📊 データ分析（GPT-4.1による）
次のデータ分析に基づき、WEIスコアの個々の要素と総合的な変動を評価しました。
### 時系列推移：
– **総合WEI**: 2025年7月の最初の数日間で0.65から0.85まで顕著な変動がありました。特に、7月6日には0.85、7月3日には0.64と著しい変化が見られます。このような変動は、社会的または経済的な重要な出来事によって引き起こされた可能性があります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: 両者ともに急激な変動を示しており、特に社会WEIは7月6日と7月8日に0.91を記録し、非常に高いスコアとなった。これは、社会面での急激な改善や、新しい政策の導入などを示唆しているかもしれません。
### 異常値：
– 異常値は特に7月の初めに集中しており、これはデータの一時的な乱れかもしれないが、特定のイベントやショックが背景にある可能性もあります。例えば、7月6日の高スコアは、社会的な持続可能性とインフラへの大きな改善を反映している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差：
– STL分解を適用すると、データ内の季節性はそれほど強くなく、代わりに短期間での比較的大きな変動が支配的です。これは、分析期間が30日と短いことも影響しているでしょう。
– 残差成分は、予測困難な突発的イベントが頻繁に発生していることを示唆しています。
### 項目間の相関：
– 相関ヒートマップからは、社会的要因（特に持続可能性、インフラ、共生）が強く関連することが明らかになっています。これらの要因が増強されると、全体の社会WEI平均が上昇することが示されています。
– 個人の要因間では、経済的余裕と心理的ストレスが比較的高い相関を示し、経済状況が心理的な健康に影響を与えている可能性があります。
### データ分布：
– 箱ひげ図は、多くのWEIスコアが中央値付近に集中しており、重大な外れ値は少ないことを示していますが、いくつかのスコア（特に個人の経済的余裕）は一部の日に非常に高く図示されています。
### 主な構成要素 (PCA)：
– PC1（61%の寄与率）が最大の変動を説明しており、これはおそらく社会的要素が総合的なWEIの大部分を構成していることを示しているでしょう。PC2も重要な変動要因として認識されていますが、その寄与率は低く、個別要素の特異な影響を示唆しています。
これらの分析結果から、経済的余裕や持続可能性といった要因が重要なドライバーであることが示唆されており、これらがWEIスコアの変動に強く関連していることが見て取れます。今後は、社会政策や各要素の改善に注目し、このトレンドを維持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**
– 初期の実績データ（青い点）は、時間が経つにつれて上昇傾向を示しています。
– その後、予測データ（ピンク色の線）は一定の水準でほぼ横ばい状態となっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に黒い円で囲まれた外れ値がありますが、これは全体のパターンにはさほど影響しない数個程度です。
– 急激な変動は見られず、比較的一定の範囲での動きです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点: 実績データであり、最近の経済動向を示しています。
– ピンクの線: ランダムフォレスト回帰による予測値で、今後の見通しを表しています。
– グレーの範囲: 予測の不確かさを示しており、予測値に対する信頼区間を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 今回のグラフでは、実績データと予測データが主に比較対象となっています。実績データが予測の傾向を内包しており、そこから予測が導かれていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは上昇傾向にあり、予測と一致する部分が多いですが、外れ値が存在し、それが予測にどれほどの影響を与えるかは不透明です。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– **経済の改善傾向**: 初期のデータの上昇トレンドは、経済が改善しつつある兆候として直感的に受け取ることができます。
– **予測の安定性**: 予測が横ばいであることから、短期的には経済が安定期に入ると考えられます。
– **不確実性**: 一部外れ値が存在するため、予測された安定状態が揺らぐリスクも認識されるべきです。
– **ビジネス戦略**: 企業はこのような予測データを基に、中長期計画の策定やリスクマネジメントを行うことが期待されます。
全体として、このグラフからは経済状況の改善と安定の兆候、およびそれに基づくビジネス戦略の可能性が見て取れます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初めの10日間（2025年7月1日～2025年7月10日）辺りでは、WEIスコアは約0.6から0.8の間で横ばい状態です。
– その後、グラフには予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示され、特に線形回帰の予測はゆっくり上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初めの10日間のデータには、いくつかのデータポイントで外れ値が見られます（黒い円で囲まれた点）。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データで、実績の変動を示しています。
– 紫色、青色、水色の線は、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測で、将来のトレンドを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、はっきりした範囲になります。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと予測が同時にプロットされることで、予測と実績の関係が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは短期的には安定していますが、予測モデルは将来的に異なる振る舞いを示していることから、モデルによって異なる相関があることが考えられます。
