📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析と洞察
#### 時系列推移とトレンド
– **総合WEI**: データ全体を通じて、総合WEIには若干の上下変動があります。特に7月1日から7月6日までの期間で、7月3日と7月6日に大きなスコアの変動が見られます。初期のスコア0.725から、7月3日夜の0.796までの急上昇があります。7月6日には最高0.85を記録しています。この期間の上昇トレンドは、特定の日付に非常に高いスコアが記録されていることに起因します。
– **個人WEI平均**: 個人WEIのスコアはやや安定していますが、7月3日近くでの不安定さが目立ちます。特に、7月3日夜の0.79の高まりと、それ以降の僅かに低めのスコアが続きます。
– **社会WEI平均**: 社会WEIは一貫して高めのスコアであることが確認され、特に7月6日にはピークとなる0.91を記録しています。この高まりは社会的な要因（例えば共生・多様性の保障など）によるものと考えられます。
#### 異常値の検出とその可能性のある要因
– **異常値**: 7月3日と7月6日には異常値が観測されています。7月3日における異常は、個人面と社会面のWEIスコアの両方で観測された不安定性によるものです。この日、個々の項目に多くの揺れが見られたため、指標全体に影響を及ぼしました。
– また、7月6日のスコア0.85は、持続可能性や共生、多様性の改善が評価され、地域社会の大幅な改善を反映している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド成分**: 長期的には上向きのトレンドが見られ、社会的要因がWEI全体のスコアを押し上げている可能性があります。また、データの中で大きな揺れがあるため、トレンドを把握する上では一部のスコアが大きな影響を与えていると考えられます。
#### 項目間の相関と相関ヒートマップ
– **相関**: 経済的余裕、社会基盤、多様性保障などの指標は他のスコアに強い相関を及ぼしていることが確認されます。この相関は、社会面での安定や改善が個人の幸福感や自治感に影響を与えている結果と言えます。
#### データ分布と箱ひげ図
– 各スコアの箱ひげ図を確認したところ、特に社会的側面（多様性・自由の保障、持続可能性と自治性）でスコアのばらつきが大きく、外れ値も観察されています。これらの外れ値は、社会や環境の急激な変化や特定の社会イベント、政策の実施による影響を反映している可能性があります。
#### PCAによる主要な構成要素
– **PC1 (45%)**: 全体のWEI変動の半数近くを占める主要因です。これは経済的余裕と社会基盤および持続可能性に強く関連しており、経済的基盤の強化が社会の安定に寄与していることを示唆しています。
– **PC2 (15%)**: この成分は、自由度と社会的多様性の要因を反映している可能性があります。政策変更や社会情勢の変化による影響を受けやすい要素です。
### 総括
総合WEIスコアは、特に個別の社会変数が大きく変動した日には、顕著なアップダウンを示しています。これら
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、グラフの分析結果です:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は7月1日から7月5日にかけて下降し、その後持ち直して上昇しています。
– 予測データには異なる傾向が見られます。線形回帰（ローンピンク）はほぼ一定、決定木回帰（青緑）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（紫）は上昇傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 下降時に表示されている黒い円で囲まれた外れ値が数個確認できます。この時期のデータは通常ではないと考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青のプロット）は実際の観測値を示しており、不確かさ範囲（灰色の領域）は予測のばらつきを表しています。予測による異なるモデルの評価が明示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルによる予測は異なるトレンドを示しています。異なるモデル間での比較により、どのモデルが実績データに近いかを判断するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは期間の前半に変動が見られ、周期性は特に見受けられません。
6. **直感的な解釈とビジネスへの影響**:
– 期間の初めにおける不安定な動きと、その後の回復は、短期間の市場動向を示唆している可能性があります。ビジネスにおいては、こうした変動が需要予測や供給管理に影響を及ぼすかもしれません。
– 予測モデルの選択による予測の違いは、異なる戦略決定に影響を与える要因ともなり得ます。
まとめると、このグラフは短期間の経済指標の変動を示しており、予測モデルの選択が結果に大きな影響を与えうることを示しています。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**:
– 初めの約10日間は現実のデータが存在していますが、その後は予測データのみが表示されています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）には上昇トレンドがわずかに見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側、最初の数日間において、いくつかのデータポイントが外れ値として示されています。これらは通常のパターンから逸脱した値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実測データを示し、予測は異なる色の線で表されます。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、これはxAI/3σとされています。範囲は比較的狭いことから、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測は非常に近い結果を示しており、これらの間にほとんど差がないことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 始めの期間にWEIスコアが上下に変動しているが、全体的には0.6から0.8の範囲にあることが多いです。
