフォレスト回帰は比較的横ばいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が異なる手法によって比較され、実績の範囲内で推移する予測がされていることが見受けられます。異なる手法による予測はトレンドに対する異なる解釈を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータは一定の範囲に密集しており、予測の不確かさの範囲（灰色の帯）も実績の分布に基づいて設定されているようです。実績データに基づいた現実的な予測という印象を受けます。
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**:
– 実績データが安定していることから、現時点での経済的余裕には大きな変動は見られません。しかし、予測されたトレンドの下降は、将来的に経済的な挑戦が増える可能性を示唆しています。これにより、個人やビジネスはリスク管理やコスト削減策を講じる必要があるかもしれません。
全体として、データは短期的には安定しているものの、中長期的に観察すれば不確実性や下降のリスクを考慮に入れる必要がありそうです。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は大きな変動がなく、評価の期間内で横ばい気味です。ただし、期間が短いため長期的なトレンドは明確ではありません。
– 予測線（回帰モデル）の中では、線形回帰が緩やかな下降トレンドを示し、ランダムフォレスト回帰はほぼ横ばい、決定木回帰も横ばいで進行しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのプロットが「異常値」として認識されています（黒色の丸で表示）。これらは他のデータ点と明確に異なるため、特別な事情によるものかもしれません。異常値の理由が経済要因、健康状態の急な変化、またはデータの誤りである可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、実際の観測値として評価されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、この範囲に収まる予測が多く、信頼性があることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルのプロットが異なるトレンドを示しています。特に線形回帰は下降しているのに対し、他のモデルは安定しています。異なるモデルが異なるインプットを考慮している可能性があり、複数モデル間の特徴を比較しても面白いでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測データは0.6から0.9の範囲に集中しています。
– 異常値が出現するポイントでデータのばらつきが広がっています。
6. **直感的感覚と影響**:
– WEIスコアが安定していることは、個人の健康状態が一定範囲内で保持されていることを示しています。
– 降下トレンドの見られるモデルの方に注意が必要ですが、全体として大きな不安定要素はないように見えます。
– 経済的、社会的にも、健康状態の安定は個人の生産性や生活の質に貢献するため、ポジティブな要素です。
このグラフは、個々の健康状態の観察に焦点を当てており、今後の自己管理や環境改善の参考にされることでしょう。正確な予測と異常検出が活用されることで、さらなる健康管理の向上が期待されます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初めにはデータが密集しており、横ばいの傾向があります。その後、多くの予測が提示されています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は安定している一方で、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは外れ値としてハイライトされていますが、全体的には大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色で表示され、初期段階で集中しています。
– 予測は異なるモデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって示され、色で区別されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、初期段階での情報が中心です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは初期の密集部分であり、その後は予測へと移行します。
– 予測モデルによって今後の傾向が異なることが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績データは範囲内に集中しており、モデルにより将来的な違いが示唆されています。
6. **直感的な理解と影響**:
– 初期の安定したWEIスコアは、短期間での心理ストレスが一定であることを示唆しています。
– 一方で、ランダムフォレストによる下降の予測は、今後の何らかのイベントや状況の変化に伴うストレスの増加を示唆しているかもしれません。
– ビジネスへのインパクトとしては、従業員のストレス管理が重要であり、異なるモデルの予測に基づいて準備を進めるべきかもしれません。社会的にも、予防的措置が推奨されます。
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:
このグラフは、経済カテゴリに属する個人WEI（自由度と自治）のスコアを30日間追跡したものです。以下は、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は、グラフの初期に比較的高い範囲で変動していますが、期間が進むにつれてデータがありません。予測ライン（紫色）は、将来的にスコアが減少することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の日付でいくつかのデータポイントが異常値として示され、円で囲まれています。これは、この期間中の急激な変動や予測モデルでは捉えきれない異常なパターンを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績値を表しており、個々のデータポイントの密集度や分布を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、データの変動性を示唆します。
– 異常値は、データセットの中で特異な行動を示す箇所を特定するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データ**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。線形回帰は一定の水平トレンドを示し、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は異なる未来の動きの傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには明確な上昇傾向がないことから、短期間で大きな変動があり、予測は難しいことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのデータセットが今後短期的に不安定であり、急激なスコアの低下が予測されていることを理解するでしょう。これにより、政策や個人の選択に対する不確実性が増す可能性があります。また、予測のばらつきから、様々なモデルを使用してリスクを軽減し、より堅実な判断が求められると考えられます。
