📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 概要
この分析では、提供されたWEIスコアデータを時間的な推移、異常値、構成要素、相関に基づいて評価します。全体として、総合WEIスコアは比較的高いが、短期間での顕著な変動が見られることが観察されます。個々のカテゴリも含めた詳細な分析は、社会的および個人的な要因がどのように総合評価に影響するかを明らかにします。
### 時系列推移
– **総合WEI**: データ全体を見ると、0.65から0.85の間で変動し、特に7月6日と7日において急激な上昇が見られます。全体のトレンドは横ばいに近いですが、特定の日に大きく変動しています。
– **個人WEI平均**: 個人WEIのスコアは0.61から0.79の間で、特に7月3日に高い変動が示されています。
– **社会WEI平均**: 社会WEIのスコアは、6月末から徐々に上昇し、7月の初めにピークに達し、0.66から0.91までの幅広い変動を示しています。
### STL分解による季節性・トレンド・残差
– **長期的トレンド**: データ全体としては安定していますが、単日または数日の異常なスコアがデータ内に見られ、これは時折のイベントや政策による影響と関連するかもしれません。
– **季節的パターンと残差**: 明確な季節性は観察されませんが、急激なスコアの変動があるため、一部のデータはノイズとして解釈される可能性があります。
### 異常値
特定の日に異常値が観察され、それらは短期間での外的要因や政策変更、社会イベントなどの影響が考えられます。具体的に言うと、2025-07-02には経済的余裕に関してのスコアの異常が目立ち、政策や経済的な急変が影響している可能性があると考えられます。
### 各項目の変動
– **経済的余裕**: 大きな変動が見られ、これは経済的な不安定性や急激な経済成長に対応していることを示唆しています。
– **心理的ストレス**: 特に変化伝があり、社会的・経済的なプレッシャーの証拠かもしれません。
– **社会基盤・教育機会**: 教育機会、社会基盤に関するスコアも急激な変動を示し、国家レベルの政策変動や社会運動が関与している可能性があります。
### 相関及びPCA
– **項目間の相関**: 経済的余裕と心理的ストレスの間に強い負の相関が見られる可能性があり、経済安定が心理的安定をもたらすかもしれません。
– **PCAによる主要構成要素**: PC1は53%を占め、個人の経済的および心理的ステータスがこの変動をリードし、PC2は14%を占め、社会的な要因の影響を示唆しています。
### まとめ
全体として、データは安定している部分もありつつ、短期間での大きな変動を持ち、その背後には社会的、経済的要因が複雑に絡んでいる可能性があることが判明しました。これらの変動は、政策プレッシャーや急激な経済の変動等、外部の社会経済的イベントと関連することが多いと推測されます。今後の選択肢として、異常値が観測された際の背後による要因を追求し、持続可能な対策を講じることが求められるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 左側の青いプロット（実績）は、短期間で上下していますが、全体としてはほぼ横ばいです。
– 予測の折れ線は未来の一部を示していますが、実績と比較すると大きく離れていないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされた1つのデータ（黒い円）があり、これは他のデータポイントと大きく異なる可能性があります。
– 大きな急激な変動は確認されていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実際のデータを示しており、密に集まっています。
– 緑のプロットは前年の値を示していますが、これは右側に集中しています。
– 予測の範囲や異なる回帰モデルが色別の線で示されていますが、大きく異なる提案はされていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年と2026年のデータセットは時間的に完全に分離されており、直接的な関係性は見て取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータ分布は狭く、数値のばらつきが少ないです。
– 異なる回帰モデル間の予測結果が一致しているように見え、基本的なモデルの信頼性が確認できます。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響**:
– このグラフからは、全体的に安定した経済状況が伺えます。
– 異常値や顕著な変動が少ないことから、現状の経済政策やビジネス戦略に大きな修正を加える必要は少ないように見えます。
– しかし、予測の幅から変動の可能性も示唆されているため、特に新年度に向けた計画においては、柔軟な対応策を準備することが重要でしょう。
このグラフは、過去の安定性が続く可能性を示しつつも、新たな外部要因が影響する可能性も示しているため、慎重な経済運営が求められると言えます。
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:
以下にグラフの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**
– グラフには明確なトレンドとして、期間の初めに実績データが集中しており、後半には前年度のデータが急激に現れています。予測線（線形回帰や決定木など）は、最近のデータに基づいて予測を行っているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の異常値がいくつか存在しますが、大きな急変動はなく、データが比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績、緑色のプロットは前年度の比較データを示しています。
– マゼンタ色や他の色の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を使った予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、3σを範囲としています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と前年データ（緑）の間に時間のギャップがあります。これはデータ収集や予測タイミングの違いを示している可能性があります。
– 予測線はそれぞれ異なる手法で若干異なった結果を示しており、手法ごとの精度の違いを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に大きな違いはありませんが、予測の不確かさを考慮すると、予測の精度には若干の差異があるように見えます。