– データポイントの密度は最初の10日間に集中しており、その期間に大きなバラツキを示しています。
6. **直感的認識とビジネス・社会への影響**:
– 初期の変動が激しいがその後予測が安定して上昇する点から、しばらくの間不安定だった経済が改善傾向に向かうと直感的に感じることができます。
– ビジネスにおいては、予測の信頼性が比較的高いので、将来の計画策定の際に活用できる可能性があります。
– 社会的には、経済指標としてのWEIスコアが安定・上昇することは、経済の回復や個人の経済状態改善の兆しと捉えられるでしょう。
このグラフは、予測モデルの比較評価やその不確実性の理解に役立つものであり、ビジネス戦略の一環として重要です。
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**
– 実績データ（青のプロット）は序盤で安定しており、大きな変動はありません。
– 線形回帰予測（緑）では横ばい傾向ですが、決定木回帰（青）とランダムフォレスト回帰（紫）は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットが外れ値として黒い円で囲まれていますが、全体の傾向から大きく逸脱しているわけではありません。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを示しており、全体的に密集しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
– 線の色は異なる予測モデルを示し、予測の多様性を示しています。
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との比較が可能で、予測の傾向が複数示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲内で相関しており、予測の不確かさが考慮されています。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– 実績データは相対的に安定しており、経済カテゴリのWEI（Well-being Index）の変動が少ないことを示唆します。
– 上昇傾向を示す予測が多いことは今後の経済状況が改善する可能性を示唆していますが、これはモデルの選択とパラメータに依存します。
– ビジネスや政策決定には、不確実性を考慮して予測モデルを慎重に評価することが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）はほぼ横ばいで、0.8付近を維持している。
– 一方、予測はモデルによって異なり、線形回帰と決定木回帰では一定、ランダムフォレスト回帰ではわずかに上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日にはいくつかの外れ値が見られるが、それ以後は安定している。
– 実績データ自体には急激な変動は見られない。
3. **各プロットや要素**
– プロット種別として、実績データ（青い点）と予測データ（赤いバツ印）がある。
– 外れ値（黒い円）は特定の時期に集中している。
– グレーの領域は不確かさの範囲を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績の間に顕著なずれは見られず、特にランダムフォレストの予測が実績に近しい傾向。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの変動は少なく、予測もそれを反映している。
– ランダムフォレストモデルは若干の上昇傾向を示しているが、予測は全体的にロバストであると考えられる。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 経済的余裕は安定しており、不確実性は低い。この安定性は、経済環境が予測可能であることを示唆しており、個人の経済活動にとっては良好な兆候。
– 外れ値が市場の不確実性や突発的な事象を示している可能性があるため、対応策の検討が必要かもしれない。
– ランダムフォレスト予測が若干の成長を示していることから、今後の経済指標改善が期待できる。
このグラフを通して、人々は現状の経済的安定を感じ取ることができ、予測モデルの実用性を評価するための材料になると考えられます。
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:
以下はこのグラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は非常に密集しており、ほぼ一定の範囲で横ばいしています。
– 予測データ（紫色の線と緑色の線）は、わずかに上昇しているトレンドを示しています。これは、健康状態が今後改善する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた外れ値がいくつかありますが、それらは極端に異なる値ではなく、おおよそデータの範囲内に収まっています。
– 急激な変動は見られず、データは全体として安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータを示し、紫色と緑の線はそれぞれ異なる予測モデル（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰）による予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、その範囲内に実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは整合性があり、実績が予測の不確かさ範囲内に収まっているため、予測モデルは信頼できると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の周期性や明確な相関関係は見当たりませんが、実績データの分布は比較的一定です。
6. **人間の直感及びビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、このデータは全体的な安定感を与えます。急激な変動や不安定な要素が少ないため、安心感があります。
