📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
このデータセットでは、2025年7月の30日間におけるWEIスコアの動向に焦点を当てています。提供されたデータは、個人と社会の両方の平均スコアを含む複数の項目に渡っています。以下に、重要な傾向、異常、パターン、及び背景要因についての分析結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**は、分析期間を通じてわずかな上昇傾向を示しています。特に、7月初旬ではスコアが低下したものの、その後7月6日から8日頃にかけてスコアは上昇し、再び安定しています。
– **個人WEI平均**は若干の増加傾向が観測され、「健康」や「自治の自由度」の改善がわずかに貢献していると推測されます。
– **社会WEI平均**は期間中に複数の急激な上昇を見せており、この象徴的な動きは「社会の持続可能性」と「共生・多様性」の評価が一時的に上昇したことに関連しています。
### 異常値の検出と背景要因
– **異常値**は7月2日、3日、6日、及び7日にかけて、特に総合WEIや個人及び社会のWEI平均で多く指摘されています。これに対応する要因として、社会基盤や社会的多様性、持続可能性の評価の急な変動が影響している可能性があります。
– 7月3日から4日にかけての低いスコアは、恐らく社会的公正や持続可能性に関する懸念が悪化した結果かもしれません。
– 逆に7月6日からの急激な上昇は、社会の持続可能性および多様性評価の改善に伴うものと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解結果として、主要なトレンド成分で見られるのは季節性ではなく、社会的変数の影響がより顕著であることです。周期的に見られるスコアの上昇と下降は、社会的イベントや政策変更に基づく可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、個人の経済的余裕と社会の社会基盤の項目に強い正の相関が示されています。これは、個人の経済状況が社会基盤に関連していることを示唆しています。
– 社会の持続可能性と教育機会も高い相関が見られ、その背景には政策や教育投資の影響が考えられます。
### データ分布
– **箱ひげ図を用いた分析**では、全体としてデータ分布が均一で無いことを示しています。特に一部項目で外れ値が観察され、これが全体のWEIスコアに影響を及ぼしています。
### 主要な構成要素（PCA）の寄与率
– 主要な構成要素分析（PCA）では、PC1が総変動の59%を説明しています。これはWEIにおいて経済的余裕、社会的持続可能性、及び教育機会が主なドライバーである可能性を示唆しており、政策の影響を受けやすいと考えられます。
– PC2は12%の寄与率を持ち、社会的公正や多様性の要素がここに含まれていると考えられます。
### 結論
以上の分析結果から、WEIスコアは主に社会の持続可能性、多様性、及び個人の経済的安定性に対する評価の変動により影響されていることが分かりました。季節的な変動というよりは、イベントや政策の影響を受けやすい項目がスコアに影響を与えていると推
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、最初期には小さな変動を持ちつつ、おおむね横ばいから緩やかな上昇トレンドを見せています。
– 予測データでは、7月15日以降、3種類の異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。線形回帰の予測は横ばい、他の2つはわずかながら異なる上向きの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値がいくつか見られ、それらはグラフ上で黒い円で囲まれていますが、これらの影響は全体のトレンドに大きな影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値で、Xマークは予測値を示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさの範囲（±3σ）を示しており、不確実性が高い状況を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法ごとに異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰は他の2手法よりやや高い増加を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は評価日の初期においてやや変動が大きいものの、全体的には安定的であり、予測範囲内にほとんどのデータが収まることから実績と予測の間に適度な相関がある可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、経済の指標としてのWEIスコアは安定しており、予測値も大きな変動を示すものではないことから、経済状況が今後も安定的であると感じられます。
– ビジネスにおいては、この安定的な伸びの予測は、計画を立てる際にリスクが少ないと感じさせる可能性があります。しかし、予測の不確実性も考慮に入れることが重要です。
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:
このグラフは、経済カテゴリにおける個人のWEI平均スコアの30日間の推移を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 期間の初め（2025年7月初頭）から中旬にかけて、実績のWEIスコアはおおむね横ばい状態です。
– 予測ライン（線形、決定木、ランダムフォレスト）は全体的に安定またはわずかな上昇を示していますが、値が0.8で静止しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で囲まれたデータポイントは外れ値を示しています。これらの値は、他のデータポイントと比べて視覚的に異なりますが、WEIスコアの範囲内には収まっています。
– 特筆すべき急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績のデータを示します。
– 赤色の×は予測を示していますが、このグラフでは表示されていないようです。
– 異常値は黒いサークルで囲まれています。
– 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**:
– 現在の実績データと予測がどのように識別されるかは明確ではありませんが、実績データは安定しており、予測はそれを支持するかのように一定です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.6から0.8の範囲内に集中しており、外れ値を除いて、ある程度の一貫性が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアの安定性は、個人の経済活動や消費行動が比較的安定していることを示唆している可能性があります。
– 予測の安定したトレンドは、今後も大きな変動が予想されにくいことを示し、経済状況が一定しているというメッセージを与えます。
全体として、このグラフは個人の経済的な活動が安定していることを示しており、特にビジネスや政策においても、現状を維持することが予測されています。
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:**