6. **人間が直感的に感じることおよびビジネス・社会への影響**:
– 初期の安定したWEIスコアを見ると、一定の安定性があることが直感的に安心感を与えるかもしれません。
– しかし、その後の予測データは将来的な変動を示唆しており、状況が変わる可能性を示しています。これは経済活動の変動や成長機会、リスクを示唆するかもしれません。
– ビジネスにとって重要な点は、予測モデルに基づいて異なる戦略オプションを検討することでしょう。特に長期的な見通しに基づいて調整されるべきです。
これらの洞察が、経済活動やビジネスの意思決定に役立つ情報を提供することを期待します。
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:
以下は、グラフから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– グラフの左部分では、データポイントが0.6から0.8の範囲で変動しており、周期的な動きが見られます。
– 右部分では、予測線が表示され、横ばい状態でほぼ一定値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは外れ値として示され、他のデータよりもやや上部に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、その周りの黒い円は外れ値も示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の矩形で示され、未来の予測は3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲の中に収まっており、今後の予測がこれまでの変動範囲に収まることを示唆しています。
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は強い相関があり、予測モデルは比較的一貫した結果を示しています。
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**:
– WEIスコアの安定性は経済状況の健全性を示唆します。特に今後の予測が安定しているため、短期的な経済不安が少ないことが期待されます。
– ビジネスにおいては、予測どおりに推移することで、計画や投資に対する安心感があるでしょう。外れ値として示されるイベントは、特異な市場変動を意識させ、リスク管理の重要性を再確認させるでしょう。
このグラフは、経済における安定した状況を示し、予測モデルが十分にリスクを評価できていることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は。初期は一定ですが、7月の初めに急激な増減があります。その後、WEIスコアはやや不安定ですが高めの水準で推移しているようです。
– 予測（紫色およびピンク色の線）は全期間を通して高位でほぼ横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に外れ値（黒の円）が多く見られます。これは予期せぬイベントや市場の突然の変動を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータを示し、実際の経済的余裕感を表しています。
– ピンクと紫の線は予測されるWEIスコアで、異なる予測モデルによる将来の方向性を示しています。
– 灰色の帯は、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**
– 実績データと予測データには、初期の変動以外、直接的な一致や相関は見られませんが、予測の安定性は高い様子です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列全体で見ると、スコアは0.8付近に集中しています。これにより、比較的安定した経済的余裕感があることが示唆されます。
6. **人間が感じる直感とビジネス・社会への影響**
– 初期の不安定さは、市場が乱れやすい状況や個人の財務状況に変動があることを想起させ、多くの人がその影響を気にするでしょう。
– 安定した高い予測スコアは、今後の経済面での安心感を与える可能性がありますが、気候変動や政策変更といった外部要因が大きな影響を与える可能性も否定できません。
このグラフは、特定の期間内での経済的余裕感の変動を示唆し、ビジネス戦略や政策決定における参考になるでしょう。特に変動時期の分析は、リスク管理の重要性を示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、最初の期間で横ばいの傾向にあるように見えます。
– 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）はいずれも異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰は一定で、線形回帰は緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットに黒い円で示された異常値がありますが、大部分は0.6から0.7の間に集約されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績データを示し、予測値と比較するための基準となります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。大部分がこの範囲内にあります。
– 予測値は異なるモデルの結果が色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる傾向を示しているため、モデル間の予測結果の一致には差異があり、不確実性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは集中的に特定の範囲内に収まっており、予測モデルの中では一致度にばらつきがあります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 横ばいの実績は現状維持を示唆しているため、特定の改善施策が必要かもしれません。
– モデルによる予測の相違は、不確実性が高いことを示しており、意思決定において慎重な対応が求められるでしょう。
– 個人の健康状態の維持または改善に対する対応策を適切に実施することが重要です。