– ビジネスや社会においては、健康状態が安定または改善する予測が立つため、保険業界や医療分野にとってはポジティブな要素といえるでしょう。
このグラフは個人の健康状態の安定性を示し、今後の予測も好調であるため、関連する意思決定に安心感を与えるデータといえます。
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、個人WEI（心理的ストレス）のスコア推移を示しています。以下の注目すべき特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）は約0.6から0.8の間で変動し、大きなトレンドは見られませんが、一時的な変動が存在します。
– 予測（線形回帰と決定木回帰）（紫色）は微妙に減少傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか観測されていますが、これが個別の要因によるものか、単なる測定のブレかの判断は困難です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値であり、心理的ストレスの観測値を示しています。
– 紫色の線は予測モデルによる将来の予測を表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、モデルの信頼性を表現しています。
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には明確な相関は見られませんが、予測モデルによる将来の傾向を把握することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の期間にわたって、データポイントは狭い範囲に集中していますが、外れ値がこれに影響を与える可能性があります。
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**:
– 経済的不安やストレスが一定の範囲で続いていることから、個人やビジネスにおける心理的ストレスの管理が重要です。
– モデルの予測に基づき、ストレスレベルが今後減少する可能性があり、これはポジティブな未来を示唆していますが、モデルによる予測の不確かさを考慮する必要があります。
このデータは心理的ストレスの理解に役立ち、対策を立てるための基礎として重要です。
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（青点）は、概ね安定しているように見えますが、わずかな変動があります。
– 予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は以下のように異なります：
– 線形回帰（水色）は横ばいでほとんど変化がありません。
– 決定木回帰（紫）は若干の下降傾向を示します。
– ランダムフォレスト回帰（緑色）は水平で安定した予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部データ点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。これは通常データ範囲からの逸脱を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実績点は過去のデータを示し、予測の赤い「×」は将来の予測です。
– 灰色の領域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**
– 各予測手法のトレンドを比較することで、どのモデルが最も信頼性が高いかを比較できます。現時点では、どのモデルも大きな差異は見られませんが、決定木回帰がわずかに下降を示すことにより、変化の可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲に密集しており、バラつきが少ないことから、安定した個人の自由度と自治のレベルが示さ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**
– 安定したスコアは、個人の自由度と自治が維持されていることを示唆します。しかし、決定木回帰が示す若干の下降は潜在的なリスクの可能性を示唆します。このような状況は、政策決定者やビジネスリーダーに対し、社会保障や経済政策の見直しを促すかもしれません。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは初めの数日間に集中していますが、全体としては横ばいに近いトレンドが見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測はわずかに下降傾向を示していますが、他の予測（線形回帰、決定木）は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として特定されたデータポイントがいくつかあり、これらは通常のデータ範囲を超えています。
– しかし、大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータポイントで、白い円で囲まれた黒いマーカーは外れ値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域で表示され、実績データのバラつきを示しています。
– 線形回帰（薄い青）、決定木（青緑）、ランダムフォレスト（紫）はそれぞれ異なるアルゴリズムによる予測の結果です。
4. **複数の時系列データの関係**
– 予測モデル間で大きな差は見られず、全体として似たようなスコアの範囲を示していますが、ランダムフォレスト回帰の予測のみが下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測モデルの間に強い相関は見られませんが、実績データは予測モデルの範囲内で変化しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、全体として安定しているものの、一部に散発的な変動や外れ値があると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会的視点から、社会的公平性に関連する指標が安定していることは好ましいですが、外れ値が指し示す潜在的な課題に注意を払う必要があります。特に下降傾向を示すランダムフォレストの予測は、将来の不確実性を喚起するかもしれません。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）は全体的に横ばいであり、急激な上昇や下降は見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、途中から急上昇し、その後はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値における外れ値は、円で囲まれたプロットによって示されています。これがWEIスコア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**:
– 青い実績値は、過去のデータに基づくWEIスコアです。
– 赤いX印は予測値で、この範囲内に入ることが期待されます。
– 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**:
– 実績と予測（ランダムフォレスト回帰）間には、大きなギャップがありますが、従来の予測手法により、将来の安定性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のプロットは、密度的に見ると一定の範囲内に収束しており、極端な変動はないようです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフから、将来のWEIスコアは予測モデルにより高いパフォーマンスが期待され、持続可能性への貢献が示されています。
– ビジネスにおいては、これにより、企業の社会的責任や持続可能な事業戦略の策定に役立つ可能性があります。
– 社会的には、安定した成長と持続可能な開発を促進する手段として捉えられるでしょう。
このグラフは、持続可能性と自治性の観点から、現在の状況と将来の展望を提供しています。データのバラツキと予測の正確さの理解が重要です。
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:
このグラフは、社会基盤や教育機会のWEIスコアの時系列推移を示すものであり、以下の特徴と洞察が得られます。
1. トレンド:
– **実績データ（青い点）**: 初期の10日間に観測され、比較的一定であるがばらつきが見られる。
– **予測ライン**:
– 線形回帰（紫）は上昇トレンドを示し、期間の途中で顕著にスコアが上昇すると予測している。
– 決定木回帰（青）は一定を保っている。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は少し上昇し、その後横ばい。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフ中の大きな黒い円で示されている部分が外れ値であり、この範囲で通常の観測値から大きく乖離している。
3. 各プロットや要素の意味:
– **青い点**: 実績データ。
– **赤いバツ**: 予測データ。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、観測値の広がりが比較的小さいことを意味する。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 予測モデルごとに異なるトレンドが示されており、特に線形回帰が実績データの範囲内に収まっていない点に注意が必要。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データはほぼ安定しつつもばらつきがある。予測モデルによりスコア変動が異なる。
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:
– 社会基盤や教育機会のスコアは予測モデルにより増加または安定しているように見え、特に教育や社会政策の改善が続く可能性がある。
– 急激な上昇トレンドを持つ予測は、積極的な施策の成果を示唆しているかもしれない。
– バリエーションのある実績データから、実際のスコアが取り巻く不確実性を考慮する必要がある。
このグラフから利用者は、社会基盤や教育が今後どのように変わるかについての期待を持つことができ、戦略的な計画立案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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青色点）はほぼ水平で、短期間ながら安定した様子が伺えます。
– 予測モデル別に異なるトレンドがありますが、線形回帰（紫色）は微増の傾向、決定木回帰（シアン色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）はほぼ横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ左側における実績データにいくつかの異常値（黒いリング）が見られ、これは通常の変動範囲から外れたデータを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で示されており、過去の観測値を表しています。
– 異常値は黒いリングで強調表示され、通常の変動範囲を逸脱したデータを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）は、予測の信頼性を示し、予測値の潜在的な変動範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルはそれぞれ異なる挙動を示していますが、大きくかけ離れているわけではなく、全体的には似た予測傾向。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しており、大局的な増減はあまり見られません。
– 予測値は一定の方向性を持ち、多様な予測反応が観察できます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績データの安定性から、現在の状況が持続可能であると捉えられる可能性があります。
– 予測モデル間のわずかな違いは、どの程度の変動が予想されているかを理解する手がかりとなり、政策決定やビジネス戦略の策定に役立ちそうです。
– 社会的には、WEIスコアの安定感が示唆するものは、共生・多様性・自由の保障が現状維持、もしくは微増するという期待感を持たせる要因となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を通じて、色の変化から特定の周期性やトレンドの明確なパターンは見受けられません。
