📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体的に上下動がありますが、7月2日から3日にかけては急激な下降が見られます。その後、一時的に上昇しつつ再度下降を繰り返しています。
– **個人不足平均と社会不足平均**: どちらも変動が激しく、7月3日は特に異常値が多く検出されています。
– **詳細項目**: 経済的余裕や健康状態など、個々の項目でも変動が激しく、特に経済的余裕では急上昇と急下降が混在しています。
### 異常値
– **時系列分析における異常値**: 7月2日と7月3日に多くの異常値が報告されており、これらは特定のイベントや状況が影響した可能性があります。例えば、政策変更や経済的ニュースが関連するかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解を行うことで、長期トレンドは安定的ではなく、短期間での大幅な変動が多いため、季節性のパターンは明確に捉えづらいです。残差は不規則な変動を示しており、背後に特定の要因がある可能性を示唆しています。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 社会的公正と持続可能性と自治性の間に強い正の相関が見られます。また、心理的ストレスは経済的余裕や健康状態との相関が低く、個別に影響を受けていることが考えられます。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 主要なデータには外れ値が多数存在しており、異常値が分布に大きく影響を与えているようです。これにより、各項目の中央値が実際の傾向を完全に反映していない可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2**: 主成分分析（PCA）によると、PC1が54%の寄与率を示しており、これは経済的な要因が大きくWEIに関与していることを示唆しています。PC2の寄与率は低いですが、他の要素（例えば、社会基盤や教育機会）が影響を与えている可能性があります。
### 結論
分析結果から、WEIスコアの変動は複数の要因が絡み合っている可能性が高いことが示唆されています。特に、社会的出来事や政策変更が異常値に影響を及ぼしていると考えられます。データは個人、社会、環境における複雑な相互作用を反映しており、これらを包括的に理解し対応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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフの時系列データは、主に2つの期間に分かれています。左側（2025年中旬）のデータは上下に散らばり、一貫したトレンドを示していません。その後、右側（2026年中旬）のデータでは、やや上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年のデータには異常値（黒い円）としてマークされたものがあります。これらが外れ値として影響を及ぼす可能性があります。
– 急激な変動は見られませんが、データが2つの異なる期間に分かれている点は特筆すべきです。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は実績（実績AI）を、緑の点は前年の比較AIのデータを示しています。
– 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）の線が用いられ、それぞれ異なる予測値を示しています。
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には直接の関連は見えませんが、過去のデータを考慮した予測が行われています。
– 予測モデルによって予測値が若干異なることから、モデル間での予測精度や特性の差異が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 左側の分布（2025年）は密集しており、特定の範囲に収まっています。
– 右側（2026年）のデータも一定の範囲内に収まり、周期的なパターンまでは見えませんが、ある程度の収束が示唆されます。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響:**
– 左側のデータ群の不規則性と、右側のデータ群の相対的な安定性から、市場や条件の変化がある可能性が考えられます。
– 外れ値として識別されるデータが実際のビジネスオペレーションにどう影響するかを評価することが重要です。
– 予測モデル間の差異を十分に理解し、最も信頼できるモデルを選定することが、今後の戦略策定にとって重要です。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 左側のデータは2025年のもので、WEIスコアが比較的一定しています。
– 右側のデータは2026年で、新しく急な上昇があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータには明確な外れ値が存在しています。これが「異常値」として強調されています。
– 右側の青い実線が急激に上昇しており、これは急変を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績」を示しており、WEIスコアが一定の範囲内にあることを確認できます。
– 緑色の点は「前年度」のデータで、右側で見られる新しい傾向を示しています。
– ピンクの線は「ランダムフォレスト回帰予測」を示しており、急激な変化を捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測ソース（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が存在し、ラフな見積もりがされています。特にランダムフォレスト回帰は外れ値を捉えているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ左の狭い範囲に集中した点から、データの集中傾向を確認できます。
– 右側のデータは広がりを持ち、新たな傾向や変化を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 見た瞬間に、2026年に何か新しい変動要因が発生したことがおそらく直感的に感じ取れます。