このグラフから、人間が直感的に感じるかもしれないこととしては、活動や施策の効果をより明らかにするためにさらなる分析と検討が必要である可能性があります。ビジネスにおいては、現状の維持では不十分である場合、積極的な変革が求められることを示唆しています。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績値はほぼ横ばいで安定していますが、予測は徐々に上昇する傾向があります。
– 特にランダムフォレスト回帰による予測が最も高い上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値の一部に異常値が含まれています。特定の日時において通常よりも高いストレススコアを示している点がいくつかあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、横ばいに保たれています。
– 赤い「×」が予測値を示し、それぞれのモデルによる予測の差異が見られます。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、実績値の範囲を大きくカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間では、回帰モデルが異なる傾向を示しており、線形回帰とランダムフォレスト回帰の結果がやや異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は期間の初期には広がりがありますが、その後は安定しています。
– 未知の要素が予測期間の初めに影響をおよぼした可能性があります。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– ストレススコアが安定していることから、現在の環境に大きなストレス要因がないか、対応策が機能していると推測されます。
– 予測の上昇傾向は、今後の環境変化に伴うストレス増加を警告している可能性があり、早期対応が求められるでしょう。
– 経済やビジネスにおいては、予測されたストレス要因に対応することで生産性を維持するための対策が必要となるでしょう。
以上の分析から、今後のストレスマネジメントの方針を再評価し、対応策を強化することが望ましいと考えられます。
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:
以下はグラフから得られる分析と洞察です：
1. **トレンド**:
– 実績のデータは横ばいで、ある一定の範囲内（0.5から0.8付近）で動いています。大きな上昇や下降の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）は31日目に向けてスコアが上昇しており、その後は横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには表示された外れ値がありますが、全体的には大きな異常な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青のプロット）**: 実際のWEIスコアを表しています。
– **予測（赤の×印）**: AIによる予測スコアを示しています。
– **異常値（黒い丸）**: WEIスコアの中で通常と異なる値が示されています。
– **不確かさ範囲（灰色の領域）**: 予測の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**:
– 時系列データは相互に補完し合い、予測モデルの信頼性や不確かさを評価しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭い範囲に密集しており、大きなばらつきはありません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 個人の自由度と自治に関する評価（WEIスコア）は、分析期間では比較的安定していることが示されています。
– ビジネスや社会においては、持続的なパフォーマンスの一貫性が重要であり、スコアが大きく変動しないことはポジティブに捉えられるかもしれません。
– 将来的な予測に関しては、予測モデルが示す軽い上昇トレンドが実現するかが注目されます。モデルの信頼性が高ければ、パフォーマンス向上の兆しとなります。
このグラフを通じて、特に予測に基づいた戦略的意思決定が求められる状況で、より良い判断材料を提供することが期待できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は最初の部分で変動が激しく、その後、一定の範囲に収束している。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は全体的に安定しており、高めのスコアで横ばいを示している。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は、ランダムフォレスト回帰とは異なるやや低めの値で一定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの初期に異常値がいくつか見られる（黒い円で囲まれた点）。
– その後、実績データの変動は安定しているが、僅かに下落気味。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績データ（青い点）がWEIスコアの実際の変動を示し、最初の不安定さから次第に安定さを得ている。
– 予測データ（X印）は、異なる回帰手法による予測値を示しており、それぞれのモデルの特性を反映している。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのエリア）が、初期には大きいが時間と共に縮小しているところが興味深い。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データの手法間での一致度は低いが、それぞれ一定の横ばい傾向を示している。
– ランダムフォレスト回帰が最も高い安定値を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期は高い変動性を示す一方、後半では予測値の収束により安定性を獲得している。
– 実績データと予測データの乖離が見られ、それぞれのモデルの精度を考慮する必要がある。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期のデータ変動は不安定性を示唆し、改善の余地があることを示している。
– 異なる予測手法の結果は、社会WEIの予測における手法選択の重要性を示唆。
– 安定した高いスコアがビジネスや社会において肯定的な信号を送る可能性がある。
