📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、特に7月6日以降に顕著な上昇傾向を示しており、0.84から0.85の範囲に向上しています。この上昇は、経済的要因や社会的状況の改善と関連している可能性があります。
– **個人WEI平均**は徐々に上昇し、7月7日から7月10日の間、多くの日が0.78以上を記録しました。これは個人の経済的余裕や社会的条件の改善を反映している可能性があります。
– **社会WEI平均**は、7月6日から7月10日までに最も急速な上昇を経験し、0.91に達しています。これは、持続可能性や社会的公正性の改善による影響を示唆します。
#### 異常値の分析
異常値は多く、特に7月2日から7月3日にかけての期間に集中しています。これらの日付に見られる異常値は、急激な変動や外部要因（例えば経済ニュースや政策変更）が影響した可能性があります。
– **総合WEIの異常値**（7月2日と3日）の低下は、個人のストレス増加や健康状態の一時的な悪化と関連していると考えられます。これらの変動は、同時期の**個人WEI平均**や**社会WEI平均**の低下とも一致しており、全体的な不安定性を示しています。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**で顕著な長期トレンドは、一般的に上向きであり、特に社会的要因の改善が反映されています。季節性の影響は微小であり、毎日の評価に大きく影響しないことを示しています。
– **残差**成分はいくつかの異常値によって説明されますが、全体のトレンドを崩さない範囲で変動しています。
#### 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心理的ストレスとの間には強い負の相関があることが示されています。また、持続可能性と社会基盤の間には正の相関があり、持続可能な社会的発展が教育機会の改善と結びついていることがわかります。
#### データ分布
– **箱ひげ図**からは、ほとんどの項目で中央値が安定している一方で、一部の項目については外れ値が見られます。例えば、**個人の心理的ストレス**においては外れ値が多数確認され、精神的健康に関する課題が存在する可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素分析 (PCA)**では、PC1が全体の変動の62%を説明しており、これは主に経済的要因と関連しています。PC2は11%を説明しており、社会の自由度や公正さに関連すると考えられます。
– したがって、WEIスコアは主に経済と社会的自由から構成されており、これらがスコア向上に大きく寄与していることが示唆されます。
### 結論
提供された360日間のデータに基づき、全体的な傾向としてWEIスコアは上昇しており、これは経済的改善や社会的公正の向上と結びついています。ただし、一時的な異常値は個人や社会の健康に関する課題を浮き彫りにしており、特定の期間において注意を要する動きがあります。PCAの結果は、WEIの主要なドライバーとして経済と社会環境の重要性を強調しています。
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**
– グラフは明確なトレンドを示していません。データは比較的短期間に集中しており、長期的な上昇や下降の傾向は見受けられないようです。特に時期が分かれる前半と後半の間で、直感的な変化はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒の円で示されていますが、折れ線グラフなどで示されるデータの急激な変動は見られません。むしろ、予測モデルと実測データは一定の範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIのデータを示しており、モデルの予測と比較するために用いられています。
– 緑色の点は前年の比較AIによるもので、前年とのデータ比較を行う上で基準となります。
– 紫とピンクの線は予測モデル（決定木とランダムフォレストの回帰）、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**
– 青い実績データと緑の前年比較データに明確な相関関係や周期性は見られず、それぞれが独立した観測値として存在しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度には大きな変化がなく、分布も均等です。モデル予測と実績データは各々の範囲内で安定しているため、大きく外れた動きはありません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 現時点では、WEIスコアが比較的一定の範囲に安定しているため、急激な経済的変動は予測されていないと言えます。しかし、予測モデルの異なる手法が近似値を示しており、それぞれのモデルの精度に応じて将来の予測及び戦略立案が必要です。
– ビジネスにおいては、安定した期間を利用して、長期的な成長戦略やリスク管理にフォーカスすることが有効かもしれません。societal stability could mean less volatile consumer behavior, offering a stable environment for investment and planning.