– ビジネス的には、新しい変動要素や外部環境の変化に対する対策を検討する必要があります。
– 社会的には、この変動が何らかの政策変更や社会的イベント（例えば新技術の導入や規制緩和）に関連している可能性があります。
このような情報をもとに、今後の対策やエリアの特定に活用することが可能です。
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:
グラフを分析し、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは比較的安定しているようですが、後半にかけて大きな間が空いています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は後半でやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値（黒い円で表示）が存在していますが、その後は安定しています。
– 一部予測は上下に急激な変動を示しており、特に線形回帰と決定木回帰がそれを表しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値、緑は前年の比較AIの結果を示しています。
– 紫の線はランダムフォレストによる予測で、継続的に上昇トレンドを示しています。
– 異常値は予測データ内において検出されている様子。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の値は予測の範囲内に収まる場合が多いが、それでも一部の予測は大きな乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ（特にランダムフォレスト回帰）との間には比較的強い相関が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– ランダムフォレスト回帰による予測が安定して上昇していることから、経済活動の活発化が示唆されるかもしれません。
– 初期の異常値の検出は、当初の不安定さを反映している可能性がありますが、後半の安定は潜在的な経済の成熟を示唆します。
– 今後の予測精度の向上により、社会経済の動向をより精緻に追跡し、政策やビジネス戦略の策定に役立つ可能性があります。
全体として、このグラフは、社会的および経済的な指標として、安定した成長と潜在的な改善の兆しを示しています。
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:
## グラフの分析
### 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。主要なトレンドとしては、大きく二つの期間に分かれています。
– **最初の期間**（左側）はスコアが比較的安定していて、ほぼ横ばいの状態です。
– **後半の期間**（右側）は変動が大きく、値が上昇する兆候が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
異常値として、前半では観測値（青いプロット）から逸脱したデータポイントが見られます。これらは、予測からの逸脱が疑われる点です。
### 3. プロット要素や要素の意味
– **青色のプロット**：実際の観測値を示しています。
– **赤い「×」マーク**：予測値を表していますが、その数は限られています。
– **緑色の濃淡**：前年のデータを示しており、年度ごとの比較が可能です。
– **紫やピンクの線**：さまざまな予測モデルによる値を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 前年のデータ（緑色）が後半になると上昇しており、他の予測モデルがそのトレンドを捉えようとしていることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期のデータ（青色）は、かなり密集しており横ばい状態ですが、後半の予測データは増加傾向で分布が広がっています。
### 6. 直感的洞察とビジネス/社会への影響
人間がこのグラフを見た場合、初期に比べ後期のスコアが大幅に上昇していることから、個人の経済的余裕が向上するというポジティブな印象を受ける可能性があります。ビジネスにおいては、個人消費の増加などが期待でき、マーケティング戦略の再評価や新商品開発の契機となり得ます。
### 結論
この分析によって、個人WEIスコアの動向を理解し、今後の経済活動や政策立案のヒントを得ることが可能です。各プロットや線の意味を理解することで、より精緻な予測と計画が立てられるでしょう。
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:
以下は、グラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 最初の評価期間では、実績（青色）が高い水準を維持しています。ただし、それ以降の期間は空白になっています。
– その後の期間に緑色の点で予測されているが、データが空いている期間があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の評価期間には異常値（黒の丸）が確認できます。これは通常のデータから外れている可能性を示しています。
– この異常値の前後に急激な変動が起きている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値で、これがどのように変化するかが示されています。
– 黒の丸は異常値を示し、これが予測範囲外にあることが示されています。
– 緑色のプロットは前年の比較値で、過去の状態を示しています。
– 紫、ピンク、赤の線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の関係により、予測の信頼性を確認できます。モデルの予測が実績と一致しているかを検証し、信頼性の高い予測モデルを選定することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の時点での実績と過去の比較データが大きく離れている場合、システムや環境に大きな変化があったことが考えられるため、これを詳細に検討する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 短期間での異常や変動は、個人の健康状態に影響し得る要因を示唆しています。例えば、特定の期間にイベントや環境の変化があった場合、それが健康状態に影響している可能性があります。