6. **直感的な感想と影響**
– 観察者は、実績データが安定している一方で、予測が未来のデータと一致するかどうかに不安を感じるかもしれません。
– 経済におけるWEIスコアの安定性が示されており、予測と比較することで、将来の経済活動を見通すための指針が示されています。
全体として、このグラフは予測モデルの精度を確認し、将来のWEIスコアに対する期待を形成するためのツールとして有用です。予測の不確実性を示すことで、精度向上のための改善領域を明らかにしています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績WEI（青い点）:**
– 最初の期間で高いスコアを示しており、やや横ばいの傾向が見られます。
– **予測値（赤い×）:**
– 線形回帰（灰色）、決定木回帰（紫色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）ともに異なる予測線が描かれています。
– 一部の予測は上昇を示唆していますが、一貫した傾向は強く見られません。
2. **外れ値と急激な変動**
– 外れ値（黒い円）が確認され、他の点から離れた位置にあります。
– これにより、異常な出来事が一過性であった可能性が示唆されます。
3. **各プロットの意味**
– **実績値（青い点）:**
– 過去の実際のデータ。このデータに基づいて他の予測が行われています。
– **予測値（赤い×）:**
– モデルに基づく未来の予測値。予測の信頼性を視覚的に確認する上で重要です。
– **前年度（緑色の点）:**
– 昨年度のデータ。このデータとの比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の一致度や乖離度を比較することで、モデルの性能を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性や強いトレンドは見られませんが、モデル予測の広がりから変動の可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 高い初期実績スコアは、ある程度安定した経済状況を示唆していますが、外れ値は突発的な変動の可能性を示唆しています。
– ビジネス活動や政策決定においては、予測モデルの多様性と外れ値の原因分析が重要となるでしょう。
– 予測の乖離により、リスク管理や戦略的な意思決定の柔軟性が求められることがわかります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月）は、実績値と予測値が密集しており、短期間ではあるが安定しているように見えます。
– グラフの右側（2026年4月以降）は、前年の比較データが表示されており、これもまた一群にまとまっていますが、若干の上昇傾向が見られるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには、いくつかの外れ値が見られます（黒い円で囲まれたデータポイント）。
– 急激な変動は特に見受けられませんが、外れ値が示すように、一部では予期しない要素が含まれている可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 青い点が実績を示し、赤い「×」が予測を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰を示しており、このモデルがどのように予測を実行しているかを提示しています。
– 緑色の点は、前年の実績を表しており、今年のデータと比較することで現在のパフォーマンスを確認できるようにしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績と予測はほぼ一致していますが、期間が進むに連れて、前年のデータが新しい予測と重ねられ、それに基づいて比較が行われています。
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、それぞれの精度や特性が比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が密接しているため、かなりの正の相関が存在すると考えられます。
– 前年のデータとの整合性を測るための緑色の点も、全体のオーバービューとして重要です。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 経済的余裕（WEI）の観点から見ると、このデータの安定性や、過去との比較に基づく予測が、個人やビジネスの意思決定に重要な影響を与える可能性があります。
– 特に外れ値の存在はリスク評価に必要な要素であり、予測に不確実性があることを示唆します。
– 過去データとの比較が可能なため、前年よりも改善が見られる場合にはポジティブな影響があります。逆の場合、何らかの原因解明と対処が求められるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
このグラフは360日間の個人WEIスコアの推移を示していますが、期間が2つに分かれており、2025年と2026年に分かれています。
– **2025年**: 前半の実績データ（青い点）は概ね0.6から0.8の範囲で横ばいで、安定しています。
– **2026年**: 後半のデータ（薄緑色）は再び実績範囲に戻り、前年度と比較して大きな変化はないようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の特定**: 記載された範囲内に異常値がありますが、全体としてはほぼ安定しています。予測と実績の間に大きな乖離は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青い点）**: 実際のWEIスコアの推移を示しています。
– **予測（ピンク、紫の線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰での予測が示されていますが、大部分が実績で囲まれている範囲内であることを示しています。
– **異常値（黒円）**: 特定のデータポイントが他のデータから外れていることを示しています。
### 4. 複数の時系列データ
– 予測手法ごとの違いは小さく、それぞれが類似した未来の見通しを提供しています。特に、実績と前年の比較（薄緑）は大きな変動を示していないため、安定した予測が得られていると言えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは一定の範囲に集中しており、異常値は予測範囲からもわずかに外れていますが、重要な変動要因を示すものではないようです。
