📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析した結果、以下の洞察が得られます。
### 時系列推移
– **総合WEIスコアの動向**: 総合WEIスコアは、日々の変動の中で短期間に複数の異常な変動を示しています。具体的には、2025年7月2日から7月4日にかけて異常値が見られ、特に7月3日は急激な上下動があります。この変動の原因としては、社会的・経済的な大きなイベントや政策変更などの外的要因が考えられます。
– **個人および社会WEI平均**: 個人WEI平均はやや安定的な一方で、社会WEI平均は個人WEIよりも大きな変動が見られ、特定の日に異常値を観察しています。
### 異常値の指摘
– 特に7月3日に見られる異常値は多くのカテゴリで観察されており、これは同日に発生した何らかの特異なイベントが、社会全体そして個人の複数の側面に同時に影響を与えた可能性が高いです。これは、政策変更、経済ニュース、健康に関連する大事件の発生などが考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– タイムシリーズのトレンド成分では、わずかながら下降および上昇トレンドが繰り返されていることが示唆されていますが、主要な変動は外的要因による短期的な変化のようです。残差は大きく、既存のデータでは説明しきれない変動が見受けられます。これは、モデル化されていない極端な外部イベントの影響かもしれません。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップに基づくと、各WEI項目間において、特に個人の経済的余裕と心理的ストレスに強い相関が見られます。これは、経済状況が心理的な健康に直接影響を及ぼしている可能性を示しています。また、社会の持続可能性と多様性の保証にも強い相関がみられ、持続可能な社会モデルが多様性のサポートによって強化されると解釈できます。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、いくつかの項目において外れ値が確認され、特に、7月の時期には幅広い変動が予見されています。これが全体の中央値を著しく左右することを示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAを使用した分析では、第一主成分（PC1）が全体の41%を説明しており、これはWEI全体の変動の大半が少数の主要因によって説明され得ることを示唆しています。この変動が主にどの項目に依存しているかといった詳細な部分はさらに突き詰めて解析することが有効です。
この結果から、特定の日に観察された異常値および各スコアの変動は短期的な外的要因に強く影響されていることが示唆されており、これにより個人および社会全体のWEIスコアが動的に変化していることが分かります。動的な経済・社会環境下では、深く追求することが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **時系列データの特徴**: 左側にデータが集中しており、その後しばらくデータポイントがなく、再度右側にデータが現れるというパターンが見られます。
– **傾向**: 左側の集中部分では、概ね0.6〜0.8の間で横ばい状態です。右側に目を向けると、同様に狭い範囲での横ばい傾向が認められます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 左側のデータにおいて、1つの異常値が確認されます。この点は他のデータポイントと乖離しています。
– **急激な変動**: 紫の線（決定木回帰）が急激に下る形を見せており、このモデルが観測データから外れた予測をしたことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色のプロット**: 実績データを示しており、先述の通り安定した範囲の中での横ばいが多く見られます。
– **緑色のプロット**: 前年の同時期のデータと考えられます。
– **異常値**: 黒い円で強調されている異常値が判別可能です。
– **予測モデル（線）**: 各予測モデルが異なる手法で予測した結果を示します。
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乖離が見られる部分があり、特に決定木回帰のモデルが大きく外れています。他の回帰モデル（線形、ランダムフォレスト）は実績データに近い予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データとモデル予測の間には、特定の期間を除いておおむね近しい相関があるように見受けられます。
6. **直感的洞察および社会・ビジネスへの影響**
– **直感的洞察**: 人々は、このグラフから市場が比較的安定しているが、突然の変動や異常値に対する警戒が必要であると理解するでしょう。
– **影響**: ビジネスの意思決定者は、異常値や急激な変動により、リスク管理や予測モデルの再評価が必要であると感じるかもしれません。特に、決定木回帰のようなモデルが大きく予測を外す可能性があるため、多様な予測モデルの活用が重要です。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績データ**: グラフの初期段階では、WEIスコアは高めで安定していますが、突然データが途絶えています。その後、分析対象期間の終盤でまた高めのスコアが確認されます。
– **予測モデル**: 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰のいずれも予測範囲内で変動していますが、特にランダムフォレストは急激に下降しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの初期段階の数データは異常値としてマークされており、これが全体のトレンドに影響を与えているようです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: これは実際に観測されたデータであり、信用性が高い。
– **予測（赤と線）**: 予測モデルによるスコアであり、モデルごとの予測の違いを示しています。
– **異常値（黒丸）**: 異常と見なされたデータポイント。
– **昨年のデータ（緑）**: 前年との比較に利用できる。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– データの初期段階と後半で実績が確認されたため、前後のデータが一貫しておらず、直接的な関係性を見出すのが難しいです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 使用されている複数の予測モデルは、特定の期間でかなり異なる予測を示しています。
