📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**は、初期から中盤にかけてほぼ横ばいで推移していましたが、7月6日から急激に上昇し、7月7日以降は高い水準で安定しています。これは、おそらく個人および社会のWEIスコアの一時的な向上によるものと考えられます。
– **個人WEI平均**は、7月後半で若干の揺れはあるものの、全体としてはやや上昇傾向が見られます。個々の要因の中では、「経済的余裕」や「自由度と自治」が影響を及ぼしている可能性があります。
– **社会WEI平均**は、安定して高めの数値を維持しており、「持続可能性と自治性」や「社会基盤・教育機会」からの寄与が大きいと推測されます。
#### 異常値
– **異常値**は、7月初頭に多く見られ、特に7月2日から3日にかけて総合WEIの急激な低下が目立ちます。この期間は、「経済的余裕」や「健康状態」、「心理的ストレス」の変動が影響している可能性があります。
– その後、7月6日以降に総合WEIが急上昇し、データの最終日まで高い水準を保つパターンが観測されました。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**によれば、7月3日から7月5日の間に負の残差が見られ、これが急激なスコア低下の背後にあると考えられます。これは、おそらく短期間の要因（例：短期的な政策変更や社会的イベント）に影響を受けたものと思われます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**では、「社会的持続可能性」と「社会インフラストラクチャ」間に強い正の相関が存在し、これが社会WEIの安定性に寄与していることが示唆されます。個人要因では、「経済的余裕」と「心理的ストレス」が反比例している可能性があり、経済的な要素がストレスに影響を与えていると考えられます。
#### データ分布
– **箱ひげ図**では、「社会的公平性」や「共生・多様性・自由の保障」のスコアがばらついており、外れ値が多いことから、具体的な政策や社会的イベントが影響を与えている可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**で、PC1が大きな寄与（59％）を占め、これがWEIスコアの主要な変動要素であると考えられます。PC1は、特に「社会的持続可能性」や「個人の経済的余裕」といった要因と関連している可能性があります。
総じて、データからは短期間の外的要因がWEIスコアに強く影響を及ぼす可能性が読み取れます。特に急激な変動は特定の要因やイベントに即座に反応していると考えられ、政策面での注意が必要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青いプロット）**：最初の数日間はやや下降気味ですが、その後安定しています。全体としては横ばいのトレンドといえます。
– **予測データ（赤い×印、その他の予測線）**：7月中旬以降、予測が急激に上昇し、0.9付近で安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 数値的には際立つ外れ値はないものの、一部の実績データが不確かさ範囲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**：実際に記録された総合WEIスコア。
– **不確かさ範囲（灰色の領域）**：実績データの予想範囲を示し、計測誤差やデータの不確実性を含みます。
– **予測線（異なる色の線）**：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）による将来の予測。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測手法は全体的なトレンドを捕捉しようとしていますが、それぞれ異なる特性を持っています。特にランダムフォレストが急激な上昇を示している点が特徴的です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは予測範囲内に収まり、多くの場合予測の信頼性が高いと示唆されます。
### 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**：短期間の安定性に対する安心感。ただし、予測の上昇が示唆するポジティブな経済見通しがある一方で、急変の可能性には注意が必要です。
– **ビジネスや社会的影響**：予測が実現すれば、経済の活性化が期待され、投資や消費活動が活発になる可能性があります。企業としてはこの見通しを元に積極的な投資を検討しても良いかもしれませんが、予測の不確かさを考慮するべきです。
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:
分析を行います。
1. トレンド
– 初期の約7日間は安定した横ばいに見えますが、その後予測の段階で線形回帰とランダムフォレスト回帰が上向きに変わっています。これは将来的にWEIスコアが上昇する可能性を意味します。
2. 外れ値や急激な変動
– グラフにはいくつかの異常値が観測されていますが、全体的な範囲には収まっています。これらは特異なイベントや例外的な状況を反映しているかもしれません。
3. 各プロットや要素
– 実績値（青）は予測が開始されるまではほぼ一定の水準にあり、予測モデル（線形回帰やランダムフォレスト回帰）は異なる傾向線を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。幅が広いほど不確実性が高いことを示唆します。
4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデル間では基本的に類似の方向性を示していますが、予測方法によって細かい違いがあります。
5. 相関関係や分布の特徴
– データの初期部分は比較的一定のレンジ内で分布していますが、その後の予測では増加が見られます。
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
– 初期の安定感からは安心感を得やすいですが、予測に示される上昇トレンドには成長への期待が感じられるでしょう。ビジネスにおいては資産価値の増大や売上の増加が期待されるかもしれません。急激な変動や外れ値はリスク管理の重要性を示しています。
全体として、安定性と成長への期待を織り交ぜた内容で、モデルの選び方により将来の展望が異なることを示唆します。
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**
– 実績データは、最初は0.6から0.8の範囲で変動していますが、特定の増減のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測線は、期間の中盤から1に向けて上昇し、その後横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の実績データには、外れ値と見なされるデータポイントがあります。
– 予測の誤差範囲外に一部の点が存在するため、これらの点は異常として扱うべきでしょう。
3. **プロットや要素の意味**
– 予測の不確かさ範囲（灰色の陰影部）は、予測値周辺の信頼区間を示しています。多くの実績データはこの範囲内にありますが、一部は外れています。