– 異なる予測モデルによって得られた将来の健康状態の推測は、医療や健康管理の戦略に影響を及ぼす可能性があります。
このグラフを分析することで、特定の期間における健康状態の変化や予測の信頼性について洞察を得ることができ、それに基づいて適切な対策を講じることが重要です。
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**
– グラフの左側には2025年中頃のデータが集中しており、右側には2026年中頃のデータが見られます。データのクラスターは2つの異なる時期に分かれていますが、パターンは特に明確なトレンドや周期性を示しているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータには異常値（黒い縁のあるプロット）が見られます。これらは特に注目すべきデータ点で、普段とは異なる心理的ストレスのレベルを示しています。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績AIによる実際のスコア。
– 赤いバツは予測AIによる予測スコア。
– 緑のプロットは前年の比較データで、過去のデータとの変化を示しています。
– 灰色のバーは予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）を示しており、予測の信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 異常値や予測値は主に序盤に集中しており、後半のデータは非常に密集していて安定しています。システムが早期に不安定だった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強い相関関係は見られませんが、特定の時期に増加した異常値や予測の変動が、心理的ストレスの時期的な影響を示唆している可能性があります。
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**
– グラフが示す異常値や予測値の急激な変動は、特定の時期に心理的ストレスが増加していた可能性があることを示唆しています。これにより、企業は従業員の健康管理やストレス対策に重点を置く必要があるかもしれません。また、前年と比較して心理的ストレスが安定しているかどうかを把握することで、長期的なメンタルヘルスのトレンドを把握する手助けとなるでしょう。
全体として、このグラフは心理的ストレスの短期的な変動と、それに伴う異常値の発生を示し、これらの情報を基にした健康管理の重要性を示しています。
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:
このグラフの分析と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色プロット）は、短い期間で比較的一貫したスコアを示しており、特定のトレンドは見られません。データ範囲が限られているため、長期的なトレンドの把握は難しいです。
– 予測データ（紫色ライン）は、一定のスコア範囲で保たれている様子が伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）は1つ存在していますが、それが実績データの中でどのような影響を持っているかの詳細まではわかりません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青色）は実際に観測された値を示し、予測データ（紫色）は回帰分析による未来の推定を示しています。
– 緑色のプロットは前年度のデータを示しており、過去のスコアと現在のスコアを比較するのに役立ちます。
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整合性があり、予測モデルが現実に即している可能性があります。
– 前年度データ（緑色）を利用して、季節的なパターンや継続的な変化を見極めることが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ内での特定の相関関係や非対称的な分布は特に見られません。データは基本的に安定しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– このデータが示す安定性と予測モデルの信頼性は、経済活動や関連戦略の長期計画策定に役立ちます。
– ビジネスにおいては、自由度と自治が安定していることが、環境変化に柔軟に対応する力を示しており、これは市場の変化に対する回復力を提供します。
このデータセットは短期間かつ限定的ですが、予測と実績データの精度を高めることで、より詳細で信頼性のある分析が可能になるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期段階では、実績AI（青いプロット）のスコアは横ばいですが、評価日が進むと予測AI（緑色のプロット）が登場し、ややスコアが安定傾向に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– WEIスコアの上部には異常値がいくつか観察できます。これらはシステム上の計測ミスや一時的な要因によって引き起こされた可能性があります。
3. **プロットの意味**:
– 実績AI（青）は過去のデータを示しています。
– 予測AI（緑）は、将来の予測を表しており、色の濃淡で信頼度が示されている可能性があります。
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、異なる手法での見通しを示しており、多少のばらつきが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値（線、ピンク、紫色のライン）は異なるモデルで計算されていますが、全体としては中程度の相関があるように見受けられます。
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は、およそ横ばいの関係が見られ、予測精度の向上が求められます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会の公平性や公正さを示すWEIスコアが安定していないため、政策や施策の見直し、あるいは新たな施策の導入が求められる可能性があります。