– 初期の実績と予測との間で少しの乖離が見受けられますが、大きな相関はあまり見られません。
### 6. ビジネスや社会への洞察
– このデータから、人々は急な下降や異常値に懸念を抱く可能性があります。
– 経済活動や個人の財務状況の急激な変化に対する警戒が必要かもしれません。
– 経済政策などの見直しや早急な対応策が求められる可能性があります。
このグラフは、断続的なデータと異なる予測モデルによる解釈が可能で、信頼性の高い意思決定を行うためには詳細な分析が必要です。
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:
以下の視覚的特徴および洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、実績データ（青いプロット）が密集している期間が見られ、特に大きな変動はなく、やや横ばいの様子です。
– 右側の緑のプロット（前年データ）は、全体的に安定しているものの、実績より高い範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された異常値が一部見られます。これらは通常のデータの流れから外れており、特に注視が必要な部分です。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測線があり、特に決定木回帰が大きく下降していますが、この予測は実際のトレンドを正確に反映していない可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青 (実績)、赤 (予測)、緑 (前年)、異常値 (黒) と色分けされており、それぞれのデータセットの違いとそれからの傾向が明確になります。
– 特に予測データは、実績と比較して横に外れていることから、予測の改善が必要であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データは密接した範囲にありますが、予測や異常値がそれらと異なる動きを示しています。特に、予測データが実績とは異なる軌跡を描いていることから、モデルの精度の課題が浮き彫りになる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの分布が近いことから、連動性が見られますが、予測データのばらつきが大きい点で、精度の向上が求められます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが安定している一方で、予測において改善の余地があるため、予測モデルの精度向上が重要です。
– このグラフからは、実績を基にした経済活動の安定性がうかがえる一方で、異常値や予測値の誤差が経営判断を誤らせるリスクも示唆されています。ビジネスや政策決定においてデータの質を向上させることで、より的確な意思決定が可能になるでしょう。
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:
## グラフの洞察
### 1. トレンド
– **初期期間 (2025年7月から2026年1月):**
– 実績データ（青色の点）が高い領域で横ばいの状態。
– 予測（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）がやや減少し始めています。
– **後期期間 (2026年6月以降):**
– 大幅に数値が増加する動き。前年度データ（緑色の点）を含む密集したデータポイント。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期期間において、いくつかの異常値（黒の縁取りの白黒円）が見られる。
– 後期期間には外れ値が目立たない。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色:** 実績データを表しており、全体的に高いスコアを維持。
– **赤い×:** 未来の予測データを示すが、実績に比べ下降を示唆。
– **緑色:** 前年度のデータで、成績が改善されている可能性が示唆されている。
– **紫色/ピンク色の線:** 異なる回帰モデルによる予測を示すが、効果は限定的。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと過去データ、および予測データの間に明確な相関はないものの、過去データには持続的な改善が見られる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の実績データとその後の予測データの間にギャップがあり、特に下降予測が多い。
– 初期の異常値は、モデルの予測精度や外部要因の影響を示している可能性がある。
### 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
– **直感:** 初期の経済的余裕が徐々に減少するという予測は、消費者に不安感を与え得る。しかし、最終的に見られる改善は企業や自治体による適切な施策の重要性を強調。
– **ビジネスへの影響:** 予測データが正しければ、計画的なリスク管理と投資が必要。また、初期の異常値に対処するためのアクションが必要。
– **社会的影響:** 経済的な不確実性が示されているため、公共政策によるサポートが望まれる。
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
1. **トレンド**
– 時系列データは、グラフの両端で分がはっきりと分かれています。初期段階にはWEIスコアが高く、360日後のデータでは、前年のデータがかなりまとまっていることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として強調されたプロットが初期段階に集中しており、一部のデータ点は平均から外れた数値を示しています。
– 特定のモデル（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰）が他の予測と異なる振る舞いをしていることも確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 実績と予測のプロットは異なる色で示され、視覚的に区別しやすいです。
– 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）の線が異なるトレンドを示し、異なるモデル間の予測性能の違いを視覚的に示しています。