このグラフの分析から、慎重かつ多角的なアプローチで未来を見通す必要性が浮かび上がります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は最初の数日間で0.4から0.8の範囲に比較的一定しています。一方、予測として示されている様々なモデルの線（特に紫色のランダムフォレスト回帰）が、期間の後半に急激な下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中には異常値として識別された点がありますが、それらは0.6から0.8の範囲に集中しています。外れ値が該当する期間において特に異常なスパイクや急激な変動は観察されていません。
– 紫色の予測線の急激な下降は非常に目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実測データであり、実際のWEIスコアを示しています。
– 紫色やシアン色の線は予測モデルのアウトプットを示し、その予測が将来的にどのように変動するかを表しています。
– 灰色の領域はxAI/3σによる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の間に目立った一貫性が見られず、特に乗り越えていない期間において、ランダムフォレスト回帰の予測が実績から大きく乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定しており、予測のほとんどがその範囲を外れないように見えます。ただし、ランダムフォレスト回帰の予測は時間と共に大きく乖離しています。他の予測モデルとの違いも注目に値します。
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**
– このグラフを直感的に見ると、実績データは安定しているのに対し、予測が将来的なセグメントで劇的な変動を示しています。この乖離は予測モデルの信頼性を疑わせ、特に予測によって政策やビジネス戦略が決定される場合、それらの決定の根拠が大きく揺らぐ可能性を指摘しています。ビジネスや社会の政策決定者は、予測モデルの選定に慎重になる必要があります。また、これらの予測が社会や経済における公平性や公正さに影響を与える可能性があるため、その影響を考慮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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は最初の数日間に集中していますが、全体としては大きな上下動は見られません。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測ライン（緑と紫）は、それぞれ異なるトレンドを示しています。線形回帰はほぼ一定なのに対し、ランダムフォレスト回帰は中盤で上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データ上に明確な外れ値は見当たりませんが、異常値として示された点が一つあります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際の観測値を示し、黒で囲まれた点は異常値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、比較的狭い範囲に収まっています。これはモデルの予測が比較的一貫していることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰予測と決定木の予測ラインは安定した一定の傾向を示していますが、それに対してランダムフォレスト回帰は持続的な上昇傾向を描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値は予測と比較的一致しているように見受けられ、全体的に高いWEIスコアを維持しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– この図からは、将来的にはWEIのスコアが安定またはわずかに上昇する可能性があることが示唆されています。
– スコアの安定は、持続可能性と自治性に関するポジティブな兆候といえるでしょう。ビジネスや政策設計においては、現在の取り組みが功を奏している可能性が考えられます。
– モデル間の違いは、予測の不確実性や異なるアプローチでの見方の多様性を示しており、複数のモデルを用いることでより信頼性のある意思決定が可能となるでしょう。
この分析が、データに対する理解を深めるための助けとなれば幸いです。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績データ**（青い点）は、全体的に横ばいで安定しています。大きな上昇や下降はありません。
– **予測データ**（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、決定木回帰が特に低下傾向を示している一方、線形回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいに近いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一つのデータポイントに異常値が検出されていますが、全体のトレンドに大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の測定値で、実績を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）内で実績データが収まっていることが確認できます。
– 線の色は、異なる予測手法を示しており、それぞれの予測モデルの挙動を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（特に決定木回帰）は、現在の実績よりも保守的な予測を示しており、他のモデルとの差が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、予測の不確かさの範囲内に収まっているが、各予測モデル間の変動には差があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 社会基盤や教育機会に関する指標が安定していることは、地域や国の政策が一定の安定性を示している可能性を示唆します。
– 決定木回帰の下降傾向は、予期される景気の停滞や政策変更の予兆かもしれません。ビジネス上では教育やインフラへの投資を再評価する必要があるかもしれません。
– 将来的な不確定要因に備えるため、各予測モデルの結果を考慮し、リスク管理や長期的な計画立案の見直しが求められるかもしれません。
このグラフからは、短期的には安定しつつも、中長期的な視点では注意深いモニタリングが必要であることが示唆されています。品質向上や政策の調整が重要になるでしょう。
