📊 データ分析（GPT-4.1による）
この分析は、2025年7月初旬の各日のWEI（Well-being Index）データをもとに、全体像や詳細項目の変動を確認し、重要な傾向や異常値を検討しました。
### 1. 総合WEIの時系列推移:
– **トレンド**: データ全体を見ると、WEIスコアは7月初旬に69付近を起点とし、徐々に増加傾向を示しています。7日から8日にかけて、スコアはさらなる上昇を示し、80から82の高水準を記録しています。
– **変動**: 7月3日に一時的な上下動が目立ちます。これは異常値によって特に増幅された可能性があります。
### 2. 異常値とその背景:
– **2025-07-03**には、スコアが大幅に変動し、0.66から0.80と急激な変動を示しました。これは、おそらく社会的な出来事や重要な発表に起因する可能性があります。具体的な要因はデータに与えられていませんが、システムエラーやデータ記録の誤差も考えられます。
– 高スコア（例: 0.85、0.82）は、特に7月6日および7日に観察され、持続的な改善を示す可能性があります。その背景にある要因としては、季節的な要因や改善された社会・個人の経済的状況が考えられます。
### 3. STL分解によるトレンド分析:
– **季節性**: データセットが短期であるため、季節性のパターンは明確ではありません。しかし、特定の日にまとめて高いスコアが記録されていることは何らかの周期性を示唆します。
– **トレンド**: 安定した増加トレンドがあり、一部で急降下も見られるものの、全体的には上昇傾向です。
– **残差**: 上下に動く残差が不規則に分布しています。定量的な要因の影響が不規則であるか、予期しない外的要因の影響が存在する可能性があります。
### 4. 項目間の相関（ヒートマップからの見解）:
– 経済的余裕と健康状態、心理的ストレスとの間には中程度の正の相関が見られます。これは、人々の経済的安定感が健康やストレスレベルに直接的な影響を与えている可能性があることを示唆しています。
– 社会的持続可能性およびインフラ項目は、社会のWEIと高い相関を示しており、社会環境の改善がWEIの社会的側面に強く影響していることを示しています。
### 5. データ分布（箱ひげ図の分析）:
– いくつかの項目は広範な範囲のスコアを示しており、これは特に社会的側面の項目で異常値を含んでいます。これは一時的なサンプルバイアスや外的要因による変動の可能性があります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA) 分析:
– **PC1が0.54の寄与率で、主要な変動要因をリードしている**。これにより、全体のスコアに対する個人及び社会の経済的要因が最も大きな影響を与えていることが示唆されます。
– **PC2が0.14の寄与率を示すことから、二次的な要因は社会の持続可能性や社会的公平性である可能性があります**。
総括すると、この期間におけるWEIスコアは概ね改善傾向にあり、社会的（特にインフラや持続可能性）および個人的（健康と経済的安定性）の側面がその推進力となっていると考えられます。異常値を
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:
以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 現時点で実績のデータポイントは大きく変動しており、終わりに近づくにつれてやや上昇しています。
– 予測データ（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰）は、最終的に横ばいのトレンドを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値が黒い円で囲まれています。これは一時的な異常値を示している可能性があります。
– 急激な変動は特に見られませんが、一部のデータポイントで変動幅が大きいです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の点は実績データを示しています。
– 予測は異なる色の線で示されていますが、ランダムフォレスト回帰のモデル（ピンク色）は明確に横ばいの値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性を示唆します。
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を比較すると、実績データはやや変動がある中で、予測はより安定している印象です。
– 予測モデルによっては多少の予測誤差が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが集中的に存在する範囲があり、全体としては緩やかな上昇の傾向が予想されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 短期的には実績データの変動が大きいため、不確定性が高く事業計画に影響を与える可能性があります。
– 今後予測が正しければ、安定性が増すことが期待され、長期的な経済政策やビジネス戦略の計画に寄与する可能性があります。
これらの洞察は、事前の計画が柔軟に対応できる体制であることが求められることを示唆しています。
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**:
– 実績データ（青い点）：初期の段階で小幅に上下しているものの、全体的には横ばいに見えます。
– 予測（線）：線形回帰（紫の線）は時間と共に上昇していますが、決定木やランダムフォレスト（緑とピンクの線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値として黒い円で囲まれており、主要なグループから外れていますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコア、黒い円はこれらの中の外れ値を示しています。
– 色付きの線は異なる回帰モデルによる予測を示しており、灰色の範囲は不確かさの程度を示しています。
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は明確なずれがあり、実績データが予測の範囲の中で変動しています。
– 線形回帰と決定木・ランダムフォレスト回帰の予測は同じ方向性を示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは集中しており、散布の中心付近に塊があります。
– 予測不確かさが狭いため、予測モデルがある程度の信頼性を持っていることを示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 実績の変動が予測モデルの範囲内に収まっていることから、現在のモデルは状況をある程度正確に捉えていると感じるかもしれません。
– 予測が横ばいまたは上昇していることから、今後スコアが安定または改善する可能性があると期待できるかもしれません。
– 経済カテゴリにおけるWEIスコアの安定化または改善は、一般的にビジネスや経済のポジティブな兆候と捉えられるでしょうが、実際のビジネス戦略には細心の注意を払う必要があります。