– 初期の数日間、WEIスコアはばらつきながらもおおむね0.6から0.8の範囲で変動しています。グラフの後半では、予測線が水平であり安定的です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は黒い円で囲まれています。これらは実績データの中で目立ち、予測されていた範囲から外れる点を示しています。
– 急激な変動は見られませんが、実績データがランダムに散らばっています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青い点（実績）：** 実際のWEIスコアを示しています。
– **赤い×（予測）：** AIによる予測値を示しています。
– 線の色は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示し、それぞれの予測トレンドに違いが見られますが、ここでは全てほぼ水平です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは予測が開始する前の初期に集中しており、予測の不確かさが少し広がっています。
– 予測線は時間経過とともに安定しており、特にランダムフォレスト回帰はより高い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの分布は均一に広がっており、特定のトレンドに従っているというよりもランダムです。
– 予測の範囲内に大部分のデータが収まっているため、モデルの適合度は良好と言えます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響:**
– データのばらつきから、社会や経済において不安定な要素が影響している可能性を感じます。
– 予測が安定しているため、将来的な安定が期待されますが、外れ値が社会的またはビジネス面での予期しない変動を示している可能性もあります。
– 実績データの幅が広いので、次のステップとして、予測モデルの再評価や改善の余地があるかもしれません。
このような分析からは、モデルの精度向上や、更なる変動要因の調査が考えられます。
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**
– 実績（青い点）は最初の1週間で分散が多く、評価日が進むにつれて安定しているように見えます。
– 予測（紫のライン）は徐々にWEIスコアが上昇しており、7月15日以降は横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 始めの方の期間で複数の外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られますが、それ以降の期間では安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、紫のラインは予測値（3つの異なる手法による）を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、予測範囲が狭いことから、予測がかなり自信を持って行われていることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 3つの予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間で大きな違いはなく、同様の予測トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 当初の実績のばらつきを除けば、実績データと予測データが比較的高い相関を持っているように見えます。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 初期の不安定さにもかかわらず、個人WEIスコアは一貫した改善傾向を示しており、経済的余裕の向上を直感的に感じます。
– 安定したWEIスコアは、個人の消費余力の向上を意味し、経済活動にプラスの影響を与える可能性があります。
– 予測の信頼性が高いことは、今後の経済計画の策定や個人消費の動向の分析に役立つでしょう。特にこの予測が正確であれば、金融商品や消費者向けサービスの企画において参考になるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は、期間内で大きな上昇または下降のトレンドは見られず、比較的一定であると見受けられます。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として数回の異常なスコア（黒い円で囲まれている）が観察されます。他のデータに比べて低いスコアであるようです。
– 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**
– 実績データ（青いドット）は、観測された個人の健康状態のスコアを示しています。
– 外れ値は未測定や予期しない変動を示しています。
– ランダムフォレストと決定木回帰は将来のスコアの予測をモデル化しています。
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予測はわずかに上昇していますが、決定木回帰予測は横ばいで、実績データとの関連は弱い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲で集中していますが、外れ値が目立ちます。
– モデル予測と実績データとの間に顕著な相関は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 健康状態のスコアは期間中安定しており、大きなトレンドを示していません。外れ値への対処が必要です。
– 将来の予測がわずかに異なるため、異なるアプローチでのモデリングやその他の要因を考慮するべきかもしれません。
– 健康状態が安定していることは個人や社会にとって安心材料ですが、外れ値の解析を通じてより良い健康管理が可能になるでしょう。ビジネスとしては、予測の信頼性向上が求められます。
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:
このグラフでは、個人のWEI（心理的ストレス）の30日間のスコアが示されています。
1. **トレンド**:
– 実績値は概ね横ばい状態です。
– 線形回帰と決定木回帰予測は横ばいであり、ランダムフォレスト回帰予測はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの外れ値が見られ、他の点とは異なるスコアがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のドットは実際の観測値を示しており、黒い円で囲まれたものは外れ値です。
– 線は異なる回帰手法によ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**:
– 各予測モデルの結果は初期の実績値に比較的近いところで近づいていますが、長期的なトレンドではランダムフォレスト回帰が他のモデルよりわずかに上昇傾向を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データのばらつきが大きく、その後は安定しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– ストレスレベルが安定しているように見えますが、外れ値は特定のイベントや状況から生じた可能性があります。
– 予測がほぼ横ばいであることは、現在の状況が続くと見られていることを示唆しており、ストレス管理の施策が有効であるかもしれません。
– 社会的には、急激なストレス増大の兆候がないことは安心材料となる可能性がありますが、ストレスレベルが依然として一定の高さにあることに注意が必要です。