– 予測の不確かさの範囲も灰色のバンドで示されており、予測の信頼区間が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 初期の実績データと異常値、予測が重なり合って表示されているが、時間が経過するにつれ、新しいデータは以前のデータと異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が初期段階に集中しているため、初期のデータにおけるモデルの予測との乖離が目立ちます。予測モデル間の精度差が見られ、ある予測モデルは高い精度を維持している一方、他のモデルは異常値と重なることが多いです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は特定の時期における健康状態に関するデータが非常に変動しやすく、モデルによる予測がそれぞれ異なることを感じるでしょう。このような状況は、予測モデルの改善やより正確な予測が求められることを示唆しています。
– 経済的な観点からは、健康状態の変動が個人の生産性や経済的活動に影響を与える可能性があるため、これらのデータは公衆衛生政策や個別の健康管理において重要な指標となるでしょう。
### 結論
このグラフは、健康状態の経時的な変化を示し、それに伴う予測モデルの多様なパフォーマンスを直感的に示しています。異常値の存在や予測モデル間の精度差は、さらなるモデル改善の必要性を示し、公衆衛生や経済的なインパクトを考慮に入れる必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数ヶ月間、実績値（青い点）は比較的高い水準で開始し、その後急激に減少しています。
– その後、データが途切れ、再開後には前年度の値（緑の点）が表示されており、これは非常に高い場所にプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急激な減少は注目すべきで、ストレスレベルが短期間で大きく変動しています。
– 後半では新たに取得されたデータが分散しているように見えますが、大きな外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値で、初期の急激な減少は重大な心理的ストレスの変化を示唆しています。
– 緑の点は前年度のデータとして提示され、現在との比較の基準として使用できます。
4. **関係性**
– 初期の青い点と緑の点の間には大きなギャップがありますが、これはデータ取得期間の違いを反映しており、今後のデータが補完されることで関係性がより明確になる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが十分に提供されていないため、現在の分布の特徴や相関を詳しく分析するには限界があります。ただし、急激な変動から、何らかの社会的または経済的要因が影響していた可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の急激なストレスの変動は、重大な経済的イベントや社会的変化があった可能性を示唆しています。
– 緑の点が示すような高いストレスレベルが続くと、生産性や職場でのパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。
– 企業や組織はこのストレスの変動要因を特定し、早期に対策を講じることで、従業員の健康や企業の持続可能性に役立てることが求められます。
このグラフからは、急激な心理的ストレスの変動に対する敏感な対応が必要であることが直感的に理解できます。
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:
このグラフについての分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフでは360日間の個人WEIスコアの推移が示されています。開始直後に急激な下降が見られ、それ以降のデータは右の方に新たなプロットが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始直後に急激な下降が見受けられます。これは異常な動きと考えられ、特に注目すべきです。
– また、異常値が最初の期間に集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績を示し、2025年6月から始まる直後に大幅に低下しています。
– 予測値（赤の×）は一部の実績とは異なる動きを示しており、様々なアルゴリズムによる予測が重ねられています。
– 緑色の要素は前年の比較データで、主に2026年に強調されています。
– 予測の幅が線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰によって異なり、各手法による予測のばらつきを観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間で結果が大幅に異なる時期が見られ、特にランダムフォレスト回帰による予測が他と異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ上で密集したデータポイントは見られず、特に急激な変動後の回復や新たなプロットにわたって一貫したパターンがまだ形成されていないようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから、人々は初期の急激な変動に対して疑問や懸念を持つかもしれません。特に、重要な経済指標としての個人の自由度と自治の低下が示唆されるため、社会全体やビジネスにおいて計画の見直しが必要となるかもしれません。
– また、予測のばらつきが大きいため、これからのデータ収集と改良が重要となるでしょう。
これらの観察を基に、さらなる詳細な分析やデータの収集を行うことで、より明確な状況把握と未来の予測に役立てられるでしょう。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の数か月（2025年）には、実績のデータ点（青）が高い位置に集まっていますが、その後急激に下降しています。
– 2026年になると、データが再び回復するトレンドが見られます。これにより、全体としてU字型のトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 以前の急激な低下は顕著で、異常値（黒い円）として識別されています。この急激な変動は、予測モデルにとっても重要なトリガーとなっている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青**（実績）：観測されたデータ。2025年に集中している。
– **赤いX**（予測）：予測結果のデータ点。
– **黒い円**（異常値）：通常の範囲外のデータを示しています。
– **グリーン色プロット**（前年）：前年の同時期との比較データ。
– **グレーのエリア**：予測の不確かさの範囲。