この分析は現状のグラフからのものであり、将来的な変動要因を考慮するためには経済情勢や特定のドライバーを詳細に検討する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青色プロット）は比較的範囲が狭く、0.6から0.8付近で変動しています。時系列を追うと、一定の範囲内に落ち着いているようですが、小さな変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントには外れ値（黒い円で囲まれた青色プロット）が数点見受けられます。これは通常の範囲から外れた異常なスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示しており、予測（赤色の「×」）や不確かさ（灰色の領域）、回帰手法による異なる予測（緑色、青色、紫色の線）との比較ができます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、初期には広く、後半は予測の幅が絞られています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、時点以降は一致した水平ラインを描いており、安定した予測を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはクラスター化しており、予測と一致する傾向を見せています。初期のデータの変動はあるものの、概ね予測範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の不確実性が徐々に減少し、予測結果が安定してくる様子は、段階的な改善または政策の安定を示している可能性があります。
– ビジネス面では、初期の不確実性を考慮しながら、安定した予測を基に中長期の戦略を検討することが重要です。
– 社会全体への影響としては、初期の変動は特定のイベントやニュースによる影響であるかもしれないため、注意深いモニタリングが必要です。
このグラフは、経済における不確実性や予測精度の重要性を強調しており、データに基づいた意思決定の大切さを示しています。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は開始初期に集中的に観測され、その後は伸びが見られません。
– 予測は、一定のWEIスコアで横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、いくつかの外れ値が確認されていますが、概ね安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績の観測値を示し、黒い丸で囲まれたものが異常値とされています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるレベルでの横ばいを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルとの間に明確な連続性や関連性が見られません。
– 予測モデルは現状の実績に基づき、それぞれ異なる水平線を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲で分布しており、予測されているものの多様化が不足していることが示唆されます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 予測値の安定性が強調されますが、実績データが限られた範囲でしか収集されていないため、モデルが適切に実際の変動を捉えているとは言い難いです。
– ビジネスにおいては、個人の経済的余裕度の予測が当初期待した通りであるとは限らないため、異なる予測モデルを検討するか、または実績データをさらに収集してモデルを改善する必要があります。
– 社会的には、一定の経済的余裕が保たれている可能性が示唆される一方で、外れ値が示すように、一部の個人は予測モデルから外れた振る舞いを見せています。これにより、社会保障政策や個別支援の必要性を再考する契機となるかもしれません。
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**:
– 青いプロットで示される実績データは比較的一貫していますが、特に明確な上昇や下降の傾向は見られません。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は横ばいの傾向を示しています。
– 紫の線（線形回帰）は時間と共に穏やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された部分が外れ値を表しており、いくつかの外れ値が観察されます。このことは一部のデータが予想外の変動をしていることを示しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しています。
– ピンクおよび紫の線は予測（ランダムフォレスト回帰と線形回帰）のトレンドラインを示しています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさ範囲を示しており、xAI/3σで表されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測データ（線形・決定木・ランダムフォレスト）の間での顕著な長期的相関は見られませんが、各予測方法による異なるトレンドの予測が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は全体的に0.6から0.8の範囲に多く集まり、実績データは狭い範囲で集中していますが、外れ値が存在するため分布は完全な正規分布ではありません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 一般的に、WEIのスコアが安定しているように見えますが、いくつかの外れ値があることから、一部の個人や特定の期間において予期しない変動が発生する可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰が予測する安定的なトレンドは、予測期間における急激な変動が少ないことを示唆しており、経済や社会において安定的な健康状態が維持される可能性を示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲が狭いため、これらの予測に対する信頼性は比較的高いと考えられます。データの安定性が増すことは、長期的な計画や施策においてポジティブな影響を与える可能性があります。
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**
– グラフの前半部（7月1日から7月13日）は変動が大きく、スコアは0.4から0.8の間で散らばっていますが、後半（7月14日以降）はほぼ横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日近辺に外れ値が見られ、異常値としてマークされています。これは一時的な大きなストレスの発生を示している可能性があります。
3. **各プロットの意味**
– 青いプロットは実績データを表しています。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰の予測を示し、安定したスコアを予測していることがわかります。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示していますが、表示されている期間ではほぼ安定しています。
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（ランダムフォレスト）は概ね一致しており、予測は現実の実績と大きくずれていないことが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが極端な変動を除き、全体的に密集しており、強いストレスのパターンが少ないことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 前半の変動は個人の心理的ストレスが一定の日に急激に高まったことを示唆しており、このような変動を予測・管理することは重要です。