### 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
– **安定性の重要性**: WEIスコアは健康状態を反映するもので、特に経済における人々の健康が安定していることが確認できます。
– **予測と実績の整合性**: 未来の予測が実績とほぼ一致していることから、精度の高い予測手法が用いられていると言え、将来の見通しが安定していると受け取れるかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: 健康状態の安定は労働生産性や経済活動にプラスの影響を与えるため、企業はこれを基に戦略を立てやすいでしょう。
全体として、グラフは安定した健康状態の維持を示し、予測も実績とよく一致しているため、十分に信頼できる分析データとして機能すると思われます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの全体的なトレンドとして、360日間の期間でWEIスコアに大きな変動は見られません。スコアは比較的一定の範囲で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて異常値が示されていますが、その後のデータでは急激な変動は特に見られません。
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、紫とピンクの線は異なる予測モデルの結果を示しています。散布図の密度が高い部分は通常の範囲内のデータであり、外れた点は異常値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予想データはそれぞれ異なる色で表示され、予測範囲が明示されています。予測線は実績に基づいて今後のスコア変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に明確な相関は見られませんが、予測データは多様な手法により生成されておりそれぞれ微妙に異なります。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– スコアが安定していることから、心理的ストレスが大きく変動していない可能性が考えられます。これは、社会や経済情勢が比較的安定していることを反映しているかもしれません。もしストレスに対する大規模な対策や政策が進行中であれば、その効果が表れているとも考えられます。
以上の観点から、WEIスコアは現状安定しており、個人の心理的ストレスに直結するような大きな経済的変動はこの期間中にはなさそうです。しかし、外れ値や予測の不確実性も考慮しながら、長期的な監視が必要です。予測の精度を上げるためにさらなるデータ収集や分析が考えられます。
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:
グラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 一見すると、データは評価日が進むにつれて異なる色で表示されていますが、時系列では右側のデータは前年の比較データが大半で、実績データは左側にまとまっています。
– 実績および予測の数値が一定の範囲（0.8前後）に集中していることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の時期において、実績データは予測範囲に収まっていますが、いくつかの異常値が確認できます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）では1.0に近い値を示しており、異常値区間外に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示しており、比較的安定しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、評価日が進むにつれて異なる期間のものが表示されています。
– ピンクと紫の線が予測を示しており、予測手法が異なる結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータを比較することによって、個々の変動がどう予測に影響しているかを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度は中心に集中しており、予測はこの範囲をカバーし一部で大きく外れた値を示しています。
6. **直感的に感じることや社会的インパクト**:
– 安定した実績があり、その予測方法により将来的な自由度や自治のスコア向上が期待されるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、信頼性のある予測モデルの選定が重要であり、外れ値の原因分析が不可欠です。
全体として、安定した実績が見られる中で、予測手法の改善や異常値の評価を行うことが、より良い意思決定に役立つと考えられます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 実績（青いプロット）は、期間の開始時に0.6から始まり、2つの急激な上昇が見られます。その後、予測と一致する形で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 最初の期間には、いくつかの異常値（黒で囲まれたプロット）が存在します。これは予測範囲外の値を示している可能性があります。
– 大きな上昇は、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測によって表されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色は実績値を示し、赤いバツ印は予測値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、モデルの不確実性を表しています。
– 緑色のプロットは前年の比較データを示し、過去との比較ができます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測は、異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰が大きな増加を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 年を通して、実績と予測の間の相関は高いように見えますが、特定の期間で大きな改善が表れています。
6. **直感および社会・ビジネスへの影響:**