– **線の色**：異なる回帰方法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**
– 実績データと前年データの間には明確なギャップが存在し、この期間の外れ値が効果的に取り扱われていない可能性があります。
– 予測と実績の間に差異があり、一部の予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）は非常に急な下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータとの間に弱い相関があることが伺えますが、異常値や急変がその関係を複雑にしています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、安定性の欠如と予測モデルの一貫性の欠如です。
– ビジネスへの影響としては、このような急激な落ち込みや変動はリスク管理と予測精度の改善に対するニーズを示唆します。
– 社会的に見ると、公平性や公正さに着目する指標が、大きな変動を示すことは政策や制度の見直しを促す要因となり得ます。
このグラフから得られるインサイトは、変動の原因を特定し、より安定した予測モデルを構築することの必要性です。
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**
– グラフは2つの異なる期間でのデータを示しているようです。前半には「実績AI」のデータが集中しており、一定の範囲に収まっています。後半は「前年（比較AI）」のデータが見られ、こちらも一定の範囲内にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」としてマークされているデータポイントがありますが、その数は多くなく、全体のスコアには大きな影響を与えていない可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「実績（実績AI）」は青い点で示されており、現状のスコアを反映しています。
– 「予測（予測AI）」は赤いXで示されており、予測モデルに基づく将来のスコアを示しています。
– 「前年（比較AI）」は緑の薄い点で、前年と比較して現状がどう変化しているかを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前半と後半のデータが分かれており、期間によって異なるAIモデルが利用されています。前半のデータは現状の実績観測、後半は過去のデータとの比較という構図です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測に使われた「線形回帰」、「決定木回帰」、「ランダムフォレスト回帰」はそれぞれ異なる色の線で示されています。これら3つのモデルの予測が大きく乖離していることはなさそうですが、細部でどのモデルが最も現実に即しているかは視覚的に見極められそうです。
6. **直感的な感じ方と社会・ビジネスへの影響**
– グラフを一見すると、持続可能性と自治性が比較的高いスコアに安定して推移していることが示されています。しかし、異なる年度間の比較を含むため、時期による変動の影響を慎重に分析する必要があります。このデータは、企業や政策決定者が持続可能な行動に向けた進捗を評価するための判断材料として有用でしょう。
総じて、このグラフは、社会経済的な指標が比較的安定していることを示唆しており、長期的な持続可能性の追求に対して肯定的なメッセージを伝えているように見えます。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– データの最初の部分（2025-07-01付近）では、実績値が一貫して高いスコアを示しています。一方、予測は急激な下降を示す異常な傾向を持っています。次のデータポイント（2026-06-30付近）では、前年のデータは上昇し、安定して高いスコアを維持しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の予測（ランダムフォレスト回帰を含む）は、急激なスコア低下を示していますが、これは異常値として考えられ、実際の結果とは異なります。この外れ値は、モデルの正確性に疑問を呈しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を、赤い「×」は予測値を示しています。異常値は黒い円で囲まれています。緑の点は前年のデータで、信頼性があると見なされます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータは、持続的に高いスコアを示しており、一定の基盤があることを示唆しています。予測と実績の乖離は、予測モデルの精度に対する再評価の必要性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年のデータ間には強い相関がある可能性があります。一方で、予測データの正確性には疑問があります。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、社会基盤や教育機会に関連するスコアが全体として高いことが直感的に分かります。また、予測と現実との大きな差異は、政策立案者が予測モデルの見直しまたは改良が必要であることを示しています。社会インフラへの投資の安定性がうかがえ、持続可能な発展を支える要素として機能している様子がうかがえます。
この分析は、さらなるモデル改善やデータの検証を行うための出発点とするのに役立ちます。特に、予測モデルの精度向上が必要です。
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:
以下に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**:
– 実績データ（青色）が初期に集中して表示され、その後のデータはありません。他の予測では、ランダムフォレスト回帰が比較的高いスコアを示していますが、決定木回帰は急激に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに異常値（黒い縁取りの円）が存在します。これらは他のデータポイントから外れたスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色、予測は異なる手法により三種の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。