– 安定した予測は、今後のストレス管理における計画の参考になると考えられます。長期的にみて安定しているため、大きな問題は発生しにくいと予測されます。
全体的にこのデータは心理的ストレスが一時的に発散することで抑えられているとも解釈できます。ビジネスにおいては、従業員のストレス管理対策を講じると同時に、予測データを適切に活用することでより良い職場環境を提供でき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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 初期は「実績AI」データがばらついていますが、その後、緩やかな上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として識別されたデータ点がいくつか存在しますが、一般的には大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績AI」のデータを示し、グラフの初期部分に集中しています。
– 赤い「予測」のデータは以降の傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰が高いスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期は「実績AI」との関係性が見られますが、その後は予測モデル間で一定の差異が生じています。特にランダムフォレスト回帰と他のモデルでの差が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データはかなりばらつきがありますが、全体として上昇トレンドを予測しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人々は初期の不安定さを感じつつも、今後のポジティブな成長を期待すると考えられます。
– ビジネスや社会的には、個人の自由度と自治の向上が予測され、これにより個々の経済活動や経済指標がポジティブな影響を受ける可能性があります。
全体として、このグラフは個人の自由度と自治に関する指標がポジティブに推移することを示唆しており、長期的に明るい見通しを感じさせるものです。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は、中央値付近でのばらつきがあり、特に上昇や下降の明確なトレンドは見られません。
– 予測データ（XAI/3σ線）は、7月9日以降に上昇しています。予測の線形回帰とランダムフォレスト回帰は横ばい傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには数点の外れ値が観察されます。これらは黒い縁で囲まれており、通常とは異なる状況の存在を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いドットは実績のデータを示し、予測データは異なる方法（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。
– 灰色範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内での変動が予測されています。
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比較から、予測手法によって異なる傾向が示されています。特に線形回帰や決定木回帰とランダムフォレスト回帰の差異が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは幅広い範囲に分布しており、予測に対して変動があります。ただし、全体としては予測モデルから大きく外れるデータは少ないです。
6. **直感と社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアが一定の安定性を持ちながらも、外れ値の存在は不安定な経済や社会問題を示唆する可能性があります。
– ビジネスにおいては、外れ値をどう扱うかが重要です。リスク管理や予測精度の向上が求められます。
– 社会的には、全体の公平性・公正さが改善される可能性を示すため、政策介入や資源配分の見直しが考えられます。
これらの洞察は、データ駆動型の意思決定や政策設計における重要な指針となります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は7月前半に集中しており、その後はデータがないため、未知の期間が続く。
– 予測値が3種類存在し、形勢が異なる:
– 線形回帰（青い線）は一貫した横ばいを示している。
– 決定木回帰（緑色の線）は停滞を示し、若干の上昇が見られる。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）はわずかながら上昇傾向を示す。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の中にいくつかの外れ値が黒い丸で示されている。
– 全体的な実績データの集中度が高く、一部が外れ値として認識されている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は、過去の観測データ。
– 予測は3種の異なる回帰手法により将来のWEIスコアを推測。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示し、その中に実績が含まれることもある。
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が最も楽観的な予測を示す一方、他の手法はより現実的または保守的な見積もりを提供。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが予測の不確かさ範囲内に収まることが多く、予測モデルの信頼性がある程度担保されている。
6. **直感と影響**:
– 人々は、予測手法ごとに異なる見通しの存在により、对于未来の見通しに対する意識が分かれる可能性がある。
– 経済的、社会的にこの変動が持続可能性や自治性に影響を及ぼすと考えられ、その調整が必要かもしれない。
– ビジネス戦略においては、少し高いランダムフォレストの予測に基づいた慎重かつ前向きな対応策を考える価値があるかもしれない。
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:
以下のポイントに基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフのプロットは全体的に横ばいの傾向を示しています。実績（青い点）はほとんど変動がなく、一定の範囲内に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部に外れ値があり、その周囲が黒い円で囲まれています。大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ（実績AI）を示しています。
– 不確かさの範囲（灰色の領域）は、予測の信頼区間として機能しています。
