📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析結果を以下に示します。
### 1. **時系列推移**:
– **総合WEI**: WEIスコアは概ね0.65から0.85の間で変動していますが、7月3日と7月6日には大幅なスコアの上下動が観察されます。特に7月6日夜には0.85から0.83と高い数値を記録しています。また、7月6日から7日は持ち直し0.80以上の高いスコアで推移しています。
– **個人WEI平均**: スコアは0.60から0.78の範囲で変動しています。特に7月3日に0.62と低いスコアが観察され、一方で7月6日から7日にかけては0.78と高いスコアに安定しています。
– **社会WEI平均**: スコアは0.64から0.91の範囲内で推移します。7月6日から7日に観察された0.90以上のスコアは非常にポジティブな要素となっています。
### 2. **異常値の検出**:
異常値は日付別に何度か発生しています。特に注目すべきは、7月3日と6日の総合WEIや各個別WEIが高い変動を示したことです。背景には、個人と社会の要素が同時に強く影響した可能性があります。外部の要因（経済イベントや社会的動乱など）が影響しているか、特定のイベントがポジティブまたはネガティブに影響を及ぼしたと推測されます。
### 3. **STL分解から見た季節性・トレンド・残差**:
– **トレンド**: 長期的なトレンドは若干の上昇傾向を示しています。このトレンドは、特に社会WEIの上昇に引き起こされたものである可能性があります。
– **季節性パターン**: データ期間が短いため、明確な季節性パターンは確認できませんが、日中時間帯のスコア変動が確認される場合があります。
– **残差**: 残差の変動も観察され、特に3日と6日の変動の一部は偶発的なイベントによって引き起こされているかもしれません。
### 4. **項目間の相関**:
相関ヒートマップに基づくと、個人経済的余裕と社会基盤との間に強い相関が見られるかもしれません。また、個人ストレス管理と個人健康状態には逆相関が示唆されます。つまり、ストレスが低いほど健康状態が良好である可能性があります。
### 5. **データ分布**:
– **箱ひげ図**: 各WEIスコアのばらつきには個人ストレス、個人経済的余裕、持続可能性と自治性で外れ値が多く観察されます。これらの要因は短期間での大きな変動を示しやすいです。
### 6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– **PC1（49%寄与）**: 社会的要因や経済的安定性が強く寄与していることが示唆されます。
– **PC2（14%寄与）**: 個人の健康状態やストレス管理との相互関係が影響していると考えられます。
### 結論:
総じて、WEIスコアは全体として高いスコア（0.70以上）を保っていますが、特定の日付における急激な上下変動が注意点です。これは、社会的または経済的なイベントがWEIに影響を与える可能性が高いことを示唆しています。今後のトレンド分析を行う際には、特定のイベントやポリシー変化がWEIに与える影響を定量化する必要があるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、期間内でやや増加傾向がありますが、全体としては比較的一定しています。
– 予測（紫の線）は上昇トレンドが見られ、特にランダムフォレスト回帰の予測では顕著な上昇が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかのデータポイントが異常値（黒い円）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から大きく離れていることを示します。
– 全体として急激な変動は見当たりませんが、一部の周期的な変動が観察されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色でプロットされ、予測値はピンクと薄紫の線で表示されています。
– グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を示し、期待される変動範囲を提示します。
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間には、予測の方が高い値を示している傾向があり、特にランダムフォレストによる予測が高い値を指しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は一定の範囲内で保たれており、高い相関があるとは言い難いです。
– 予測に対して実績が当てはまっているかを見極めると、実績が予測よりも低めに出ているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 経済条件が予測よりも厳しくなる可能性を示唆しています。実際のスコアが予測に追いついていません。
– この状況は、今後の経済活動を慎重に評価する必要があることを示唆し、特にランダムフォレスト回帰の高めの予測を考慮すると、実際の経済指標がどうなるかに注意を払う必要があります。
トレンドの把握および予測と実績のギャップは、意思決定や戦略策定に重要な要素となります。
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:
以下は、グラフの分析とそこから得られる直感的な洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）はほぼ横ばいで、若干のばらつきが見られます。
– 予測値（ピンク、緑、青の線）は、ランダムフォレスト回帰が上昇しています。一方、線形回帰と決定木回帰の予測は安定しています。これは、短期間の変化を敏感に捉えるかどうかによってモデルの挙動が異なる可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のプロットにはいくつか外れ値（黒い円）が見られます。これらの外れ値は異なる出来事や経済ショックを反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績を示し、信頼区間（灰色の領域）で囲まれています。この領域は予測の不確かさを示していると考えられます。