– 社会の公平性が短期間で劇的に改善したことが示唆されており、これが新しい政策や制度の導入による結果かもしれません。
– 不確実性の低下とともに予測の一致が高まっていることから、各モデルが成熟し安定している可能性があります。この改善はビジネス環境において、さらなる投資や成長の機会と捉えられるでしょう。
全体的に、グラフからは経済における社会的公平性の向上と予測精度の改善が示されています。これは政策立案者やビジネスリーダーにとって積極的なサインです。
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
1. **トレンド**
– グラフの左側では、実績（青の丸）といくつかの予測データ（紫色の線）が高いスコア（約0.9から1.0）で始まっています。しかし、右側の最近のデータ（緑の丸）はスコアが低く、約0.5から0.8の範囲に分布しています。このことから、WEIスコアが全体的に下降トレンドにあることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」として示された黒枠の青丸があり、過去期間における通常のデータからの逸脱があることが分かります。ただし、異常値がどのように発生したのかは情報不足で判断できません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色は実績データを示し、赤の十字は予測データを、緑の丸は前年の実績を表しています。色の違いやマーカーの形状により、モデルや時点ごとのデータの性質が示されています。
4. **複数時系列データの関係**
– 昨年のデータ（緑の丸）と比べて今年の予測値のスコアが低いです。このことは、モデルの予測が下方修正されている可能性を示唆しますが、併せて持続可能性や自治性における具体的な環境変化が影響していることも考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、WEIスコアの分布が二分されているようにも見え、過去の高いスコアからの落差が見られます。相関関係については、データ間で明確なパターンは特定できませんが、予測区間の広がりが示すように不確実性が大きい可能性があります。
6. **直感的なインサイトと影響**
– このグラフは、持続可能性と自治性が直面する課題を示しています。スコアの低下は、リソースの管理や戦略の見直しを促すかもしれません。また、広範な不確実性は、ポリシーや経営戦略において柔軟性が求められることを示唆しています。
### ビジネスや社会への影響
– **ビジネス:** 持続可能性の低下が示唆されている場合、企業は環境配慮を重視した戦略を再検討する必要があります。
– **社会:** 社会全体での自治性の低下は政策変更が求められ、支援プログラムの強化が考えられます。
データの背景や予測モデルの選定方法によっては、さらに詳細な分析が可能です。このグラフから得られる初見の印象としては、持続可能性と自治性の向上が今後の課題であることが示唆されます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期部分において、実績AI（青のプロット）は横ばいを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）の数値は、急激な上昇を示していますが、これは予測のみで、実績とは異なる動きをしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ（青）が集中している一方、少数の異常値（黒円）は初期の範囲から外れています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロットは実績値。
– 黒の円は異常値を示しています。
– 緑のプロットは前年の比較AIであり、今年の実績と比較可能です。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰予測）やその他の予測線が将来の動きを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年の比較が初期段階で近しいです。
– 異常値が実績と若干異なるため、何らかの外的要因またはデータエラーが考えられます。
– 予測データは、将来的な増加を示唆する形で描かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年の比較AIが初期段階では似た動きをしています。
– 予測と実績・前年データには隔たりがあるため、予測の実現可能性についてさらなる検討が必要です。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– 初期の安定した実績スコアは社会基盤・教育機会の現状を示していますが、予測スコアはこの領域での将来の改善を示唆しています。
– 高いスコアの予測が実現すれば、社会基盤や教育の向上が進む可能性がありますが、過度に楽観的すぎる可能性も考えられるため、慎重な政策立案が必要です。
全体として、現状の安定性と将来のポテンシャル両方を捉えることができるグラフですが、予測と実績のギャップを埋めるための現況分析が期待されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青いドット）**: 最初の数か月である程度の変動が見られ、その後は記録が途絶えている。後半にはデータが少ないため長期的なトレンドは見えない。
– **予測（その他の線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が表示されている。最初のスコア範囲から予測が始まり、各モデルによってわずかに異なるトレンドを示している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値（黒い丸）**: 初期にいくつかの異常値があり、それが全体のトレンドに影響を与えている可能性がある。
### 3. 各プロットや要素
– 各色の予測モデルが異なる予測手法を示している。各モデルは異なる予測値を示しており、特にランダムフォレスト回帰が他と異なる予測をしている。
### 4. 複数の時系列の関係性
– 現在のところ、実際のデータと過去のデータを一貫して追跡する直接的な時系列関係は見受けられない。異なる予測モデルがそれぞれ独立して動いているように見える。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 異常値や初期の変動が、モデルの予測にどの程度影響を与えているかは不明。データ密度は初期に集中し、その後は大幅に減少する。
### 6. 直感的洞察と影響
– 初期の実績データが不安定多様性や自由の保障についての社会的な揺れを示唆している可能性がある。