– 予測には線形回帰（青線）、決定木回帰（緑線）、ランダムフォレスト回帰（紫線）が含まれます。それぞれがデータに対して異なる予測パターンを示していますが、全体的に安定した予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測間には大きなズレはなく、全体として予測が現実を適切に捉えていると思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの実績は、同一の密度でのプロットが多いことから、特定の範囲に集中しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 安定した実績と予測は、社会基盤や教育機会が現在の水準を維持できていることを示しており、急変がないため、特段の対策は必要ないと直感的に感じます。
– ビジネスや政策の観点からは、現状維持が望ましいと考えられるかもしれませんが、長期的な改善を目指すための新たなアプローチを検討する時期に来ているとも解釈できます。
全体として、表示されたデータは非常に安定しており、特段のリスクがない状況を示しています。しかし、このまま放置するのではなく、さらなる改善や発展を目指すべき時期であると言えるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– グラフの左側には、実績データの散布が見られますが、それ以降は予測データに移行しています。
– 予測データは一定の水平線を描いているため、今後は安定した推移が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にいくつかの外れ値が特定されています（黒い丸で囲まれたデータポイント）。
– 外れ値を除けば、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、過去のデータを表しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）と水色の線（線形回帰）は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、xAI/3σで表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測手法（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）が比較されています。
– 両方の予測がほぼ同じ傾向を示しており、モデル間の一致が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布には多少ばらつきがあり、外れ値が存在するので、データセット全体の平均的な相関というより、局所的な変動が特徴といえます。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– 現状の変動範囲を考慮しつつ、将来的には安定した推移が期待できるため、安定した成長や持続可能な社会を目指すビジョンを描くことができそうです。
– ビジネス的には、外れ値や過去の変動に注意を払いながらも、安定的な戦略を築く余地があることを示唆しています。
全体的に、このグラフは過去の変動から今後の安定性への移行を示しており、予測が安定していることから、比較的リスクが低い状況を表しています。それを考慮した長期的な戦略の構築が可能です。
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:
こちらのヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに時間帯別の値が示されています。全体的に一貫したトレンドはなく、時間や日付により色の変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日には、15時から16時にかけて急激に値が下がり、濃い紫色で示されています。
– 逆に、7月5日の15時と7月6日の16時には明るい色（黄色や緑）で示され、急上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは値の大小を示し、紫色が低い値、緑色や黄色が高い値を意味しています。
– 指標が時間帯によって変動する様子が視覚的に示されています。
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比較すると、時間ごとに変動があり、特に午後15時から19時にかけての変動が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間や夕方の時間帯に明るい色が多く見られることから、活動がこの時間に集中している可能性があります。
6. **直感的な感じや影響**:
– ビジネスにおいては、特定の時間帯での活動の増減が見られるため、資源の適切な配分や戦略的な意思決定に役立ちます。
– 社会においては、時間帯別の活動パターンを理解し、混雑の予測や交通量の調整などに利用できるでしょう。
全体的に、このグラフは時間帯における経済活動の濃淡を効果的に視覚化しており、重点エリアを直観的に捉える手助けになります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 一部の時間帯（特に19時と23時）にかけてスコアに変動がありますが、16時近辺は一様に低く、その後急激に上昇しています。全体的には一日のうち、夕方から夜にかけてのスコアの変動が明確です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に8時と16時までのスコアは低めで、そこから急激に色が明るくなっている（スコアが上昇している）点が見られます。急な上昇は、重要な経済イベントや市場の開閉が関わっている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡はスコア（おそらく経済指標）の強度を示しています。濃い色はスコアが低く、明るい色は高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– データは異なる時間帯で色濃さが変わっており、一部の時間帯で他と連動する形でスコアが上がる現象が観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯（16時、23時）でスコアが高い傾向があるため、その時間のアクティビティがスコアに影響を与えていると推察されます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– ヒートマップを見る限り、活動が活発化する時間帯があり、この時間帯に高いスコアが見られることで市場の動きやビジネスの機会の発生を直感的に理解することができます。企業が資源を適切に振り分けたり、投資家が投資のタイミングを図る上で有用です。
このグラフを通じて、経済活動のピーク時間を特定し、その時間に対応した戦略を立てることが推奨されます。
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:
以下は、提供されたヒートマップ分析の詳細です。
### 1. トレンド
– 日付が進むにつれて、色の変化からいくつかの時間帯でデータの上昇傾向が見られます。特に、7月6日から7月8日にかけて、色が緑や黄色にシフトしており、スコアの上昇を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月6日の16時台において、急激な変動を示す黄色のセルがあり、そのスコアが他に比べて高いことが直感的にわかります。