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（青いプロット）はおおよそ0.5～0.8の範囲で横ばいであり、劇的な変動は観察されません。
– 予測ライン（ランダムフォレスト回帰: 紫色）は時間の経過とともに減少傾向を示しています。一方、線形回帰の予測（緑色）は一貫して一定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内のいくつかの実績データ（青いプロット）は、黒い円で囲まれており、これは外れ値を示しています。
– 特に07月03日付近のデータは、WEIスコアが他の要素に比べて著しく低いです。
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、変動はそこまで大きくありません。
– 紫色のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示し、今後のWEIスコアの下降が示唆されています。
– 緑色のライン（線形回帰）は一貫した水準を維持しており、短期間に大きな変化を予想していない様子を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の変動範囲は予測の不確かさ範囲（灰色の帯）の内側に大部分が収まり、予測の精度が高いことを示しています。
– ランダムフォレストと線形回帰の予測ラインは、予測方法によって異なる傾向を示しており、予測手法の選択による影響が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの実績は上下に若干のばらつきが見られるが、大きな変動はないため、比較的一貫したパターンを持っているようです。
– 軸の範囲内でのスコアの密集度は中程度で、大多数のプロットが集まっています。
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**
– 短期間での急激なトレンド変化が予測されないため、直近のWEIスコアに関する大きな懸念は少ないでしょう。しかし、ランダムフォレストによる下降傾向は今後の不安材料として考える必要があります。
– 社会的インディケータ（共生・多様性・自由の保障）に関連するスコアが長期的に下降すると、共生や多様性に資する政策や取り組みの見直しが必要になる可能性があります。
– 特に外れ値として示された日付は、特別なイベントや政策変更等の因果関係を探る必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的な傾向として、色の変化は急激ではなく比較的安定しています。
– 上段が緑から紫に変化しており、下段は黄色の強い色があることから、時系列に対して一定の周期性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に外れ値として注意するべきはないように見えますが、黄色が非常に強い時刻帯（23時）があり、何らかの異常な経済活動がその時間に集中している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡で WEI スコアの高さが示されています。黄色に近いほどスコアが高く、青や紫に近いほどスコアが低いことがわかります。
4. **時系列データの関係性**
– 各日付の中で、特に夜間の時間帯（例えば 19時、23時）が経済活動の変動を示しており、昼間とは異なる動きを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯はスコアが高く、それが数日続く傾向があります。日中はスコアが低くなる傾向が観察され、このパターンは日常的な生活リズムや業務時間の影響を受けていると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このヒートマップを直感的に見ると、経済活動が夜間や早朝に集中していることが確認でき、例えば夜間勤務や労働活動の増加が影響しているかもしれません。これは、特定の業種や活動の増加による影響を示唆しており、夜間経済が重要な要素として浮き彫りになります。
ビジネスや政策立案者としては、夜間の経済活動の増加に対応するサービスの充実や需要に応じた戦略が求められるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 色の濃淡から興味深いパターンが見られます。特に、期間の前半に緑色から青色に変化し、後半で紫色に変化していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の午前19時から23時にかけて、他の日とは異なる明るい黄色（高い値）があります。これが外れ値となり得ます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、WEI平均スコアの高さを示しています。緑から黄色が高い値、青から紫が低い値であることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列が限定的なため、明確な周期性や関係を見つけるのは難しいですが、時間帯と日付の組み合わせで特定のパターンが見える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、午前中から午後にかけての時間帯にスコアがやや高く、夜間には低くなる傾向が見られるかもしれません。
6. **直感的な感じおよび影響**:
– 人間の直感としては、特定の時間帯に大きな変動があることに気づくでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、特異なイベントや行動が7月3日に影響を与えた可能性があり、これが特定の経済活動に関連している可能性があります。
– 長期的には、特定の時間に対策を講じることで全体の傾向を改善する手がかりとなるかもしれません。
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**
– ヒートマップは色の変化と密度で示されています。全体的に、時間帯ごとに異なる動きをしていることがわかります。特定の色が濃く現れる時、すなわち、数値が高くなる時間帯が周期的に存在する可能性があります。しかし、視覚的には明確な上昇や下降のトレンドを単独で見ることは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-01の19時帯で黄色の明るい領域が見られ、急激に高いスコアを示しています。このような明るい色は他の時間帯ではあまり見られず、目立った外れ値と見なせます。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの高さを示しています。明るい黄色は高スコア、濃い青や紫は低スコアを示しており、社会的な経済活動が特定の時間帯で活発かどうかを視覚的に示しています。日にちごとや時間帯ごとのパターンも観察でき、各セクションが異なる活動レベルを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各日付と時間帯の間で関連が見られ、周期性または特定の日付に関連したパターンがあるかもしれません。例えば、同じ曜日や特定のイベントデーでのスコアの変動を調査することが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯で色が統一されている場合、その時間帯での社会経済活動は比較的一貫していることを示唆します。逆に、色の変動が激しい場合は変動的であることを示します。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– ヒートマップからは、特定の時間帯や日付の際立った活動（例えば、2025-07-01の夜間）が、ビジネスのピークタイムや特定のイベントによって影響されている可能性が指摘されます。企業は、このデータを利用してピーク時のサービスを強化したり、非ピーク時にリソースを効率化する対策を講じることができます。社会的には、スコアが高い時間帯の社会イベントや特定の経済活動が人々の生活パターンにどのような影響を与えているかも考慮されるべきです。