– モデルが提供する予測の多様性（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、社会的および経済的未来に対する様々なシナリオを提示しており、これを踏まえた柔軟な計画が求められる。
### ビジネスや社会への影響
– 予測に基づく意思決定においては、異常値や初期の不安定性を考慮したリスク管理が重要である。
– 多様な予測モデルに基づいて適応的な戦略を立て、多様性や自由の因子がどのようにして維持または向上できるかを検討することが必要。
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:
以下に視覚的特徴と洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– 全体として、一貫したトレンドは見られません。日々のデータが様々な値を示しており、明確な上昇や下降の傾向は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06のデータで、特に黄色のプロットが目立ちます。これは他の日の色と比べて異なり、急激な変動を示しています。この日だけ数値が極端に高いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色は特定の数値範囲を示しています。紫から青緑系が多く、0.65から0.75の範囲であることを表しており、これが通常の範囲です。黄色の部分は高い値を示しており、0.8以上と推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日の異なる時間帯でデータのばらつきが見られるため、時間帯によって経済活動の変化がある可能性があります。しかし、時間帯間の関連性はこのグラフからは見えてきません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関や分布パターンは見られず、異なる日に異なる行動パターンが存在してい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**:
– 変動が多いグラフの中で、特定の日や時間における急激な変動は、注目すべき異常事象として捉えられます。特に2025-07-06の高いスコアは、経済において特別なイベントがあった可能性を示唆しており、ビジネス運営上の注意や戦略の見直しが必要かもしれません。
このように、特定の期間や日によって大きく変化するデータは、経済活動や政策変更、その他の要因に対する敏感な指標としての意味合いを持つことがあります。
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:
このヒートマップは、経済カテゴリにおける個人WEI（経済指標）の平均スコアを示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– ピリオド内では、色が変化しており、特に2025-07-01から2025-07-07にかけては、スコアが低い（青や紫）から高い（緑から黄色）への変化が見られます。これは、時間が進むにつれスコアが上昇していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-06と2025-07-07に、特に顕著な黄色が見られ、急激なスコアの上昇が示唆されています。これは経済的な好影響やイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化は、特定の日付や時間帯におけるスコアの高さを示しています。黄色は高いスコアを、紫や青は低いスコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（例えば午後や夜間）にスコアが上がっていくことが観察されます。このことは、ある時期に経済活動が活発である時間帯を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高スコアの分布が特定の時間帯や日付に集中している点が興味深いです。これにより、他の要因（祝日、経済イベント、政策発表）との関係が考えられます。
6. **人間の直感的な感じと影響**
– スコアが上昇していることから、経済状況が改善している兆候と捉えられます。ビジネスにおいては、この期間に特定の活動や投資が有利である可能性があります。また、社会的には、政策や外部環境の改善が考えられ、市場信頼の向上に寄与しているかもしれません。
このように、このヒートマップは、経済活動や市場動向に関する有用な情報を提供し、経済のパターンを理解する一助となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ上での色の変化は、全体的に周期的なパターンが見られます。特定の時間帯や日に、スコアが高くなる傾向が示されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日の日付においてr、特に時間帯8時台で急激な変動があります。ここでのスコアが他の日に比べて著しく高い（黄色）のが目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの高低を表し、紫が低、黄色が高を示しています。高いスコアが特定の日付や時間に集中していることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によってスコアに変動があるように見受けられ、このパターンは周期的である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが低い時間帯がある一方、特定の時間帯で急激にスコアが上がる現象があるため、時間帯ごとの変動が大きいようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の要因が特定の時間帯に影響を与えているということです。ビジネスや社会においては、その時間帯に特化した施策を考慮する必要があります。例えば、スコアが高い時点でのアクティビティや政策を増強するなどの対応策が考えられます。
全体として、このヒートマップから得られる情報は、時間帯別の活動や政策の効果をモニターし、改善するための貴重な手がかりを提供します。
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:
この相関ヒートマップは、さまざまな経済指標における相関関係を示しています。以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体はトレンドを示すものではありませんが、異なる指標間の相関がどれほど強いかを示しています。各項目の相関は色で示され、濃い赤い領域は高い正の相関、濃い青い領域は高い負の相関を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値や短期的な変動は示されません。ただし、極端に高い相関や低い相関を「外れ値」として見ることができます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関が-0.04と非常に低いことは目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃いほど、相関の程度が強いことを示します。「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関は0.86、「社会WEI (共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」の相関は0.90と高く、それぞれのカテゴリ内で強い結びつきがあることを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各指標間で強い相関があると、同じような変動を示す可能性が高くなります。このヒートマップからは、複数の指標が共に動く場合が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの指標と強い相関があります。特に「社会WEI平均」との相関が最も高いです（0.90）。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」は他の指標との相関が低く、その独立性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間が感じる直感としては、「経済的余裕」が他の社会的指標とあまり結びついていないことが示されており、これは経済と社会的資源の乖離を示唆しています。
– ビジネスにおいては、特定の指標が関連性を持つことで、例えば「社会WEI（公平性・公正さ）」が「社会WEI（持続可能性と自治性）」と関係が深い場合、平等性の改善が持続可能なビジネス慣行にもつながる可能性があります。
このヒートマップは、経済的および社会的な指標がどのように相互に関連しているかを理解する手掛かりとなります。
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:
この箱ひげ図について、以下の点を考察します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの数値はあまり上下しておらず、全体として大きな変動は見られません。トレンドとしては横ばい傾向が強いと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」には外れ値があります。これらは他の値から大きくズレており、特異な状況やイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱は四分位範囲を示し、中央値が真ん中の線で示されています。色は各カテゴリを区別するために使用されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの期間は360日間であり、各カテゴリの中央値や四分位範囲から、期間内でのスコアの安定性がわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体的に高め（0.6以上）の範囲に集中していますが、一部のカテゴリは中央値が他に比べて低いです（例：「個人WEI（心理的ストレス）」）。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高いWEIスコアは、一般的に社会や個人の良好な状態を示すことが多いです。これらのデータからは、全体的に良好な状態にあることがうかがえます。ただし、一部の低いスコアや外れ値は、特定の問題領域や改善が必要な分野を示唆しているかもしれません。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の外れ値は経済的な不安が潜在的に存在する可能性を示し、「心理的ストレス」が高い場合はメンタルヘルス対策が必要かもしれません。
これらの視点を生かすことで、WEIスコアの背後にある要因をより深く理解し、効果的な政策やビジネス戦略を策定することが可能となるでしょう。
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:
グラフ分析と直感的な洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降トレンドは見られず、データは比較的広く散らばっています。
– 横ばいの傾向があるというよりは、不規則に分布しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主に右上と左下に外れ値と思われるデータポイントが見受けられますが、それほど極端ではありません。
3. **各プロットや要素**:
– PCAの第1主成分は53%の分散を説明し、第2主成分は14%を説明しています。
– 第1主成分の方向に沿って若干の広がりが見られ、第2主成分はより団結した分布を示しています。
4. **データ間の関係性**:
– 各データポイント間に強いクラスターや明確な相関はないようです。
– 一部のデータポイントは近接していますが、全体的に特定のパターンは確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分を中心に若干の相関が見られるが、非常に弱い。
– 分布は均一ではなく、特定の方向性は見られますが、パターンを特定するにはもう少し情報が必要です。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– この主成分分析を通じて、特定の経済指標がどのように影響を及ぼすかを把握するのに役立ちます。
– 主成分の寄与率から、第1主成分が最も多くの情報を含んでいるため、それに関連する要素が経済の変動に強い影響を与えている可能性があります。
– 人々は特にこの分析から、データの背後にある要因が多様であることを示唆する直感を得るかもしれません。ビジネスにおいては、このような多変量解析は戦略的決定を下すための重要なツールとなります。
グラフは若干のパターンと外れ値を示唆しており、更なる分析が必要ですが、経済データの多様性と複雑性を理解する助けになるでしょう。
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。