– 全体として、予測の一貫性が向上していることは、今後の経済的公平性・公正さの評価において大きな進展を表している。
このグラフは、ビジネスや政策の立案において、どのような予測手法が信頼できるのかを見極める一端を担う。各手法の特徴を理解し、適切なモデル選択を行うことで、社会的公平性の向上に貢献できる。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間（最初の1週間程度）は「実績」データがばらついているが、全体としては大部分が0.8付近に集中しています。期間の後半では、複数の予測モデルによるスコアが一定の範囲に収束している様子が見受けられ、それぞれのモデルが異なる予測をしていますが、トレンドとしては横ばいで安定している様子が強く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期においては「実績」データが散らばっており、一部のデータが他と比べて外れ値とされているようです。対して、予測部分では大きな急激な変動はなく、非常に安定しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青い点は実績データで、これはリアルな結果を示しており、黒いサークルは外れ値を示しているようです。
– 赤い「×」が予測（予測AI）を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を表していて、小さな範囲なので予測がかなり安定していることが見て取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには、実績データと3つの異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。予測の安定性が高く、全体的に実績データよりも高いスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのばらつきに対して、予測結果はかなり高いスコアを持つ傾向があり、特にランダムフォレスト回帰が最高のスコアを維持しているかのように示しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– このグラフからは、現在の持続可能性と自治性のスコアが予測によって高く評価されており、その予測は非常に安定していることが示されています。このことは、社会的および経済的にポジティブな兆候として受け取られる可能性が高いです。ビジネスにおいては、安定した環境下での持続的活動が見込まれ、社会においても持続可能な政策や施策がさらに促進される可能性があります。
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:
グラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は、ほぼ水平に近い動きで、大きな変動は見られません。
– 予測データは、モデルによって異なりますが、線形回帰ではやや横ばい、決定木回帰とランダムフォレスト回帰では若干上昇しています。
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ありますが、全体的なスコアの変動範囲内にあり、重大な異常は見受けられません。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実際の測定値を表しており、各色の線は異なる予測モデルの結果を示しています。グレーの帯は予測の不確かさの範囲です。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間でのトレンドの違いがありますが、大幅な乖離はありません。ランダムフォレスト回帰の予測が他のモデルに比べて高めに出ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは主に0.8付近に集中しており、特定の期間でのスコアの安定性を示唆しています。予測モデルの分布は、実績データの範囲内で維持されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この安定したスコアは、社会基盤や教育機会の状況が特に悪化していないことを示唆します。ただし、外れ値は特定のイベントや政策の影響を受けている可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとっては、予測モデルが示す緩やかな上昇トレンドに基づいて、今後の戦略を調整する必要性があるかもしれません。また、外れ値の原因を分析することで改善点を見つけることができます。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 7月前半から中旬にかけて実績データ（青色プロット）はややばらつきがあるものの、全体的に横ばいの傾向が見られます。
– その後、予測データ（赤色プロット）では、標準回帰と決定木回帰の予測が横ばいを維持しています。また、ランダムフォレスト回帰は最初に少し上昇した後、横ばいに移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の最初の方で外れ値（黒い円で囲まれた青色プロット）が複数見られ、特に7月前半に集中しています。
3. **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、予測とは若干異なる値を持っています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、後半にかけて縮小しており、予測モデルの安定性が向上している可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの間には多少のずれがあるものの、全体的な傾向は一致しています。特に中旬以降は、予測モデルがより安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは、密度の高いエリアに集中しており、全体的に安定したWEIスコアが維持されていることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– グラフは、多様性と自由の保障に関する安定したスコアを示しており、これが維持されれば、社会全体で共生が向上していることを示す可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの安定性がリスク管理の向上や新たな投資機会に寄与することが考えられます。