この分析は、さらなる詳細データやコンテクストに基づいて深めることができます。
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
### 1. トレンド
– ヒートマップ自体に時系列のトレンドは示されていませんが、色の濃さで相関の強さを表しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値や急激な変動は、このヒートマップでは表現されていません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃さ: 赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いです。白に近いほど相関が低いことを示します。
### 4. 複数のデータの関係性
– 総合WEIは、各項目と比較的強い正の相関を示しています。特に個人WEI平均（0.84）や社会WEI平均（0.84）との相関が高いです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 個人WEI（精神的ストレス）と個人WEI（経済的余裕）間で相関が高い（0.72）ことから、経済状態が精神的ストレスに影響を及ぼしている可能性があります。
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（持続可能性と自治生）の間に強い正の相関（0.81）が見られ、似たような要因に依存していることが伺えます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– ビジネスや社会への影響として、個人の経済的余裕が精神的健康に与える影響が指摘される可能性があります。この関係は、政策制定者が社会福祉施策を考慮する際に有用です。
– 公平性と持続可能性の間の強い相関は、企業や政府がこれらの価値を両立させることが重要であることを示唆しています。
このヒートマップは、各WEI指標間の関係性を視覚的に理解するのに役立ち、政策や戦略策定の指針となる情報を提供しています。
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:
以下に、このWEIスコア分布比較（箱ひげ図）から得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプの分布に一貫したトレンドは見られませんが、個別に異なる傾向が見られます。例えば、個人WEI（心理的ストレス）は比較的低く、スコアの変動が少ないことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ（例：個人WEI（健康状態）、社会WEI（公平性・公正さ）など）では外れ値が見られ、特定の期間内に通常の範囲を逸脱した例が存在します。これは潜在的に異常な経済イベントや社会的イベントによって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱の範囲（25パーセンタイルから75パーセンタイル）が広いカテゴリほど、スコアの変動が大きいことを示しています。例えば、社会WEI（生態系整備・新興機会）は変動が大きいことを示唆しています。
– 箱の中央値の高さは、30日間におけるスコアの中央傾向を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプ間での明確な時系列関係はこのグラフからは見出しにくいですが、各スコアが相互に依存していない独立した要素である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係の分析は箱ひげ図から直接は行いにくいですが、密度や外れ値の分布を確認することで、特定の要因が他の要因に影響を与えている可能性を推測できます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はスコアの安定性や変動に注意を引かれるでしょう。特に経済や社会の不安定要因が個人のWEIスコアにどのように影響を与えているかを直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、外れ値や急激な変動が指し示すリスクや機会を特定し、どの部分でリソースや戦略を集中させるべきかの参考になるでしょう。
このグラフから得られる知識は、経済や社会の健康状態を測るツールとして、戦略的な判断に大きく貢献する可能性があります。
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:
この主成分分析（PCA）の結果を含むグラフを基に、以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には特定の方向性や明確なトレンドは見受けられません。プロットは均等に散らばっていますが、クラスタリングの兆候はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値は特にありません。一部の点が他よりも離れているように見えますが、明確に際立つほどではないと考えられます。
3. **プロットの意味**:
– 各点はWEI（Weekly Economic Index）構成要素の異なる30日間のデータを表していると考えられます。第1主成分と第2主成分がそれぞれの変動を要約し、WEIの総合的な動きを表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データの散布ではありませんが、異なる要素の構成、もしくは変化パターンが視覚化されています。特に直感的な周期性や変化の方向性は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られません。データが中心に集中しているため、標準的な分布範囲内であることが推測されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人々が直感的に感じるのは、安定的な状態が続いていることかもしれません。ビジネスや経済においては、特定の構成要素に大きな変動がないことが、全体の安定感を生んでいる可能性があります。しかし、内部の要因を詳しく分析することで隠れたトレンドやリスクを見つけ出すことが必要です。
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。