– 前年データ（緑色）は、一箇所に集中し、高いスコアを示していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が異なる結果を示しており、特に決定木回帰（紫色）が急激に低下していることが特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データは一貫したスコアを示していますが、予測モデルによって将来の見通しが大きく異なるため、不確実性が高いことが示唆されます。
6. **直感的印象と影響**:
– 人間の直感としては、初期に良好なスコアが維持されているものの、予測モデルの不一致が将来の見通しに対する不安を生じさせます。特に、経済社会において安定性を求めるなら、予測の精度向上やモデルの適用方法の再評価が必要かもしれません。
このグラフは、社会における共生・多様性・自由の保障に対する指標を示しており、これらの不安定な予測が社会政策の策定や企業の長期戦略に影響を及ぼす可能性があります。
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:
ヒートマップの分析に基づく洞察を以下に提供します。
1. **トレンド**:
– 縦軸は時間帯を示し、横軸は日付を示しています。それぞれのセルの色の変化が一日の中でどの時間帯に変動があるのかを示しています。
– 明確な周期性や全体的なトレンドは見られませんが、特定の時間帯に色が変わっていることが注目されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯「23」で2025-07-02と2025-07-03のセルが黄色になっており、高い値（0.74）を示しています。この部分が他と比較して外れ値と考えられるかもしれません。
3. **色の意味**:
– 色のグラデーションは、数値の大きさを示しています。明るい黄色が高値、濃い紫が低値を示しています。
– 例えば、2025-07-02の19時から23時にかけて、数値が高くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 毎日同じ時刻に特定の変動パターンがある場合、何らかの固有のイベントや活動によって引き起こされている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップからは、異なる日や時間帯の間の直接的な相関は分かりにくいですが、特定の時間帯に高値が集まる傾向が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 特定の時間帯に数値が上昇する傾向にある場合、これが例えばマーケットの開閉時間や特定の経済的イベントに該当するのかを検討する余地があります。
– 異常な高値やパターンを見極め、背後にある要因を探ることで、特定の経済活動の最適化や予測に活用できるかもしれません。
この情報を基にさらに詳細なデータ解析を行うことで、新たな知見が得られる可能性があります。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各日の時間帯ごとに個人WEI平均スコアが表示されています。色の濃淡が変化する様子から、特定の時間帯で規則的な変化があることが示唆されます。ただし、明確な上昇や下降トレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月3日の23時のデータは明るい黄色で、顕著に高いスコアを示しています。これは時間帯全体の中での異常値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはスコアの高さを表しており、濃い色（暗色）は低いスコア、明るい色（明色）は高いスコアを示しています。特定の時間帯におけるスコアの変動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**:
– 日ごとに異なる時間帯のスコアが並んでおり、横のつながりを見れば、特定の日の時間帯ごとのスコア変動がわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日の時間帯で一定のパターンがあるかもしれません。たとえば、2025年7月3日のスコアが他の日よりも顕著に高いため、この日だけの特異な要因が存在する可能性があります。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 高いスコアを示す箇所に注目することで、特定時間帯における経済活動の活発化などの洞察が得られます。異常値がビジネスにとってポジティブな要因である場合、さらなる投資や活動計画の立案に貢献するかもしれません。しかし、これがネガティブな要因であれば対策を講じる必要があります。
全体として、このヒートマップは時間帯における経済活動の変動を示すもので、特異点の有無や規則性を分析することで、経済活動への理解を深める助けとなります。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ内の色の変化は、時間帯ごとに異なる社会WEIスコアを示しています。特にパターンは見えませんが、時間帯によって若干のスコア変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 07月01日の19時には明るい黄色（0.76近く）のエリアが目立っています。この時間帯が他と比べて高いスコアを示しており、外れ値として注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの大きさを表しており、紫は低いスコア（0.64付近）、黄色は高いスコア（0.76付近）を示しています。時間帯や日付によって異なるカラーブロックで視覚的に情報を表しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– ある時間帯では明確なトレンドや周期性は見つかりませんが、明らかに異なる色が示すように、特定の時間帯に独特の変動がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 縦軸の時間帯によって、平均スコアにゆるやかな上昇と下降がありますが（例: 16時から23時にかけて）、日ごとに特異なパターンは異なります。
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**:
– 人々にとって、この時間帯の変動は、特定の社会的または経済的活動が集中している時間を示す可能性があります。例えば、19時の高いスコアは、通常高い活動量や消費を示しているのかもしれません。ビジネスにおいて、この時間帯に特化した戦略を考慮することが利益を上げる鍵となるかもしれません。