– 各予測モデルの線（ピンク、緑、青）は、そのモデルによる将来のスコア推定です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰モデルが他のモデルに比べ、未来の上昇を強く予測していることから、非線形の要素や外れ値に敏感に対応している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図の密集度が高い部分は、一定の範囲内で安定した状態であることを示唆します。一方、外れ値の存在は、時折予期しない変動があることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– グラフ全体から、短期間の安定性は保たれているものの、少数の外れ値やランダムフォレストの予測の上昇から、市場や経済指標が変動しやすい状況にあることが感じ取れます。
– ビジネスや政策立案者にとっては、保守的な予測にとどまらず、変動への備えを強化する必要があるかもしれません。
この分析は、短期間におけるデータの特性を理解し、将来的な影響力を予測する手助けとなります。
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:
このグラフを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の数日間（2025-07-01から2025-07-05）は、WEIスコアが安定しているのが見て取れます。
– その後、予測ラインは緩やかに上昇し、最終的には安定した水平になる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて異常値が存在します（黒い円で示されています）。これは、標準的なパターンから大きく逸脱したデータポイントを意味します。
– 予測範囲外のデータポイントもいくつか見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、過去の観測結果です。
– 赤い「×」は予測値を示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲であり、この範囲内で値が変動する可能性が高いことを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線が予測を表していますが、それぞれ異なるモデルの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測の間に大きな乖離はないですが、一部の実測値が予測範囲を逸脱しているエリアもあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはある範囲に密集しているものの、全体のトレンドとしては安定して見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– このグラフは、WEIスコアが近い将来も安定すると予測しています。安定性は経済が徐々に健康な状態を維持していることを示しており、政策的には安心材料です。
– 外れ値の存在は潜在的なリスク要因や、予期しない変動の可能性を示唆しており、さらなる調査が必要かもしれません。
全体的に、このデータは、短期的にはある程度の安定が見られますが、異常値も存在していることから監視が必要です。ビジネスや政策の策定においては、これらの変動を考慮に入れると良いでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績データ（青点）**: 最初の7日間に渡り、WEIスコアは0.6から0.9の間にあり、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測データ**:
– **線形回帰（青線）**: 横ばいで一定のスコア。
– **決定木回帰（緑線）とランダムフォレスト回帰（赤線）**: どちらも僅かながらの上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日間に異常値が認識されていますが、全体のスコア範囲（灰色の範囲）の中に収まっています。特定の日付での急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青点（実績データ）**は、過去の実績を示し、全体的に安定しています。
– **×印（予測）**は予測される未来のデータを示し、各回帰モデルの異なる予測を視覚化しています。
– **灰色の帯**は予測の不確かさを示しており、これが狭い範囲にあることは予測の信頼性が高い可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルの予測は、実績データの範囲と比較して、予測の自信度を示しています。ランダムフォレストと決定木の予測は非常に類似しており、複数モデルでの補強が感じられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにおけるスコアはほぼ一様に分布し、特定の時期に偏ることなく一定しています。全体的に大きな相関性や偏向は示していません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体として、30日間にわたって経済的余裕は安定しており、大きな変動は予測されていません。社会やビジネスに対しては、短期間でのリスクは低く、安定した経済状態が期待されます。ただし、前半の外れ値が何を示すのか、さらなる分析が必要です。それが新たなトレンドの予兆であれば、注視が必要と言えるでしょう。
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:
このグラフは個人の健康状態を表すWEI（健康状態）スコアの30日間の時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を詳述します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）には特定のトレンドは見られず、一定の範囲で横ばいです。
– 予測線には異なるトレンドが見られます。線形回帰（青）は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰（紫）はわずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、異常値として黒い円でマークされた点がありますが、大きな外れ値は一部のデータポイントに限定されています。