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期データ（2025年7月頃）は比較的安定しており、WEIスコアは0.7から0.8の間でほぼ横ばい。
– その後、予測値に基づいて一部の手法（ランダムフォレスト回帰など）で上昇トレンドが予測されている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階のデータにいくつかの異常値が見られるが、大きな変動は観察されていない。
– 一部の予測手法では予測範囲の外に外れた結果があることから、急激な変動の可能性も考慮されている。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値を示しており、安定したWEIスコアを示している。
– 緑のプロットは前年比較で、現在の値との違いを示す。
– 予測には複数の手法が用いられ、それぞれ異なる予測範囲やトレンドを描いている。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、異常値が含まれる可能性を示唆。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各手法の予測結果が、実績値とどう一致するか、またどれが最も現実的であるかを評価する必要がある。
– 異なる予測手法により異なるトレンドが示されているため、継続的な評価が必要。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は安定しているが、予測によって異なる傾向が見られる。
– 外れ値や異常値が存在するため、精度の高い手法の選定が重要。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 実績値が安定しているため、現状の経済的状況は安定。
– 一方、予測が示す変動の可能性を考慮し、将来的なリスク管理や戦略の再評価が必要。
– 特に、異常値の存在は予測の不確実性を増し、これに対する対策が求められる。
このグラフからは、現行の安定した状況を維持しながら、将来的な変動に備えるための計画と準備が求められることが理解されます。経済的な判断や政策決定において、データの信頼性と予測の妥当性を重視することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績AI（青）**: 最初に高い値を示し、その後、少し下降したあと、安定しています。
– **前年（薄緑）**: より後に高くなっており、比較的安定しています。
– 予測線（紫とピンク）は、データの変動を予測するための異なるモデルを示していますが、詳細なトレンドは示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒丸）**: 7月上旬に存在するようですが、特定の時期に集中しています。
3. **プロットの要素**
– 各プロットの色と形状は、異なるデータセット（実績、予測、異常値）を示し、それぞれの役割が明確に分かれています。
– **予測（赤いバツ）**: 一時的に高いが、次第に変化しています。異なる回帰モデル（紫、ピンク）は各々異なる予測方法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは、互いに比較するための基準を提供しています。予測は、過去のデータと比べてどのように変動するかの指標を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の期間に集中し、それ以降データが見られないため、経済活動の変動が一定期間に集中している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 期間の前半におけるデータの集中と変動は、特定の経済イベントや政策の影響を示唆している可能性があります。
– 予測とのギャップをうまく管理することで、ビジネスや政策決定に役立てることができそうです。予測モデルは将来の変動を先取りするための基準として機能し得ます。
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:
グラフの分析を行うと、以下の点が特徴として挙げられます。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は一定期間で横ばいとなっており、経済的余裕のスコアに大きな変化は見られません。
– 時間が経つにつれ、予測（紫の線）の手法によってスコアの将来の動向が描かれています。予測間の差異がわずかに見受けられますが、大幅な上昇や下降はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データでの外れ値が黒でリングされており、一部のデータが平均から大きく離れていることを示しています。
– ところどころの突発的な変動が確認できますが、全体としては比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点が実績のデータ、緑の点が前年のデータを示しています。これにより、前年との比較が可能です。
– 紫の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、方法による予測の差異を視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータが重なって表示されているため、比較分析が容易です。異なるAI手法による予測と実績データの傾向を合わせて確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのクラスターが見られ、特定期間内での安定した経済状況を示唆しています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 予測による安定した経済的余裕のスコアは、個人の財政状況が日常的に大きく変動しないことを示唆しており、安心感を覚える要因となる可能性があります。
– ビジネスや社会においては、安定した予算管理や長期的な投資計画に有益であると考えられます。
このグラフから、経済的余裕における安定性とその継続可能性についての情報を得ることができ、個人や組織の計画に役立てることができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇/下降トレンド**: グラフ内の「実績」データは、2025年7月から2025年11月までの期間で示されています。スコアは0.6から0.8の範囲で安定しており、大きな上昇や下降は確認できません。
– **周期性**: 現時点で周期性を示すパターンは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータポイントに「異常値」が1つあり、通常の範囲から逸脱したデータがありますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 観測データを示す。