このヒートマップは、特定の時間・日付のスコア状態を整理して見ることができ、これらの情報を基にターゲティングや時間帯によるプランニングが可能となるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に正の相関が多く見られる。特に、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は強い正の相関（0.84）を示している。これは、総合的な経済インディケータが個別や社会的視点の経済指標と連動していることを示唆する。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」は、「個人WEI（自由度と自治）」と弱い負の相関（-0.37）を示している。これにより、個人の自由が必ずしも持続可能性と一致しない可能性が浮かび上がる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示しており、赤に近いほど正の相関、青に近いほど負の相関である。「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」は相関が低く、経済的な余裕が健康状態に直接関連しない可能性を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が強い正の相関（0.56）を示している。これにより、社会的公平性が多様性の促進に寄与していると考えられる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公正さ・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は負の相関（-0.17）を示しており、これは持続可能性の追求が一部の公平性と矛盾する可能性を示唆する。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々が直感的に感じるのは、全体の経済的状況が強く多くの個別や社会の側面に影響しているということ。ビジネスや政策立案においては、経済的余裕と健康状態、また持続可能性と個人の自由の相反を慎重に検討する必要がある。また、社会的公平性の向上は、社会の多様性と持続可能性の強化につながるポイントとして戦略的に重要である。
このヒートマップから、経済政策は多角的に見直す必要があり、特定の指標が他の社会的・個別要因にどのように影響を与えるかを慎重に分析する重要性が浮き彫りになっている。
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:
この箱ひげ図から得られる洞察を次の点に基づいて詳述します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 各WEIスコアが一定期間で比較されていますが、傾向自体を示すような明確な上昇や下降のトレンドは観察されません。このグラフは特定時点でのスコア分布を示しているため、トレンド分析には不向きです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 経済的合格、心的ストレス、心理的な要素のWEIで外れ値が多数見られます。これはこれらの項目で個人差が大きいことを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 各箱ひげ図は特定のWEIタイプに対応しており、そのスコアの25パーセンタイルから75パーセンタイルまでの範囲を示しています。箱の色は異なりますが、特定の意味を持っている可能性もあります（例えば、カテゴリ別の識別）。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列データとの比較ではなく、特定の期間における異なるカテゴリのスコア比較ですので、関係性よりも分布の違いに注目します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関を示す明確な指標はありませんが、分布の特徴として、全体的に経済的指標が他のカテゴリに比べて狭い範囲に集中していることが見られます。これは、他の因子と比べ不確実性が低いことを示しているかもしれません。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– 直感的には、経済、心理的健康、社会的公正は互いに異なる分布やvariabilityを持っているため、政策立案者や企業はこれらの側面を引き続き独立してモニタリングすべきであることが示唆されています。また、高い外れ値が見られる領域（心理的ストレス）では特に関心を寄せる必要があります。
全体として、このデータは各カテゴリーの特異性や群がり方を示し、多様な要素間の違いを理解するための基礎的な手がかりを提供します。社会や経済の決策を行うにあたって、特定分野でのアウトライヤーへの対応や、全体的なバランスの取り方を考慮することが重要です。
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:
以下のポイントに注目して、グラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図であり、特定の周期的または一方向のトレンドは明示されていません。データポイントは広範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに離れた外れ値は見受けられませんが、データは均一ではなく、一部の領域に密集している特徴があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 水平軸（第1主成分）と垂直軸（第2主成分）は、それぞれ異なる経済要素の変動を説明しています。第1主成分が41%の分散を、第2主成分が16%の分散を説明しているため、第1主成分がより重要な経済要因と考えられます。
4. **時系列データの関係性**:
– 各データポイントは一連の観測結果を表しており、これらが何らかの経済指標を構成していることが示唆されます。ただし、グラフは具体的な時系列の関係を示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは全体的に中心に向かって収束しており、特定の方向に偏った相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察**:
– 一目見て、経済指標が複数の要素によって構成され、それぞれの要素が異なる重要性を持つことが理解できるでしょう。主成分分析により、重要な要因の特定が可能です。ビジネスや社会への影響として、この分析は、政策決定や市場予測において多次元のデータを簡潔に把握するのに役立ちます。
全体として、このグラフは経済データの複雑さをシンプルに表現し、重要な要因を特定するための有効なツールと言えます。
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。