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AIのスコア（青色プロット）は、全体的に安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色線）は、安定したスコアが続くという予測を示していますが、計測期間後に上昇の兆しが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績AIスコアには外れ値が見られ、それらの値は黒い輪で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータポイントを示し、黒い輪は外れ値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内に実データが大半入っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと各予測手法の間に大きな乖離はありません。ただし、決定木回帰（緑色線）の予測は、他の予測手法と比較して一貫して低く見積もっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定で、予測の不確かさ範囲内に収まっています。予測との間に目立った相関関係は見受けられません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的にWEIスコアは安定しており、急激な変動は少ないと予測されます。これは経済的および社会的な安定を示唆しており、ビジネスや政策決定者にとっては安心材料となり得ます。
– 注目すべき点は、今後数週間でのランダムフォレスト回帰の予測が示すスコア上昇の可能性です。この予測が現実となれば、何らかのポジティブな変化が期待できるかもしれません。
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**
– 最初の期間（約7月1日から7月10日）では、実績のWEIスコアは変動しています。この期間を過ぎると、実績データは終了し、予測データが表示されます。
– 予測値は、おおよそ0.8から始まり、様々な方法の予測が類似した水平のトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには、いくつかの外れ値が含まれています（黒で丸囲み）。
– 実際のスコアはかなりの変動を示していますが、予測データには急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示し、赤い×は予測を示しています。
– 灰色の部分は予測の不確かさ範囲を示し、実績のデータより不確実性が小さいことを示しています。
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、大きな変動が見られますが、予測自体は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには広い範囲のスコアがあり、変動が激しいです。一方で予測値は安定した分布を示しています。
6. **洞察と影響**
– 実績データの変動が激しいことは、社会の公平性や公正さにおける不安定さを示唆しています。これは政策変更や経済の不確実性に影響を受けている可能性があります。
– 予測データの安定性は、将来的には基準を持たない一貫性のあるパフォーマンスが期待できることを示していますが、現在の不安定さへの対応が求められます。
– ビジネスや政策決定者にとって、安定性を生むための具体的介入や改善が必要とされるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）データは、おおむね0.7から0.85の間に横ばいのトレンドを示しています。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、比較的早期に0.9または1.0に一定するように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側にいくつかの外れ値と見られるデータポイントがあり、特に初期にWESスコアが急激に変動していることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績データは、計測された社会のWEIスコアを示しています。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値を意味しています。
– 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）は、スコアの将来的な推移を異なる方法で予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの間には、初期の実績スコアが反映されつつも、異なる予測を提示している傾向が見られます。
– ランダムフォレストモデルは特に高いスコアを示しており、線形回帰と決定木回帰よりも楽観的なシナリオを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集した範囲に分布しているため、比較的安定していますが、初期の外れ値によって一時的な不安定性が示されている可能性があります。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 初期のスコア変動は、社会的・経済的な一時的な混乱や変化を反映している可能性があります。
– 予測モデルが示す安定した持続可能性の向上は、長期的にはプラスの影響を期待できることを示唆しています。
– 特にランダムフォレストモデルが提案する高いWEIスコアは、持続可能性の改善による経済的および社会的な利益を期待するシナリオとして考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は、期間の前半で0.7〜0.8の間に集中しており、大きな変動はありませんが、わずかに増加する傾向が見られます。
– 予測値（特にランダムフォレスト回帰の紫の線）は主に安定して高い水準にあり、0.9以上で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには2つの外れ値が見られますが、全体として大きな変動はありません。外れ値は実績値が0.8を超える時点です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、全体的なパターンや変動の傾向を理解する手助けとなります。
– 灰色の範囲は予測の不確実さを示しており、データの変動がこの範囲内であることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には一貫性が見られるものの、予測値は実績値よりもやや高く設定されています。予測モデル（特にランダムフォレスト）は、より楽観的な予測を示しています。
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集中していますが、予測データはより高い水準を示します。予測精度は高いと考えられるが、外れ値をどのように扱うかが課題となるでしょう。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– 教育機会や社会基盤が安定していることが示唆されますが、一部の実績の外れ値が示すように、個別的な問題が潜在している可能性があります。