### 3. 各プロットや要素
– 色の濃淡がスコアのレベルを示しています。濃い紫は低いスコア、黄色や明るい緑は高いスコアを意味します。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 日付と時間帯を縦横に見比べると、特定の時間帯が特定の日に変化するパターンが見られますが、具体的なサイクル性を示すものは少なく、むしろ単一のイベントが影響し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、時間帯ごとに色の変化があるため、日中と夜間のスコアに差異が存在し、特定のトレンドが存在する可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 経済活動が活発な時間帯や日が、特に7月6日以降に増加している印象です。これはビジネス上の機会がその期間に集中しているか、または経済指標が改善している兆しを示しています。
– 急激なスコアの上昇は、社会的または経済的なイベントがその期間中に発生している可能性を示唆し、その要因を掘り下げることでビジネス戦略を適応させる余地があります。
このグラフの変化を追跡し分析することで、変化要因を特定し、戦略やオペレーションに役立てることができます。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– ヒートマップ自体は時系列データを示していないため、特定の上昇、下降、周期性などのトレンドは直接見られません。ただし、各要素間の関連性には重要な情報が含まれています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップでは、著しく高いまたは低い相関が特異点として認識されます。高い相関は赤色、低い相関は青色で示されています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 各セルは異なるWEI項目間の相関を示しています。1は完全な正の相関、0は無相関を意味します。
– 特に、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との間には強い正の相関（0.85）が見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 個々のWEI項目間の関係性を理解するためには、相関が強いペアを見ることが重要です。「個人WEI平均」と「個人WEI（自由度と自治）」は0.76という高い相関が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– ほとんどのWEI項目間において、弱いから中程度の相関が見られます。これは、複数の異なる社会・経済的要因が絡み合っている可能性を示唆します。
– 「個人WEI（精神的ストレス）」と他の多くの項目は弱い相関を示しており、特に独立した要因として考慮する必要があるかもしれません。
### 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に関する洞察
– 高い相関関係は、政策制定やリソース配分において、ある分野への投資が他の関連分野にもプラスの影響を与える可能性を示唆しています。
– 特に、「公正性・公正さ」や「共生・多様性・自由の保障」との高い相関は、これらの要素が総合的なWEIの向上に強く寄与していることを示唆し、企業や政府の社会的責任強化に繋がるかもしれません。
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:
以下は、このWEIスコア分布比較（箱ひげ図）から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、各WEIタイプによって中央値や四分位範囲が異なり、多様なデータ分布が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（持続可能性と自活性）」において外れ値がいくつか観測されます。これらは特定の期間や条件で異常なスコアを示した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図は、中央値や四分位範囲を視覚化し、データの散らばりと集中度を示しています。
– 色の違いは各WEIタイプを区別するために使われており、特に意味があるかはグラフの文脈次第です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての視点は示されないが、複数のカテゴリーがあることで、分布の広がりと偏りを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などのカテゴリーは比較的広い範囲にデータが分布しています。
– 各WEIタイプ間の相関を確定するためには、追加の統計解析が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**:
– 直感的に感じられることは、異なる経済や社会の側面が様々な程度で安定または変動していることです。それにより、政策立案者やビジネスリーダーが特定の領域に注目する必要性が示唆されます。
– 外れ値の存在は、特定の条件下で予想外の影響があることを示しており、これにより早急な調整が求められるかもしれません。
この情報を活用することで、WEIスコアの変動要因をより深く理解し、改善のための方策を立てることができるでしょう。
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:
このグラフは、経済カテゴリにおけるWEI（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）によって可視化しています。以下に具体的な分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、一貫した上昇または下降のトレンドは明確には見られません。
– データは第1主成分および第2主成分の両方に分散しており、周期的なパターンも特に観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分で−0.3付近および第2主成分で−0.2よりも低いところに外れ値のようなデータポイントが存在します。
– 値が極端なデータになるほど異常状態や特異な状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはデータポイントを示しており、その位置が主成分間の関係性を反映しています。
– 横軸（第1主成分）はデータのばらつきの54%を説明し、縦軸（第2主成分）は14%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のデータ点が同様の領域にクラスター化されている場合、共通の因子や出来事に影響されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的均一で、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。
– これにより、分析対象となる要素が多様な要因によって影響を受けている可能性が示唆されます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、主成分分析における各軸の重要性から、経済指標が様々な要因に影響され、多面的な分析が必要であることを示しています。
– ビジネスや政策決定においては、特に外れ値の検出や主要成分における変動を注視することで、市場予測や経済政策への適用に資するでしょう。
これらの洞察を基に、より具体的な経済活動の分析や予測が可能になります。
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。