この分析をもとに、社会政策やビジネス戦略を検討する際の基礎情報として活用することが期待されます。
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:
この時系列ヒートマップを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時系列全体を通して、7日以降に色が濃い紫から鮮やかな緑や黄色に変化しています。これは、スコアが全体として上昇傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日と7月9日、一部の時間帯で急激な色の変化が見られます。これは急激なスコアの増加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**:
– 色はスコアの高さを示しており、紫が低く、緑や黄色が高いスコアを表しています。時間帯により、スコアのばらつきがあることが視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯が縦軸に並んでおり、特定の時間帯（例えば15時や16時）が他の時間帯に比べ、スコアが高い傾向が見られることがあります。これは、特定の時間に経済活動が活発になることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアが大きく変動しています。これは、日ごとの活動や経済情勢の変化がスコアに影響を与え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、ビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップの色の変化を直感的に把握することで、特定の日に重要な経済活動が発生する傾向があると感じられます。
– スコアが高い日や時間帯をターゲットにしてビジネス戦略を組むことが考えられます。例えば、特定の時間帯を狙ってマーケティング活動を強化するなどのアプローチが可能でしょう。
このヒートマップを通じて、時間と日付に基づいたスコアの変動を直感的に理解し、効果的な意思決定に活用できるでしょう。
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**:
– グラフ全体を通して、各時間帯で色調の変化が見られます。特に中盤から後半にかけて、色が黄色に近づく傾向があり、これはWEIスコアの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯によって暗紫色から黄色へ急激な変化が見られます。例えば、8時や15時は変動が顕著で、急激な増減があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアのレベルを示しています。スコアが高くなる（0.78に近づく）ほど黄色に、低くなるほど紫色に近づきます。時間帯と日付ごとにWEIの変化を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で似たような色の変化が見られる場合、それらの時間帯に関連する要因がある可能性があります。例えば、15時と16時は類似したパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯での変化は他の時間帯に影響を及ぼしている可能性がありますが、詳細な相関関係を判断するにはさらなるデータが必要です。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップから、時間帯によって経済活動の高まりが推測されます。特定の時間帯でスコアが高いことは、その時間帯における経済活動の活発化や労働生産性の向上を示唆しており、各日で異なるピーク時間が戦略的な意思決定に寄与する可能性があります。企業はこの変動を考慮して運用計画や労働シフトを調整することが考えられます。
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:
この時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ上には明確な周期性が見られます。特に、日時によって色の変化があり、周期的にスコアの変動があります。
– 7月7日から7月10日にかけて、各時点でスコアが高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日には16時と19時にわたり急激にスコアが上昇しています。
– 23時においては、7月3日から7月5日までスコアが低い状態が続いた後、突然上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションがスコアの高さを表しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– 時間帯別に色が異なることで、1日の中でもスコアが時間帯で変動することが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯において連続した日数にわたり同様のスコア変動が見られるため、これらが何らかの社会的経済的な現象と関連している可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯（例えば19時と23時）で高いスコアが見られる箇所があることから、ある特定の時間帯に高い活動や出来事が集中している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このデータは、経済活動や社会的な行動が特定の時間帯に活発になることを示唆しています。この情報は、例えば営業時間の最適化やマーケティング活動のタイミング設定に利用できるかもしれません。
– 急激なスコアの変化は、突発的なイベントや社会的な出来事がこの期間中に発生した可能性を示しています。