– 予測モデルのおかげで、将来的に教育機会の向上が示唆されていますが、目標達成には継続的な対策と監視が必要です。ビジネスや政策決定において、外れ値が示唆する潜在的なリスクをどう評価するかが重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体的に0.6から0.9の間で変動しています。特に急激な上昇や下降は見られず、比較的安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測ライン（ピンク色）は初期に急激な上昇を見せ、その後は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の点に黒い円が重なっていますが、これが外れ値を示しています。ただし、範囲内で動いていることから、大きな影響は少ないと考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績で、ピンクの線がランダムフォレストによる予測です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績データはこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データとピンクの予測ラインの間には一貫性があり、予測が実績をうまく捉えているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはやや密集しており、0.7から0.8の範囲に多くのデータが集まっています。このことは、WEIスコアがこのレンジで安定していることを示唆します。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフからは、WEIスコアが安定しており、大きな変動やリスクが少ないことが感じられます。この安定性は、社会の共生・多様性・自由の保障において好ましいと考えられ、長期間の政策やビジネス戦略にプラスの影響を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、安定した社会環境が投資や計画立案におけるリスクを軽減する要因となります。
このように、このグラフからは、WEIスコアの安定性と予測モデルの精度の高さが強調され、政策決定やビジネス戦略において信頼性のある指標となりうることがわかります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **時系列確認**: 日付が2025年7月1日から7月9日までの9日間のデータが表示されています。
– **上昇傾向**: 期間の後半、特に7月6日から9日にかけて全体的なスコアが上がっている部分が見受けられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 7月1日から3日にかけて、時間帯によって低いスコア（青や紫のセル）が見られます。
– **急変動**: 7月5日から6日にかけて黄色く表示されている部分があり、急激なスコアの上昇を示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の濃淡**: 色の濃淡がスコアの高低を示しています。パープルからイエローにかけてスコアが上昇しています。
– **密度・配置**: 特定の日付と時間帯に集中して高いスコアがあり、一定のパターンが形成されています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **時間帯ごとの違い**: 各日付内の異なる時間帯でスコアが大きく異なり、特定時間に集中的に高いスコアが出ています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯と日付で、安定的なスコアが観察されますが、明らかな周期性や規則性は確認できません。しかし、7月初めと比べて後半のスコアがより高くなっている傾向は明らかです。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、および影響
– **直感的な印象**: 色の変化から、スコアが急激に改善している部分に注目が集まるでしょう。これは短期間での経済活動の活発化を意味している可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: スコアの上昇は経済の活発化を示唆するため、ビジネスチャンスの増加や投資の好機を示しているかもしれません。急上昇するスコアを見れば、人の興味が特定の時間帯や活動に集まることで、新しい市場やニーズの形成が予想されます。
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:
分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップの色が時間に沿って変化していることから、全体的なトレンドがあります。初期の日付（7月1日～4日）は青や紫が多く、数値が低いことを示していますが、日が進むにつれて緑や黄色（数値が高い）になっています。これは、一定期間を経てスコアが向上していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日付や時間において急な数値の増加が見られます。特に、7月5日と6日が顕著です。ここでは急激な上昇があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、右側の色スケールで数値を視覚化しています。紫に近いほど値が低く、黄色に近いほど値が高いです。
4. **複数の時系列データ**
– 時間帯ごとのスコアが示されており、特に特定の日付での時間帯の差異が見えるため、時間の取り方によって異なるパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯におけるスコアの違いを考慮すると、日中と夜間で異なる傾向が見られるかもしれません。特に、時間が進むにつれ、特定の時間帯でのスコアが急上昇しています。
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**
– 日を追うごとにスコアが向上しているのは、経済状況が改善している可能性を示唆します。特にあるタイミングでの急な変化は、経済イベントや政策変更の影響である可能性があります。ビジネスにおいては、この変動を予測し、適切な戦略を立てることが重要です。社会的には、ポジティブな変化として捉えられる傾向があるかもしれません。
この解析では、ヒートマップが示すトレンドや変化点を把握し、関連する外的要因についてさらに調査す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:
## グラフ分析:
### 1. トレンド
– 各時刻で色が明るくなる傾向（特に後半にかけて色が緑や黄色になっている）が見られます。これはWEI平均スコアが上昇していることを示します。
– 明確な周期性は観察されませんが、後半のスコアが高いことが一貫しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 2025-07-05の16時と23時にスコアが急上昇しており、他の時刻と比べると目立った外れ値と言えます。
### 3. 各プロットや要素
– 色の濃淡はWEI平均スコアを表しており、明るい色ほど高いスコアを示しています。
– 縦軸の時間（時）は、どの時間帯にスコアが高いかを示しており、人々の活動が影響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
– 特定の時間帯において（特に16時から23時まで）、スコアが一貫して高いことが示されており、日中よりも夕方以降に高まる傾向があるようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 情報が限られているため、明確な相関関係は見受けられません。ただし、時間帯によってスコアが高まるパターンがあることがわかります。