– **予測（赤い ×）**: 予測されたデータ。主に直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で示される。
– **前年度（緑の点）**: 前年度のデータを示す。
– **異常値（黒で囲まれた○）**: 通常データ範囲外のデータを示す。
– **予測の不確かさ範囲（灰色のバンド）**: 予測データにおける不確かさの範囲を3σで表示。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績」と「前年度」のデータを比較すると、一般的なスコアのレベルは一致していますが、詳細な変動は今後のデータ追加で分析可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータでは、明確な相関や分布の特徴が見られません。より長期間のデータが利用可能になれば、より詳しい分析が可能です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **健康状態の安定性**: 現時点では、健康状態（WEIスコア）は比較的安定していると考えられます。これが経済に与える影響としては、労働力の安定供給や医療サービスの需要の予測可能性が向上することが考えられます。
– **異常値の影響**: 異常値は個別のケースであり全体のトレンドには大きな影響を及ぼしていません。しかし、これが特定のエリアや期間で多発する場合は、追加の調査が必要かもしれません。
全体として、現時点で見られるデータ範囲は限定的ですが、個々の要素を詳細に監視し続けることで、今後の健康状態の推移やその影響をより深く理解することができるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、左側の青いプロット（実績データ）と右側の緑のプロット（前年データ）に分かれています。全体的に大きな変動はなく、横ばいのトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒で囲まれたプロットが外れ値として示されており、特定のデータポイントが心理的ストレスとして異常であることを示唆しています。しかし、外れ値の数は少なく、全体のデータに大きな影響を与えているとは言えません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の違い（青と緑）は異なる時系列データを表しており、青は実績、緑は前年のデータです。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**
– 実績と前年データの間に直接の連携は見られませんが、パターンの類似性を調べることで過去との比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– プロットの密度が高い部分がいくつかあり、特定の期間でのストレスレベルが一定であることが示唆されています。極端なぶれがないため、短期間の乱高下は少ないと思われます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 全体として一貫したストレスレベルがあることは、個人や組織が突発的なストレス要因に影響されにくい環境にあることを示唆しています。ただし、特定の期間に高いストレスを示す外れ値が存在することから、突発的なイベントに対する備えが求められます。ビジネスにおいては、社員のメンタルヘルスの注意、または特定のプロジェクト期間におけるフォローアップが重要な要素となる可能性があります。
この分析により、個人および組織が心理的ストレスへの対策を立て、より良いワークライフバランスや労働環境を創出するための地盤を提供できます。
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:
**グラフ分析と洞察**
1. **トレンド**
– 実績（青）は初期の段階で0.8付近で安定しているが、その後データが見られないため、全体のトレンドは不明です。
– 前年（緑）は、0.6から0.8の間を上昇しつつあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒）は一部データポイントで確認され、何らかの特異な出来事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**
– 実績（青）は、観測された実データを示し、一部標準偏差の範囲（灰色の背景）内にあります。
– 予測手法には線形回帰、水色と紫色（決定木）、ピンク（ランダムフォレスト）があり、予測モデルの異なる見解を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に若干の差異が見受けられ、予測の信頼性が重要です。
– 前年のデータとの比較で、トレンドの違いに基づく洞察が得られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの密度が高い部分では、予測がそれに近似しようとしています。
– 他の予測モデル（決定木、ランダムフォレスト）と比較し、どれが最も正確かを検証する価値があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 実績の停滞や異常値の影響を考慮すると、政策やビジネスの柔軟な対応が求められます。
– 自由度と自治の指標は、特に経済活動における個人の能力を示すため、持続的な成長を目指す上では、これらの変化を注意深くモニタリングする必要があります。
このグラフを通じて、特異なイベントや政策変動の影響を探り、予測と同様に現実に基づいた戦略を築くことが可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、360日間の経済カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを表示しています。
– データは二つの異なる期間に分かれており、最初の期間は2025年7月1日から始まり、二つ目の期間は2026年のデータです。二つの時点のスコアは高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間のデータには、いくつかの異常値が存在し、一部は非常に高いスコアを示しています。
– 急激な変動は見られませんが、最初の期間のスコアが高めで安定していることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績値に対して、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）の予測値が示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確実さを示し、一部の実績値はこの範囲外になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が一部交互に示されていますが、大きなトレンドの変化がないように見えます。