– 特に急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データで、予測（未来の状態）は赤いバツ印で示されています。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 3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）は異なる未来の傾向を提示していますが、全体的に健康状態が安定していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコア自体には、特定の強い相関関係や大きな偏りは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 健康状態が概ね安定しているため、急激なリスクの高まりは見込まれないことが示唆されます。
– ランダムフォレスト回帰のわずかな上昇トレンドは、改善の兆しとして捉えることができ、個人の健康改善プログラムやヘルスケアサービスの導入が有効かもしれません。
この分析は、個人の健康データ管理や予防的健康管理のための戦略を考える上で有用です。予測精度を高めるためには、さらなるデータ収集や他の変数の考慮が必要でしょう。
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:
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**:
– 実績データ（青色の点）は初期には密集していて、その後表示されていません。これに対し予測データは全体的に安定していますが、わずかに異なる傾向を示しています。
– 線形回帰予測は横ばい、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はわずかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにおいて、いくつかの外れ値（黒い円で示される）が見られます。これらは異なるパターンや要因による一時的な心理的ストレスの増加を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。予測の不確かさは時系列が進むとともに広がっていないため、モデルの予測が安定していることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測ラインは全体として一致した傾向を示しており、異なるモデルの予測結果が大きく乖離していないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図においては、初期データがやや集中しており、全体的に高または中程度のWEIスコアに位置しています。これは周期的変動が少なく、安定したストレスレベルを示唆するかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の外れ値が社会的または経済的なイベントと関連している可能性があります。このような情報は、企業が従業員の心理的健康をモニタリングしサポートするために役立ちます。
– 長期的な測定が可能であれば、ビジネス戦略の調整や、メンタルヘルス支援プログラムの効果検証に効果的な洞察を提供する可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 過去のスコア（実績AI）は横ばいで、大半が0.6から0.8の間に密集しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれもわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内に外れ値とされる点が数個あり（黒い円で囲まれている点）、これが予測の不確かさを反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は過去の実績を表し、紫、シアン、ピンクの線は異なる予測モデルによる将来の予測結果です。
– グレーの背景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**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、未来に向けて異なる成長率を示しています。ランダムフォレスト回帰が最も急な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は期間内で大きな変動はなく、予測もそれに沿った範囲で行われています。ただし、ランダムフォレスト回帰がやや高い値を予測しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このグラフは、現在の状況がある程度安定している一方で、近い将来やや改善が期待できることを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、自由度と自治がわずかに向上することで、政策変更やイノベーションに対する適応性が高まる可能性が考えられます。
– 外れ値の存在は、この分野が完全には予測不可能であることを示しており、この不確実性に備えることも重要です。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）はおおよそ安定しており、横ばいの傾向があります。
– 予測ラインは、線形回帰（シアン）が横ばい、決定木回帰（マゼンタ）がわずかに下降、ランダムフォレスト回帰（紫）が上昇しています。
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異常値が見られ、これがグレーで示されています。通常の変動の範囲を逸脱していることを表しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実測値を示し、赤い×が予測値を表しています。
– 黒い円で囲まれた異常値は、実績データと予測モデルの予測値の差異を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは全体として高いWEIスコアを保っています。予測モデルのうち、ランダムフォレストは実績データに合致しつつ、今後の上昇を見込んでいます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.5から0.9の範囲で分布しており、比較的一貫性があります。予測モデルごとに異なる将来のトレンドを示しています。
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**
– 実績データが安定した変動内にあることから、現在の経済環境におけるWEIの公平性・公正さは持続可能であると思われます。