### 6. 直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 時間帯によるスコアの変動は、人々の活動や経済活動に直結すると考えられます。
– 夕方から夜にかけてのスコア上昇は、消費活動が活発な時間帯を示している可能性があります（例: 退勤後のショッピングや飲食）。
– 社会的に重要なイベントや活動がこの期間に集中している可能性も考えられます。
– ビジネス戦略としては、夕方以降をターゲットにしたキャンペーンが効果的と言えるかもしれません。
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:
以下のヒートマップから得られる洞察をいくつか挙げます：
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時間的なトレンドを示すものではありませんが、相関の強弱が視覚的に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関ヒートマップには外れ値や急激な変動は示されませんが、相関が非常に低い、または高い箇所は注目点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さ（赤）は、相関の強さを示し、数値が高いほど相関が強いことを示します。
– 特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（経済公平性・公正さ）」の間では非常に高い相関（0.92）が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体は示されていませんが、各項目の相関関係が分析されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、個人と社会のWEI間で異なるテーマ間の相関が見られます。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の指標と低い相関を示している（特に「個人WEI（経済的余裕）」に対して0.03）ため、個人の健康状態は他の経済的要素に影響されにくい可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 社会全体の公平性や多様性の保障が経済的な公平性と高い相関を示していることは、包括的な政策やビジネス戦略が重要であることを示唆しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人の心理的ストレス」には逆方向の相関がある点から（0.13）、自由度が高まると心理的ストレスが減少する可能性があります。
このような相関分析は、政策決定やビジネス戦略の策定においてどの要素が重要かを理解する手助けになります。
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:
グラフ分析の専門家として、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの分布は全体的に0.6から0.9の間に集中しており、明確な上昇、下降トレンドは見られません。この期間内でのスコアは比較的安定していますが、各カテゴリ間での分布の違いが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（健全な表現）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」にはいくつかの外れ値がありますが、他のカテゴリでは外れ値はそれほど顕著ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の「箱」はデータの四分位範囲を示し、真ん中の線は中央値を示しています。ひげはデータの変動範囲を示し、円は外れ値を示します。
– カテゴリごとのスコア分布の形状（箱の大きさ、ひげの長さ）は、変動の程度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるカテゴリの間で、スコアの中央値や四分位範囲に違いが見られますが、時系列的なデータではないため、時間的な関係性はここでは評価できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」カテゴリは中央値が比較的高く、分布も狭いため、安定して高いスコアを持つことを示しています。
– 対照的に、「個人WEI（心理的ストレス）」は四分位範囲が広く、スコアの変動が大きいことを示しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 多くのスコアが右側に偏っていることから、全体的なWEIスコアが高いことが分かります。これは経済的健康が比較的良好であることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、個人の経済的安定が高い一方で、心理的健康が変動しているため、労働環境改善やメンタルヘルスサポートの重要性が浮き彫りになります。
– 社会的公平性や生態系配慮が安定していることで、持続可能性への取り組みの賜物と考えられます。
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、経済カテゴリーのWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上昇または下降トレンドは見られません。ただし、データポイントは均一に分散しておらず、一部のエリアにクラスタリングが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と見られるデータポイントはあまり目立ちませんが、特に第2主成分が高い位置にあるデータポイントがいくつかあり、これらは他のポイントから離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットはWEI構成要素の主成分分析による特徴を示しています。
– 第1主成分（寄与率0.59）はデータの大部分を説明しており、主要な差異を示します。
– 第2主成分（寄与率0.12）は主に残りの差異を説明し、この成分での広がりは少ないです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のデータポイントが第1主成分軸に沿って並んでおり、それに対して第2主成分方向に分散しています。これは異なる特性を持つグループとして捉えられるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分には目立った相関はありません。データの分布は広がりがあり、特定の領域への偏りは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIの構成要素において、特定の要素が全体に大きな影響を与えている可能性があります。
– 分析項目の中で、第1主成分が大きな寄与を示しているため、この主成分に関連した要素が、経済指標の主要な駆動要素であると考えられます。この情報を用いて、経済のモニタリングや政策決定に役立てられるかもしれません。
このPCA分析は、経済学者や政策立案者がより複雑な経済データを理解し、特定の要素が経済活動に及ぼす影響をより深く探る助けとなるでしょう。
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。