– 将来的に採用される予測手法によっては、より安定した社会的公平性を実現できる可能性があります。しかし、現在の多様な予測手法の中で最適解を見つける必要があります。ビジネスにおいては、より正確な予測モデルの採用が分配の効率性や公平性に寄与すると考えられます。
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**
– グラフは2つの主要な時期に分かれており、初期のデータ点はおおむね1.0に集まっているが、その後のデータ（2026年前半）は全体的に下がって0.6から0.8に分布しています。このことから、時間とともにWEIスコアが減少していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、いくつか異常値として示されている点があります。これが特に目立つ外れ値としての影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青色で示されています。また、予測データが複数の異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、実データに対するモデルの適合度比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間には比較のためのプロットが存在しますが、これらの予測と実績値の関係から、モデルによる実績値の予測精度の評価が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年の比較データ（緑色）から、前年に比べWEIスコアが低下していることが確認できます。これにより、持続可能性と自治性が減少傾向であることが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアの低下は、持続可能性と自治性の指標が弱まっていることを示しており、ビジネスや社会的に重要な課題を提起しています。この傾向が続く場合、持続可能な政策や自治性の強化が急務となる可能性があります。また、異常値の原因特定が重要で、それが改善されればスコアの向上につながる可能性もあります。
このグラフは、持続可能性の低下が懸念される状況を示唆しており、改善への迅速な対応が求められることを暗示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（青い点）**: 初期の段階では0.5から0.8の間で変動していますが、短期間で増加しているように見受けられます。
– **予測（紫の線）**: 線形回帰（細い紫の線）とランダムフォレスト回帰（太めの紫の線）は共に0.8付近を示していて、安定した高値に達する予想であることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）が7500-7700付近に存在し、予測または実績から逸脱していることがわかります。
– 初期の実績データには急激な変動は見られず、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青）**: 過去の実績値を表しており、WEIスコアが一定の範囲で安定していることを示しています。
– **予測範囲（灰色）**: 予測の不確かさの範囲を示し、現行の実績と一致しています。
– **前年（緑）**: 前年と比較してWEIスコアが継続して高い傾向にあることを示唆しています。
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べると、前年から一定の軸に沿って向上していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアが0.8付近に集中していることから、該当エリアでの社会基盤や教育機会が安定的に提供されている可能性があります。
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**:
– **安定性と成長性**: グラフは社会基盤と教育機会が安定しつつあることを示唆し、この安定性が地域や国の競争力増加に寄与する可能性があります。
– **異常点の影響**: 特定の異常値が見られるものの、全体の影響は限定的であるようです。それが一時的要因であれば、迅速な対策が必要でしょう。
このグラフから、社会インフラと教育機会が改善されているという積極的な見通しが示唆され、長期的な成長に寄与する可能性があります。しかし、異常値の原因解明が必要です。
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:
このグラフは、「共生・多様性・自由の保障」に関するWEI（Social Welfare and Empowerment Index）のスコアを時系列で示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータは横ばいですが、しばらくするとスコアが上昇しています。
– 後半のデータ（特に緑の点）は、別の時間枠で再度観測されたもので明確に右側に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値は目立ちませんが、初期の実績データにはいくつかの変動が見られます。
– 予測の方法により異なる傾向が示されています（線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績データを、赤い×印が予測データを表しています。
– 異常値と見なされるデータポイントには黒の円で強調されています。
– 緑の点は前年との比較データを示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測が古いデータに基づいて行われています。
– 予測モデルによるスコアの変化は似ている傾向がありますが、ランダムフォレスト回帰は他よりもスコアが高く推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データには若干のずれがありますが、全体として安定した高いスコアを維持しています。
6. **グラフからの直感とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高く維持されていることは、社会が多様性や自由の保障を持続的にサポートしていることを示唆しています。