– ただし、特定の時間帯において色の変化が生じている部分があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の正午（12時）に、明るい黄色のプロットが目立っています。これは急激な変動や外れ値を示しており、注目すべき異常な値が存在することを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の変化は総合WEIスコアを示し、黄色に近いほど高い値、青から紫に近づくほど低い値を示していると考えられます。
– ヒートマップの各時間帯（横軸の日付と縦軸の時刻）ごとにスコアが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日付における昼と夜の比較が可能ですが、特に強い相関や顕著な相互作用は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の相関関係を把握するには別途数値データの検証が必要です。
– 全体としては低いスコアから中間のスコアに集中していますが、特異的高値が7月6日にあります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフを見ると、7月6日に何らかのイベントや経済的変動があった可能性があり、その時間帯に注目すべきです。
– 短期間の急激な変動は市場の変動や経済指標の発表、政策変更を示唆することがあり、企業や投資家はこれに対応する必要があります。
– 日常的なトレンドを把握するのにも役立ち、次回の同様の状況に備え、プロアクティブな戦略を立てるための参考になるでしょう。
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:
このヒートマップは、30日間の個人WEI（経済インデックス）平均スコアを示しています。以下に視覚的特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によってスコアに変動があるようです。日付による一般的な上昇または下降のトレンドは明確ではないが、日中の変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には急激な変動が見られ、夕方の時間帯に特に高いスコア（黄色）が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの高さを示しています。ヒートマップの色は紫から黄色へと変化し、紫が低スコア、黄色が高スコアを示しています。特に、夕方の時間帯にスコアが上がる傾向にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのスコアの分布を見ると、特定の時間帯が他よりもスコアが高い。特に、7月6日の夕方が顕著で、他の日に比べてスコアが高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（夕方）で一貫してスコアが高いことから、経済活動が特に活発である可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 夕方にスコアが高いことは、労働者が活動的または消費が高まる時間であることを示唆しています。これにより、ビジネスは夕方の活動に注力した戦略を採用する価値があるかもしれません。また、急激な変動は社会的あるいは経済的なイベントの影響を反映している可能性があります。
このグラフは、特定の時間帯や日によって経済の活発さが変わることを示しており、これに基づいて戦略的な意思決定が可能です。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは明確ではなく、日ごとの変化がバラついているように見えます。7月6日に非常に高い値があり、それ以前の数日間は特に目立った上昇や下降はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に急激な変動があり、黄色で示された大きな値が目立ちます。この日は他の日と著しく異なり、重要な変化があった可能性が高いです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。濃い青・紫系が低い値、黄色が高い値を示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、24時間の変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに区切られた2時間単位でのスコア変動が示されていますが、特定の関連性やパターンは見つけにくい構造です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でのスコアの変動は他の時間帯への影響を示していないように見えます。それぞれの時間帯が独立して動いている印象です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 7月6日の高い値は、特定の社会経済的イベントや政策の変化を示しているかもしれません。この日は重要な出来事があったと考えられ、それがスコアに強く表れています。
– 経済に関わる意思決定者は、この日付のデータの背景を詳細に解析し、次のアクションを検討する必要があります。
– 人々が一目見て感じることは、7月6日が他の日とは異なる重要な日である可能性が高いということです。
このヒートマップから得られる情報は、社会経済の変動を理解するための重要な手がかりとなるため、データの背景にある要因を深く追求する意義があります。
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:
以下は、与えられた相関ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは過去30日間のデータに基づく相関を示していますが、トレンド（上昇、下降など）を示すものではなく、変数間の関係性を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップそのものは外れ値や急激な変動を直接示すものではありませんが、相関が弱い（色が青に近い）場合、それが外れ値や一貫性のないデータ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**:
– 色の濃さで相関の強さを示しており、赤に近づくほど正の相関が強く、青に近づくほど負の相関が強いです。
– 対角要素は自己相関（すべて1）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」の間には強い正の相関（0.84, 0.91）が見られます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」間での相関（0.82）が高いのも注目ポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は「社会WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と特に強い正の相関（0.83, 0.87）があります。
– 負の相関が見られる部分はあまりありませんが、「個人WEI（自由度と自治）」の一部項目との相関が低い（-0.05, -0.08）があり、軽 微な負の相関を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会における各個人の心理的ストレスと全体的な幸福度（WEI平均）が密接に関連していることから、労働環境の改善が個人の幸福感を高め、結果として社会全体に良い影響をもたらす可能性があります。
– 社会機能に関する項目は、共生、多様性、公正さを重視することで全体のWEI指数にポジティブな影響を与えることを示唆しており、政策立案における優先事項を示す手がかりとなるでしょう。
このヒートマップは、WEIの各項目間の相関を視覚化したものであり、データ間の関係性を理解するための強力なツールとなります。
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:
以下の分析を提供します：
1. **トレンド**
– WEIスコアは比較的一貫して高い水準にあります（多くが0.6から0.8の間に位置）。
– 一部のカテゴリーでは中央値や範囲が他より高いため、特定の分野がより高い評価を受けている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」など、一部のカテゴリには外れ値が見受けられます。
– これらの外れ値は極端な条件や特殊な状況を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の中の線は中央値を示し、箱の上端と下端は四分位数を示しています。
– 丸で示された点は外れ値であり、通常の範囲外のデータを示しています。
– 色の違いは異なるカテゴリやテーマの視覚的区分を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のWEIタイプ間での明らかな時系列的な関係性はこのグラフからは示唆されていませんが、カテゴリー間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のカテゴリは他と比べて非常に狭い分布を示しており、これにより一定の安定性があると解釈することができます。
– 例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の解）」は分布が狭く、外れ値も少ないです。
6. **直感的洞察とビジネス、社会への影響**
– 全体的に、多くのカテゴリで高いスコアが保たれており、社会的および個人的な満足度やパフォーマンスが良好であることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の個人や集団が一般的な傾向から逸脱しており、対策が必要な可能性を示しています。
– ビジネスや政策立案者は、特に外れ値を示す領域に注目して対策を講じ、全体のWEIスコアを向上させる機会を探索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:
このグラフは経済カテゴリに関するWEIの構成要素を主成分分析（PCA）したものです。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– プロットされたデータポイントは、第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）の間で比較的分散していますが、全体としては緩やかな正の相関が見られます。データは0を中心に上下に広がり、特に顕著な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見受けられませんが、第1主成分が0.4近辺、第2主成分が0.15近辺に位置するデータポイントが他の点からやや離れた位置に存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、複数の変数を主成分に射影した結果を表しています。第1主成分はデータの分散を最も多く説明しており（寄与率0.45）、第2主成分がそれに続いています（寄与率0.15）。
– プロットの密度が高い部分が中央付近に集まっており、これが主要なパターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとして特定の時間におけるトレンドを捉える目的ではなく、変数間の関係性を把握するために用いられています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分と第2主成分で僅かに正の相関を示しています。このことは、ある変数が主成分分析によって他の変数と一定の関係性を持っている可能性を示唆します。
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についての洞察**:
– ビジネス上の意思決定において、どの要素がデータセット全体に強く影響しているかを理解するのに役立ちます。
– 第1主成分がより多くの情報を持っているため、これに関連する変数が経済的なインパクトを持っている可能性が高いと考えられます。
– 社会的には、WEIが示す異なる経済指標の相関を通して、政策立案者がどの分野に優先的に取り組むべきかが見えてくるかもしれません。
全体として、この主成分分析は、WEIを構成する要素間の隠れた関係性を明らかにし、それを経済分析や政策策定に活用するための基礎的な理解を提供します。
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。