– 決定木回帰の予測線と線形回帰の予測線も見られますが、これらはランダムフォレスト回帰とは異なるトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるモデルの予測は、異なる未来の見通しを示しており、これによりモデル選択の重要性が強調されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが予測範囲を外れる場合があるため、モデル精度の改善が必要です。
– 実際のデータは予測チャンネル内で集中している一方で、極端な外れ値が存在することから、分布は一様ではありません。
6. **直感的な理解と社会・ビジネスへの影響**
– 実際のデータが複数の予測モデルと一致しない場合、予測の信頼性が問われる可能性があります。これは、実務においてモデルの見直しが必要であることを示唆します。
– ビジネスにおいて、モデル選択の重要性が浮き彫りになり、予測精度を高めるためのデータ解析が求められます。
この分析は、社会経済の変動や予測におけるデータの重要性を理解し、モデル改善の方針を示すものです。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、0.8前後で横ばいの傾向を示しています。
– 予測モデル（紫色の線）は一貫して高いスコアを予測していますが、わずかに異なるモデルによる予測値が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績プロットは他の値から外れており、黒の円で示された異常値として強調されています。
– しかし、急激な変動自体はあまり見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の測定値を示し、黒の円は異常値を示しています。
– 灰色の領域は予測モデルによる不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値はかなり近似していますが、ランダムフォレスト回帰がやや高いスコアを予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は、0.6から0.8の範囲で密集しており、予測モデルがそれを捉えていることがわかります。
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**
– 実績データは比較的安定しているため、個人経済状況に急激な変化はなさそうです。
– 予測モデルによる高いスコアは、将来的な経済的余裕の増加を示唆しており、これは経済的安心感をもたらすかもしれません。
– 経済予測に基づいた投資やファイナンシャルプランニングの参考となる可能性があります。
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、提供されたグラフの分析および洞察です：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は全体的に横ばいからやや下降傾向が見られますが、予測データでは上昇トレンドが予測されています。
– 線形回帰（予測）は徐々に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内にはいくつかの外れ値が黒い丸で強調されています。これらは一時的なスパイクを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の実績データを、赤い「X」は予測されたデータを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示す範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データイは近似していますが、予測モデルにより異なる将来のトレンドを描いていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度が比較的高く、多くのデータポイントが重なり合っています。
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**:
– 現状は安定しているが、予測では今後の改善が期待されています。
– 予測が正しければ、健康状態が改善されるため、経済的にも前向きな影響が期待できます。
このグラフは個人のウェルビーイング指標のパターンを示唆しており、企業の健康プログラムの効果測定や政策の効果の指標として利用され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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AI（青い点）は約7日間一定で、その後のデータは示されていません。予測データ（紫色の線）はわずかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データセットには外れ値が数個見られます（黒い円で囲まれた点）。これはデータの異常として識別され、注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のデータポイントを示しています。
– 紫色の線は予測を示し、複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による異なるトレンドが示されていますが、全体としてゆるやかな上昇が見られます。
– 灰色の陰影部分は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの変動に対して、予測データのトレンドは比較的一貫しています。特にランダムフォレスト回帰による予測が他のモデルと異なり、明確な上昇を描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲で密集していますが、予測はわずかに異なる範囲（上昇トレンド）を描いています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、心理的ストレスレベルが今後若干増加する可能性が感じられます。特に予測が上昇トレンドを示しているため、企業は従業員のストレス管理に対する対策を講じることが求められるかもしれません。
– 社会的には、ストレス増加の予測があるため、福祉や心理サポートの需要が増すかもしれません。
このデータは、今後の対策や計画を立てる際の貴重な指針として利用できるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は初め期間の時系列において比較的一定で、スコアが0.6から0.8の範囲で分布しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は一定期間から急に上昇し、その後横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの実績データが異常値として強調されています。外れ値は0.6付近や予測範囲を超える部分で確認できます。
3. **プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを表し、黒い枠で囲まれたプロットは異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測モデル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**:
– 線形回帰と決定木回帰の予測トレンドは示されていないが、ランダムフォレスト回帰の予測が突如スコアを急上昇させています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8の範囲に密集しており、全体的にはバラツキが少ない印象です。
6. **直感や洞察**:
– スコアが途中で急上昇しているため、この期間に何らかの外部要因や政策変化があった可能性があります。予測モデルがこれをうまく捉えているか、もしくは過剰に反応している可能性が考えられます。
全体として、このグラフはWEIスコアの安定性と急激な変化を捉えており、予測モデルにより異なるシナリオを視覚的に示しています。ビジネスや社会的には、期間中の急激な変化に注視し、予測値が現実に基づいているのかを検証することが重要です。
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:
グラフの分析は以下の通りです：
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は7月初旬に密集しており、その後、予測データに切り替わります。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は緩やかな上昇トレンドを示していますが、その他のモデル（線形回帰、決定木回帰）は横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内にいくつかの外れ値（黒い丸）が見られ、この期間の社会的・経済的異常が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績のデータ点を示し、予測データは異なる回帰モデルによる推定値を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データがこの範囲内に収まることが望ましいとされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測が全体的には安定していますが、ランダムフォレスト回帰モデルだけが他と異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.4から0.8の間の幅広い分布を示しています。特異な時期の変動があるかもしれません。
6. **直感的に感じることと影響**
– 公平性や公正さの指標として、安定した数値を示すことは社会信頼の構築に役立ちます。
– ビジネスや政策立案において、モデルの予測精度の妥当性を確認することで、正確な戦略立案が可能です。
このグラフは、特に実績データの変動や予測データの精度を理解することで、社会的な公正性を高めるための具体的な政策や措置の策定に役立つでしょう。
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**:
– 実績値（青い点）が7月初旬から中旬にかけて0.6から0.8の範囲で横ばいになっています。その後、予測結果は安定的に0.8から1.0の高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に2つの外れ値が確認できます。これらは大きく離れているので、何らかの異常または特異な状況が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績値を示し、Xマークは予測値を示しています。
– 黒い丸で囲まれたところが外れ値であり、何らかの異常が示唆されます。
– 予測の不確かさがグレーの帯で示され、データのばらつきに対する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**:
– 予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績の範囲を超えてそれぞれの手法で若干異なる長期的な傾向を示していますが、全体的に高スコアで維持されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に強い正の相関が伺えます。人工知能による予測精度は高いことを示しています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 実績値が予測に近い値を示しているため、データの短期的な予測は信頼できると捉えられます。ただし、外れ値に注意が必要で、これらは社会的または経済的な激変に関連する可能性があります。
– 企業や政府はこの安定した予測を基に持続可能性や自治性に関する戦略を検討することができ、外れ値の発生に対しては事前のリスク管理を行うことが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、比較的一定していますが、多少の変動があります。
– 予測線（緑、赤、紫色）は横ばいを示しており、いずれの手法でも将来のスコアは安定して推移する予想です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに対して、いくつかのプロットが黒い丸で囲まれ、外れ値として識別されています。予測と実績の間での急激な逸脱が見られる可能性がありますが、不確かさの範囲内ではあまり大きな異常は見られないようです。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは実績を示しており、比較的一定の分布をしています。
– 赤いバツ印の予測は個別の数値を示しており、これも安定しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体として、実績と予測は密接に関連しており、予測手法はすべて同様の傾向を示しています。どの手法も安定した予測を行っていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のスコアはお互いに近接して分布しており、全体として強い相関が見られます。
– データ内の変動は限定されており、予測モデルはその変動を適切に捉えているようです。
6. **直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**
– 社会基盤や教育機会の指標として、全体的に安定しているという印象を受け取ることができます。これは、政策や教育プログラムの予測可能性の高さを示しているかもしれません。
– 予測が全体として安定していることから、将来の計画や政策策定において、この情報を基に着実なプランニングが可能になると考えられます。
– 外れ値の存在は、特定の時期や要因での突然の変動の可能性を示すものであり、さらなる分析やモニタリングが必要かもしれません。
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:
以下が提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は大半が0.6から0.8のスコアに集中しており、一定の変動が見られますが、大きなトレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線は7月8日以降に示されていますが、いずれも非常に高いスコア（0.9から1.0）で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 少数の外れ値が0.8以上で観測されています。これらは他のデータポイントと比較して顕著な特徴を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、X印は予測データを示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測モデルがありますが、予測モデル間の差異は最終的にはあまり大きくありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は0.6から0.8に集中しており、予測モデルの高いスコアと比較すると現状の評価が低いことがわかります。
6. **直感的洞察と影響**:
– グラフから直感的に感じられることとして、現状の評価と予測の間に大きなギャップがあります。現状が予測される理想のスコアに達していないことは課題と捉えられます。これにより、改善に向けた取り組みが求められるかもしれません。また、外れ値の存在はそれらを特定し、その要因を理解することが誤解を防ぎ、さらなる分析の機会を提供します。
このグラフは、経済や社会政策の効果を測る指標として用いられ、改善の方向性を示すために活用されるでしょう。
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:
グラフを分析した結果、以下の洞察が得られました。
1. **トレンド**:
– 時系列に沿って、特定の日付におけるWEIスコアが変化しています。開始から数日は低めのスコア（青や紫）が多く、後半には緑や黄色で高いスコアを示しています。全体として上昇傾向が見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から6日にかけて急激にスコアが上昇し、7月7日以降にはさらに高くなる部分が確認できます。この急激な増加は、特定の出来事や政策変更の影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの大きさを示しています。より濃い紫色は低いスコア、緑色や黄色は高いスコアを示しています。このヒートマップの視覚表現により、どの時間帯で経済活動が活発化しているかが直感的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯での色の変化が見られ、日中（特に15時から19時）の変動が大きいことが明示されています。これは、日中のビジネス活動が集中していることを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯間でスコアが一致する傾向が見られます。同じ日の異なる時間帯での高スコアが重なっており、日中全体を通して一貫した経済活動の盛り上がりが示唆されます。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**:
– 期間の後半にかけてのスコアの改善は、経済政策や市場イベントが功を奏している可能性を示唆します。この上昇は、ビジネスや社会の活性化に寄与する繁栄期の始まりを示しているかもしれません。企業はこの上昇を捉えて戦略を強化するチャンスです。
このヒートマップは、経済の動向と時間帯による変動を直感的かつ詳細に可視化し、戦略的な意思決定において重要な洞察を提供します。
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:
1. **トレンド**
– 各レベル （15、16、19、23時）での色の変化を見ると、15時と19時のスコアは7月5日あたりから上昇し、他の時間帯における変動は緩やかです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 15時のスコアは、7月5日に急激に低下し、その後また上昇しています。これは一時的な外れ値として捉えられるでしょう。
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、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。特に7月の初めと中頃に高いスコアが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日付で異なる時間帯のデータを比較すると、スコアの増減に対して時間帯ごとに異なるパターンが見られます。これは、特定の時間帯における経済活動の影響を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 16時と19時のスコアがある程度連動しているように見えるため、これらの時間帯に共通の要因があると推測されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 企業においては、15時と19時の時間帯に何らかの重要な経済活動がある可能性があり、その変動に対応した戦略が求められるでしょう。
– 社会全体としては、一部の時間帯でのスコアの変動があるため、これらの時間への注視や対策が必要です。
このヒートマップは、特に特定の時間帯におけるスコアの変動に注目することで、経済活動の特異性や変動要因を探るための手がかりを提供します。
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**:
– 日付が進むにつれて、全体的に色が濃い紫から明るい緑や黄色に変わっていることから、社会WEI平均スコアが上昇していると推測できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中間の期間（特に7月5日と7月6日あたり）に、紫から黄色への急激な色の変化が見受けられ、これは急激な社会WEIの変化を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さが可視化されたスコアの高さや密度を表しています。紫が低スコア、黄色が高スコアであることがカラーバーから確認できます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 異なる「時間帯」と日付の組み合わせで、色が一貫していないことから、時間帯ごとに異なる傾向が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯や日付ごとにスコアの変動があり、時間帯別のスコアが大きく異なっている現象が確認できます。
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**:
– このヒートマップからは、一定の期間を経るごとに社会の状態が改善しているように見えます。この改善傾向は、政策の効果や経済状況の好転を示しているかもしれません。
– 企業や政策立案者にとって、特定の時間帯や日付でのスコアの急激な変動に注目することは、個別施策の効果を評価するうえで重要な情報を与えるでしょう。急激な改善ポイントに着目し、どのような変化が影響したのかを分析することで、さらなる最適化につながる可能性があります。