– このトレンドが継続すれば、政策立案者や企業は包括的な社会プラン策定に自信を持てるでしょう。
– 異常値の識別は迅速な問題解決に寄与し、特定の時期や政策がスコアに大きな影響を与えた可能性があります。
このデータを活用し、人々の生活をより良くするための方策を考えるきっかけにできます。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 大局的なトレンドを判断するのが難しいですが、一部の期間で色が明るくなっていることが観察されます。これは、特定の時間帯でスコアが高まっていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に急激な色の変化があります。この日は他と比べてWEIスコアが高く、注目すべき変動です。
3. **各プロットや要素**:
– 色でスコアの高低が示されています。緑や黄色に近い色はスコアが高く、青や紫に近い色はスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯（例：7時、15時、19時など）の間で異なる傾向が見られます。特に、16時や19時ではスコアの変動が多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は視覚的に捉えにくいですが、日によってスコアの変動が顕著であることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや経済における最も活動的な時間帯とそうでない時間帯が分かります。これにより、ビジネスは効率的な資源配分や労働管理がしやすくなるかもしれません。
– 経済活動が時間帯や日によりどのように変動するかを理解することで、市場戦略の考案に役立つでしょう。特に、特定の時間帯で重点的に活動を行うと効果的であることが示唆されます。
この分析は、視覚的な要素から得られる情報をもとにした推測であり、さらに詳細なデータや文脈を考慮することで、より具体的な洞察を得ることができます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性**: このグラフはヒートマップ形式をとっており、時間帯と日にちによるスコアの変動を視覚化しています。色の変化を見ると、日付ごとや時間ごとにある程度周期的な動きがあると考えられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 非常に暗い色（紫色）の部分はスコアが低いことを示しており、特定の日付と時間に異常に低い変動があることを示しています。
– **急激な変動**: 日ごとに色が大きく変わっている箇所があり、特に7月5日から7月6日にかけてはスコアが大きく上昇しています。
### 3. 各プロットや要素
– **色の意味**: 白っぽい黄色から暗い紫色までの色のグラデーションは、スコアの高低を表しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
– **密度**: 密集している色エリアは、特定の時間帯にデータが集中している可能性を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **日付と時間帯の関連性**: 色の変化パターンから、ある特定の日付と時間帯の組み合わせによってスコアが変動している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 日中の特定の時間帯でより高いスコア（黄色）が観測されることから、昼間の活動が影響を及ぼしていることが示唆されます。
### 6. 直感とビジネス・社会への影響
– **直感的な理解**: 色の変化は、ユーザーに対して視覚的に強力なメッセージを伝え、特定の日や時間における活動の変動を直感的に理解させます。
– **ビジネスへの影響**: 特定の時間帯に活動が集中しているのを見て、企業はリソースをその時間帯に集中することで効率を向上させることが考えられます。たとえば、顧客対応やシステムの最適化が考えられます。
– **社会への影響**: 社会全体の行動パターンの理解に役立ち、政策の形成や改善案に関する洞察を提供することができます。
このヒートマップの視覚的情報を基に、関連する領域での戦略的な意思決定が促進されるでしょう。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド：**
– 全体的に、ヒートマップは時間帯と日付に対して色の変化を示しています。期間内の特定の日や時間において、濃淡が異なるため、特定の規則的なパターンが見えるわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 7月5日の16時には特に明るい「黄色」のセルがあります。これにより、この時間帯におけるWEIスコアが突出して高かったと言えます。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 色の濃さは社会WEIスコアの強度を示しています。濃い紫に近いほどスコアが低く、明るい黄色に近いほどスコアが高いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 特に時間帯ごとの差異が、スコアに影響を与えているように見えます。特定の時間帯でのパターンや曜日間の違いなどが気になるところです。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 時間帯によるスコアの変動が激しく、一部の時間帯で顕著に数値が変化しています。このことから、日ごとの時間帯に何らかのイベントや外部要因が関連している可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響：**
– 人々は、特定の時間帯に活動が最も活発になる傾向を示している可能性があります。特に7月5日の急激な上昇は、何らかの経済イベントや特定の社会的行動があった可能性を示唆します。
– ビジネスの観点から、このような時間帯を狙ってマーケティング戦略を調整することが考えられます。社会的な活動や消費行動が変化するポイントを見極める手助けになるでしょう。
このヒートマップから、特定の事情や行動の変化に基づいて、どういった時間帯に最も投資やリソースを割くべきかを考察するのに役立てることができるでしょう。
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**:
– これはヒートマップなので、時系列のトレンドに関する分析は直接的には行えませんが、異なるWEI項目間の相関の強さを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには外れ値は通常示されませんが、色の変化が急激な部分があれば、他の項目と著しく異なる相関を持つ項目であることを示す場合があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **赤色のセル**: 高い正の相関（~1.0）。
– **青色のセル**: 高い負の相関（~0.0に近い）。
– 中間色（オレンジ色から薄い青色）は、それほど強くない相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と社会WEI（公平性・公正さ）は非常に強い相関（0.90）を持っています。
– 総合WEIは個人や社会的要素と全般的に高い正の相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **強い相関**: 総合WEIと個人WEI平均（0.87）、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と社会WEI（公正性・公正さ）（0.90）。
– **弱い相関**: 個人WEI（経済的余裕）と他の殆どの要素（0.27-0.47）。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– **高い相関**が見られる項目間では、ある要因が改善・悪化するとそれに連動して他の要素も影響を受ける可能性がある。
– **低い相関**の要素は独立しており、他の要素に影響を受けにくいといえるが、孤立した政策や施策が必要かもしれない。
– 経済面での成長が社会制度の強化につながる可能性も示唆。政策立案者にとって、相関の高い分野を同時に改善する戦略が有効であることを示しています。
このヒートマップは、政策策定や経済分析において、どの分野間の関係を重視するかについて重要な手がかりを与えるでしょう。
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:
箱ひげ図を分析して、以下の洞察を得ます。
1. **トレンド**
– 全体的な傾向としては、各WEIタイプの中央値が水平に並んでいるため、特定の上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」で外れ値が見られるため、これらの領域で例外的な状況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、25％タイルから75％タイルまでの範囲（四分位範囲）を示し、中央の線は中央値を表しています。
– 箱の上下に伸びる線（”ひげ”）はデータの全体的な変動範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは異なる指標を示しており、特定の相関関係は示されていませんが、全体のスコアは似たような範囲にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の広さが異なるため、「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」は特に広範な変動を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 外れ値がある領域は、ビジネスや社会の注目領域かもしれません。たとえば、「心理的ストレス」の外れ値は精神的健康問題の存在を示す可能性があります。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」の変動は、社会的価値観や政策の多様性に関連する課題を示しているかもしれません。
これらの分析を通じて、より多くのデータを集めることで、これらのWEIスコアに影響を与える要因をさらに掘り下げることが可能です。
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、主成分分析（PCA）による経済データの可視化です。以下の視点から分析を行います。
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ず、データは散在しています。これは、PCAによって次元を削減したデータであるため、特定の時間的トレンドを示すものではないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントの大部分は原点付近に集中している一方で、左下や右上に位置するものは目立ち、これらが外れ値として解釈可能です。これらのデータポイントは、他と異なるパターンや特異な特徴を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– x軸は第1主成分で、y軸は第2主成分を示しており、それぞれがデータの重要な変動を示しています。寄与率は第1主成分が0.54、第2主成分が0.14です。したがって、全体的なデータの分散をかなり第1主成分が担っていることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このPCAプロットは、データ変数間の相関を視覚化します。同時系列データ間の直接的な時間的関係は示していませんが、クラスタリングによって似た特徴を持つデータが分布している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分は、同じ方向のデータポイントを形成していないため、これらの次元に顕著な相関関係は見られません。全体的に分布は中央寄りで、外れ値が少数存在する形態です。
6. **直感的な洞察および影響**
– このグラフから直感的に分かるのは、多くの観測が平均的な経済状態を示しており、一部の観測が特異な状況を表しているということです。外れ値がしばしば重大な経済事件や政策変更を反映することがあるため、これらのデータポイントには特に注目する必要があります。
– ビジネスや社会に対しては、市場の分析やセグメントの特定、異常値の原因を探ることが重要であることが示されています。これにより、リスク管理や戦略的意思決定の改善が期待されます。
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。