このように、このヒートマップからは時間帯ごとの経済活動の傾向に関して多くの洞察を得ることができ、さらなる詳細な分析が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは特定の期間内におけるウェルビーイング指数（WEI）の様々な項目間の相関を示しています。高相関を示す赤いセルが多く、一般的に項目同士が関連性を持っていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個別の項目で異常に低い相関がいくつか見受けられます（例:「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間の相関 0.15）。これは、特定の健康状態の評価が自由度や自治の感覚にあまり影響を与えない可能性を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃い赤色は高い相関を示し、青は低い相関を示します。ほとんどの項目間で中から高の相関が見られますが、特に「総合WEI」と他の項目の相関は高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとして、各WEI項目同士の関連を30日間で見ることができます。これにより、特定の項目が時間の経過とともに他の指標にどのように影響するかを分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関を持っています（0.88）。これは、社会的な多様性や自由が全体的なウェルビーイングに重要な影響を与えていることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– 社会的な要因（公平性、持続可能性、共生など）の重要性が全体的なウェルビーイングに強く影響しているため、ビジネスや政策形成においてこれらの要素を考慮する重要性が高まっています。
– 個人の心理的ストレスが他のウェルビーイング指標に与える相関は限定的であり、心理的ストレスの軽減がまだ十分には他の指標に反映されていない可能性があります。
このヒートマップは、経済や政策立案者に対して、個人および社会のウェルビーイングを向上させるための重点分野を示し、関連する施策の方向性を示す有効なツールとなります。
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:
この箱ひげ図は、経済カテゴリにおける異なるWEI（Well-being Index）タイプのスコア分布を示しています。以下に、グラフから読み取れる重要な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、複数のカテゴリ間で比較的安定しています。全体的に0.6から0.9の範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（経済的余裕）や個人WEI（心理的ストレス）にいくつかの極端な外れ値が見られ、それが中央値よりも大幅に下に位置しています。このことは、特定のケースでの大きな経済的困難やストレスの高さを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の幅が広い場合、データの散布が広いことを意味し、中央値の線と箱の位置関係で中心傾向が分かります。例えば、社会WEI（公平性・公正さ）は中央値がやや高く、かなりの変動があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIタイプ間でバラつきや中央値に大きな違いはないため、特定のカテゴリに特有の支配的なトレンドは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（心理的ストレス）では中央値がやや低い一方で、分布のばらつきは大きく、この領域での改善が必要とされるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– スコアの分布が狭いカテゴリでは、社会や経済における安定性を表している可能性がありますが、外れ値が多い分野では、政策的な介入や支援が特に重要です。
– ビジネス的には、特定の領域（例えば経済的余裕や心理的ストレス）において、マーケットの潜在的な需要やリスクが顕在化しています。
これらのポイントは、WEIスコアの各側面における潜在的チャレンジを示しています。特に外れ値が目立つ領域については、さらなる調査や対策が求められそうです。
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、経済カテゴリに関連したWEI（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）で示した散布図です。各データポイントは主成分のスコアを表し、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは示されていませんが、データポイントは横に広がり、全体的に広範囲に分散しています。
– 第1主成分に沿っては、-0.3から0.3の間まで広がりがあり、第2主成分に沿っても-0.1から0.2の間の広がりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きく離れた外れ値は特に見受けられませんが、第2主成分の0.15以上に位置するポイントはやや目立ちます。
– 散布が稠密な領域から離れた部分に存在する点については、外れ値と見ることができます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は異なる構成要素の影響度を示しています。第1主成分（61%の寄与）と第2主成分（11%の寄与）によって、全体の約72%が説明されています。
– 色は特にないため、単一のクラスターとして解釈されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 直接的な時系列の関係を示すものではなく、構成要素間の関係性を示します。
– 各点間の密度や分布から、類似した特性を持つ要素のグループ化の可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に強い直線的な相関は見られませんが、広がりの分布により、データの特徴や特異点を分析するのに役立ちます。
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**:
– データは多様であり、特定の構成要素が突出しているため、特定の経済要因がどのように影響しているのか解釈可能です。
– バランスが取れていないまたは強調されている要因が特定されれば、経済政策立案者やビジネス戦略担当者にとって意思決定の材料となります。
このPCAグラフは、要因間の視覚的な理解を助け、どの要素が全体のバリエーションに大部分を寄与しているのかを示すため、戦略的な評価に役立ちます。
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。