– ランダムフォレスト回帰の上向きの傾向は、長期的な改善の可能性を示唆しており、政策改善や新規プロジェクトが奏功する可能性があることを示します。
– これらのインサイトは、社会的な公平性の向上に向けた戦略構築に役立つ可能性があります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）データは、7月1日から7月7日まで表示され、0.65から0.9近くで推移しています。
– 他の期間（7月7日以降）については、予測に基づいたデータ（異なる色の線）が示されています。予測データはほぼ横ばいで、特にランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには、若干のばらつきがありますが、大幅な外れ値や急激な変動は特に見られません。
– 黒い丸で示される異常値がいくつかありますが、特に大きく外れた値ではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ（実績AI）を表しています。
– 赤い「×」は予測（予測AI）を示しています。
– 灰色の背景領域は、予測の不確かさ範囲を示しており、xAI/3σの幅を持っています。
– 線は異なる予測手法の結果を示しています（線形回帰、水色；決定木回帰、緑；ランダムフォレスト回帰、ピンク）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法の結果が重なっているため、比較が可能です。
– ランダムフォレスト回帰が最も高いスコアを予測しており、その後に他の方法が続いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの範囲は予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測の信頼性が一定程度あると言えます。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**
– 実績データが予測の不確かさ範囲内にあるため、この解析モデルの信頼性に対する人間の直感は比較的高いかもしれません。
– ビジネスや社会においては、予測によって安定した環境を見込むことが可能であることや、特にランダムフォレスト回帰が持続可能性と自治性の高いスコアを維持できることが注目されるでしょう。
このグラフは、異なる予測手法を比較し、モデルの信頼性を評価するのに有用です。ビジネス上の戦略や政策決定に際して、データに基づいた判断を下す手助けとなるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体的に0.6から0.9の範囲にあり、観測期間内で大きな上昇や下降は見られません。これは、社会基盤や教育機会に大きな変動がないことを示しています。
– 予測（線）は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰すべてで異なる傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰はやや上昇傾向を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い枠で囲まれたデータポイントがありますが、その数は少なく、全体の変動に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**
– 青い点は実績データを示し、その密度が高い部分が一般的なスコア範囲を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、予測の幅を指しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測データ間での差異があり、特にランダムフォレスト回帰と他の予測手法との間で明らかな予測のずれが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測手法間の相関に違いがあるため、利用するモデルにより将来の見通しが異なる可能性が示唆されています。
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**
– ビジネスや政策決定において、変動が少なく安定した数値であることは安心材料ですが、将来的な改善や変化をどのように捉えるかがポイントとなります。
– 安定した社会基盤と教育機会が続く中で、どの予測モデルを採用するかにより対策の方向性が変わる可能性があります。これは、特に教育機会を拡大したいと考える意思決定者にとって重要な要素となります。
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:
このグラフについての分析は以下の通りです。
1. トレンド:
– 実績（青い点）のWEIスコアは7月上旬に集中していますが、全体的に横ばいやわずかな変動が見られます。
– 数種類の予測（線形回帰、水色の線、決定木回帰、濃い青の線、ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）があり、それぞれ異なる傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰が唯一明確な上昇トレンドを描いています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 実績の中でいくつかの外れ値（黒い円）があり、これらは予測の不確かさに含まれていますが、他と明確に異なる値です。
3. 各プロットや要素の意味:
– 実績（青い点）は観測されたWEIスコア。
– 予測（赤い×）は未来のWEIスコアの予測。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は予測値の変動の可能性を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 予測モデルによる異なる評価が見られますが、ランダムフォレスト回帰が他の手法よりも高いスコアの成長を示しています。このことは各モデルの特性やデータの多様性が反映されています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 現在のデータでは、実績が幅広い値を取っているため、予測値の範囲も広くなっています。特にランダムフォレスト回帰の線が他より高くなっています。
6. 直感的な洞察と影響:
– このグラフから、実際のスコアが日によってかなり変動することがある一方で、高い予測値が将来にわたって存在する可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会の文脈では、ランダムフォレスト回帰の結果を基に戦略を考慮することで、WEIの向上を達成するための施策を検討する価値があるでしょう。
– 社会全体としては、多様性や共生が長期的に成長すると期待されるため、この前向きな予測は社会政策の改善に役立つ情報かもしれません。
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:
このヒートマップは、経済カテゴリの総合WEIスコアの時系列データを30日間にわたって可視化しています。以下に、グラフから得られるインサイトを示します。
1. **トレンド**:
– 日ごとのデータは、色によって濃淡が示されています。全体として大きな周期的変動は確認できませんが、日時によるパターンが存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の16時のデータは黄色で表示されており、他の時間帯よりも特に高い値を示しています。これが外れ値や急激な変動を示していると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、スコアの高さを示しており、緑や黄色が高スコア、紫や青が低スコアを示します。この色分けで、スコアの高さを簡単に識別できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によるスコアの変動があります。23時のスコアは他の時間に比べて低いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の中で時間帯によるスコアが顕著に変動しており、特定の時間に高いスコアを示す項目があります（例: 7月6日の16時の黄色）。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– 人々は、このグラフから、特定の時間帯に何か重要ないし特異なイベントが発生している可能性を感じ取るでしょう。例えば、特定の日の午後に異常な経済指標の変動があると、社会・経済的イベント（発表、マーケットの動きなど）が背景にあるかもしれません。これは、その時間帯に行動を調整する必要性を示唆します。
このような洞察をもとに、マーケットアナリストや経済者はさらなる分析を行い、具体的な要因を探るアプローチが考えられます。
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:
このヒートマップは、個人のWEI平均スコアの時系列データを示しています。以下にその分析を示します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとのスコアの傾向を見ると、特に2025年7月5日から7日までの間に顕著な明るい色（高スコア）が見られます。これにより、期間の後半にかけてスコアが上昇していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日のデータには特に明るい黄色があり、これは急激な上昇を示す可能性があります。
– 対照的に、7月4日のスコアは暗めの色で、スコアの低下を示しています。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はそれぞれの時間におけるWEIスコアの高さを示しています。濃い青や紫は低スコア、明るい緑や黄色は高スコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間帯別にスコアの変動を視覚化しており、一定の時間（例：早朝、夕方）に特定のパターンがあるかを見ることが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯（特に午後から夕方）に高スコアがあるため、この時間帯に経済活動や取引量が増加している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 7月5日からのスコア上昇は消費者活動の活発化を示すかもしれません。企業はこのタイミングを狙ったマーケティング戦略を考えることができるでしょう。
– 事業運営者は、活動が活発な時間帯にリソースを集中させ、効率を最大化する戦略を立てることができるかもしれません。
このヒートマップは、短期間における傾向と変動を直感的に捉えるのに有用であり、適切な戦略につなげるための重要な情報を提供しています。
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:
このヒートマップは、30日間の社会WEI平均スコアの時系列データを示しており、時間と日付によるスコアの変動を視覚化しています。
1. **トレンド**:
– 全体的に明確なトレンドは見られませんが、特定の日時にスコアが高くなる部分が存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月7日の間に、特にスコアが高い（黄色から緑）のエリアがあります。この値は他よりも明らかに高く、外れ値的な特徴を持っています。
3. **各プロットや要素**:
– カラースケールはスコアの相対的な大きさを示しており、濃い紫が低スコア、黄色が高スコアを示します。
– 特定の日付と時間帯（例えば7日にかけて）のスコアが例外的に高いことを示しています。これは何か特別なイベントや出来事があった可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に7月中旬から後半にかけて、日中の時間帯にスコアが頻繁に高くなる傾向があります。これは特定の時間に活動や機会が集中していることを示すかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全般として、特定の日付と時間に高いスコアが出るようなクラスターが見られるため、その原因となるような外的要因やイベントがあるかもしれません。
6. **直感的に感じられること、影響**:
– スコアが急激に上昇する時間帯や日があるため、ビジネスや政策の観点からは、こうしたスコア上昇が何を意味するのかを探ることが有用です。例えば、消費者行動、イベントの影響、政策変更などが考えられます。society/businessの繁忙期や重要な出来事と関連付けることができれば、その後の施策に活用できます。
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:
このヒートマップは、30日間の様々な経済カテゴリにおけるWEI（World Economic Index）の項目間相関を示しています。以下に特に注目した視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**: ヒートマップ全体では、特定の時間軸での上昇や下降のトレンドではなく、相関の強弱を示しています。赤い部分が多いほど正の相関が強く、青い部分が多いほど負の相関が強いです。
2. **外れ値や急激な変動**: ヒートマップにおける外れ値や急激な変動という観点では、色の濃淡が異なる箇所を探すことになる。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」が「個人WEI（健康状態）」に対してはほぼ無相関である（明るい青）一方で、「個人WEI（心配的ストレス）」との相関が強い（赤）ことが特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味（色、密度など）**: 色の濃さが相関の強さを示しています。1に近い赤いプロットは強い正の相関を、-1に近い青いプロットは強い負の相関を示します。
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があります。これは、WEI全体と個別の平均値との間に密接な関係があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**: 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で特に強い相関が確認できます（0.74）。一方で、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」間の相関は低く、関連性が弱いことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**: 全体的に見て、「総合WEI」は各項目の平均値と強く関連しており、全体的な経済状況が個々の項目で反映されている可能性があります。ビジネスや社会にもたらす影響としては、WEIの個別要素がどのように全体の経済インデックスに寄与しているかを理解する上で有用です。具体的には、特定の分野（例えば自由度や公正性）が向上することで、社会全体のWEIの改善に繋がる可能性を示しています。
このような相関分析は、政策決定や経済戦略の策定において関連性を理解する重要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:
1. **トレンド**:
– 全体的にWEIスコアは概ね0.6から0.9の範囲に収まっており、特定の上昇や下降トレンドは見られません。
– 各カテゴリ間の差異はあるものの、30日間の期間を通して具体的な上昇や下降のパターンはなく、横ばいの様子が伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済不安）」や「社会WEI（共生、生態系、多様性、自由の保障）」に外れ値が見られます。これらは特定のイベントや状況によって突出したスコアかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図の箱は各カテゴリの中央50%のデータを示し、ひげはデータの範囲を示します。中央値の線は各カテゴリのスコア分布の中央を示します。
– 色の変化は主に視覚的な区分けを示し、特定の意味は持たないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定のWEIタイプ間で密接な関係があるようには見えません。例えば、「社会WEI（公平性、公正さ）」と「個人WEI（自由度と自治）」は同様のスコアレンジですが、相関関係は明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大半のカテゴリでスコアの広がりが確認でき、特定のスコアに集中していないことが分かります。
– 各カテゴリの中間値は0.75付近に多く見られ、全体的に高い位置に位置しています。
6. **人間が感じるであろう直感や影響**:
– 多くのカテゴリが0.6から0.9の範囲にあるため、これらの指標は比較的安定していると感じるでしょう。
– 外れ値が示すカテゴリに対しては、経済不安や共生といった要素が不安定な要因である可能性が考えられ、それに基づくリスク管理や政策改善が求められるかもしれません。
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:
以下の視点からこのグラフを分析します。
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。データポイントは散らばっており、特定の方向性を示していないようです。全体的にバラバラに広がっているため、横ばいと評価できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値は見受けられませんが、状況によっては右上や左下のデータポイントが注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントの分布は第1主成分と第2主成分によって広くばらついています。第1主成分が軸上での占める割合（寄与率）が0.49と高いため、これがデータの最も重要な特徴を表している可能性があります。
– 色や他の密度指標がないため、各点の他の意味合いは特に付加されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性は、この主成分分析のグラフからは直接的には見えてきません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ上では第1主成分と第2主成分間の明確な相関は見受けられません。データは均等に散在しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人間はこのようなプロットからデータの多様性や変動性を感じ取るでしょう。経済データであれば、多様な要因が影響しあっており、特定の一因で大きな変動が生じるわけではないと理解できます。
– ビジネスや社会への影響として、特定の要素の影響力が相対的に低い場合、全体的な成長や変化を予測するのが難しい地域や産業である可能性があります。このため、経済戦略を策定する際には多角的な分析が必要となるかもしれません。
このように、このグラフは多様な要素の影響を検討するための重要なツールであると捉えられます。
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。