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、様々な「WEI（Well-being Indicators）」項目間の関係性を視覚的に表現しています。それぞれのセルの色が相関係数を示しており、赤いほど強い正の相関、青いほど強い負の相関を示します。以下に、この図から得られる分析を示します。
1. **トレンド**
– 期間が30日間であるため、トレンドというよりも瞬間的な相関を示しています。ただし、各指標間における関係の強さの一般的な傾向が読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップの性質上、外れ値や急激な変動は直接観測できません。しかし、相関が他と明らかに異なる箇所がある場合、それは興味深い視点を提供する可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 赤いセル（強い正の相関）は、ある指標が上がるともう一方も上がる傾向を示しています。
– 青いセル（弱ないし負の相関）は、一方が上がると他方が下がる傾向があることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 総合WEIと他の指標、特に個人WEI平均や社会WEI平均との間に強い正の相関が見られ、全体的な幸福度が個々のカテゴリーに強く影響されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI平均と自由度と自治の指標間に強い正の相関があります（0.79）。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と個人WEI（経済的余裕）には、強い相関があります（0.87）。
6. **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**
– 高い正の相関を持つ指標が多いことから、生活環境や経済・社会的条件が互いに密接に関連していることが示唆されます。
– ビジネスにおいては、特に社会的な要素（公正性、共生、多様性）が個人の自由度や幸福度と関連しているため、これらのポイントを強化する取り組みが有効である可能性があります。
– 社会的には、教育機会との相関がさほど強くないことから、これを強化する政策が必要かもしれません。
このヒートマップは、経済や社会政策の策定において、どの要素が特に相互依存しているかを洞察するために有用です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、各WEIタイプは横ばいの傾向を示していますが、それぞれのスコアの中心値やデータ分布に違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のカテゴリ（「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（自己成長と治癒）」など）で外れ値が見られます。これらは、特定の期間における異常な経済状況や社会環境の影響である可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図のボックス部分は、各カテゴリのスコアの中央値とデータの50%の範囲を示しています。これは、各カテゴリのWEIスコアがどの程度安定しているかを示す指標となります。
– プロットの位置と色の違いは、視覚的に比較しやすくしています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– グラフ自体は各カテゴリの横断的な分布を示すものであり、明確な時系列トレンドは表していません。ただし、期間が30日間であるため、その間の変動の把握に役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（生態系整と持続可能性）」は中央値が高く、経済的余裕は持続可能性と関連している可能性があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が低く、心理的側面の課題があることを示唆しています。
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に関する洞察**
– 経済的余裕が高いことは、個人および社会の安定に寄与していますが、心理的ストレスや自己成長の面での外れ値は、社会的課題として注目すべきです。
– ビジネスはこれらのデータを基に、ストレス管理対策や社員の幸福度向上策を検討することが重要です。
– 社会的には、持続可能性を高めることが、より良い経済環境を提供する可能性があります。
この分析を活かし、具体的な施策を検討する際に、これらのデータを重要な指標として考慮できます。
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、WEI（Weekly Economic Index）構成要素の主成分分析（PCA）を示しており、データポイントは第1主成分と第2主成分によってプロットされています。それぞれの軸は第1主成分と第2主成分を表し、それらの寄与率が示されています。
### 1. トレンド
– **分布**: このグラフでは明確なトレンドを示す線形の傾向というよりは、データが特定の領域に広がっていることが観察されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 目立った外れ値はなく、データは比較的均一に分布していますが、第1主成分が0.3付近のプロットは若干目立ちます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **プロットの密集度**: データポイントは中心付近に密集しており、これは多くの要素が平均的な影響を持っていることを示唆します。
– **寄与率**: 第1主成分が0.59、第2主成分が0.12の寄与率を持っており、第1主成分がデータ変動の大部分を説明していることがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の時系列データがある場合、それぞれのデータがどのように相互に関連しているかはこのグラフだけでは分かりにくいですが、第1主成分がより多くの説明力を持っていることが、それぞれのデータポイントに対する主要な影響要因である可能性を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 第1主成分と第2主成分の間に顕著な相関は見られませんが、第1主成分がデータの変動をより強く支配していることが推測されます。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な洞察**: 多くのデータが中心に集まっていることから、経済指標における一般的な動きは安定しており、大きな異常はないという印象を受けます。
– **ビジネスや社会への影響**: 第1主成分が重要な構造を説明しているため、政策決定者や経済アナリストはこの要素の変動を重視することで、経済全体の動向を把握するヒントを得られるかもしれません。安定した分布は比較的落ち着いた経済状況を示唆し、急な政策変更の必要性が低い可能性があります。
この分析は、具体的な理解を得るための一助となり、経済政策や市場戦略の調整に役立つ視点を提供します。
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。