– 各予測方法間での差異はあまり目立ちませんが、ランダムフォレスト回帰が最もスコアから離れているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図は基本的に高スコアを示しており、一定の範囲内に密集している様子が見られます。
– 異常値の存在はモデル精度に影響を及ぼす可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 最初の期間のデータが高いスコアを示していることは、社会的に公平性や公正性が確保されていることを示唆しています。
– 以下の年においても評価が続くことが期待されますが、モデル精度の改善が必要です。
– ビジネスや政策立案においては、異常値の原因を追求し、それに対する適切な対応策を講じることが求められるでしょう。これにより、社会的公平性の継続的改善が期待されます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇トレンド:** 開始時の期間（2025年7月1日から2025年11月1日付近）では、実績データ（青い点）は全体的に高い位置にあり、その後の予測データ（緑色）はやや低下しているように見えます。
– **周期性:** 年度ごとの変動が見える可能性がありますが、現時点では判断が難しいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 実績データに異常値として認識される黒い円があります。これは、この期間内で他のデータポイントと比較して特異な値を示しています。異常な変動があったことを示唆します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青）:** 現在までの実測値を示します。
– **予測データ（緑）:** 将来のデータを予測しています。
– **異常値（黒い円）:** 異常なパターンや急変を示唆しています。
– **予測手法:** ランダムフォレスト回帰（紫）や線形回帰（ピンク）などが用いられていますが、明確な予測が難しい部分もあります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去の実績データと予測データとの関連性があり、異常値を加味することで予測の信頼性を調整することが求められます。
### 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弱い相関がある可能性がありますが、過去データの変動が大きく、予測の精度に影響を与えていると考えられます。
### 6. 直感的な感じとビジネス・社会への影響
– **年度ごとの評価:** 予測データが低下していることから、持続可能性と自治性の評価が下がるリスクを示しています。これは、社会的、経済的な不安定要素の増加を示唆し、ビジネス戦略の見直しや政策調整の必要性があるかもしれません。
このグラフから、持続可能な発展や自治性の向上を目指すためには、不安定な要因を特定し、適応戦略を策定することが求められることがわかります。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ** (青色) は初期に集中し、その後データがないため短期間のデータしか示されていません。このデータは比較的一定であり、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測データ** (赤いバツ) は時間経過により初期の実績データから逸脱しているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値** (黒い丸) は特定のタイミングで実績データの中に存在し、それが予測モデルでどのように扱われるかが重要なポイントです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の違い** により、異なるデータセットやモデルが示されています。
– 青: 実績データ
– 赤: 予測データ
– 緑: 前年の比較データ
– **予測信頼区間** (灰色の帯) は、予測の不確実性を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実データと前年のデータには直接的な類似がなく、主に予測が前年度の動向に依存している可能性があります。
– **AIによる異なる予測** (線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰) も提供されていますが、それらの傾向がやや異なります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績データの分布** は狭く、予測データで示されている異なるモデルの予測値と大きく乖離しています。
– 各モデルの予測値が異なる位置にプロットされているため、モデルごとに異なる予測の精度や傾向が示唆されます。
### 6. 直感的な感想とビジネス、社会への影響
– **予測と実績の乖離** は、予測モデルの精度や選択に大きな影響を与える可能性があります。もし誤ったモデルが選択されると、社会基盤や教育機会の改善計画に悪影響を与えるリスクがあります。
– **モデルの選定** が重要であり、特に異常値が多い領域でのモデルの反応を評価することが求められます。
– **社会的な意思決定** において、予測の信頼性や異常なデータへの対処が不可欠です。
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:
このグラフについて以下の視覚的特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は7月初頭に集中しており、その後実績データは示されていませんが、前年と比較して依然高い水準を維持しています。
– 予測データは7月以降に示され、前年とほぼ一致しています。予測は一定範囲に収まり、急激な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データで異常値が数件観察されますが、全体的に顕著な急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値、緑色は前年のデータ、各種予測方法が異なる線として表示され、実績値の安定性を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、範囲内に予測が収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年のデータはほぼ連動しています。予測はそのトレンドの持続性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分散は少なく、比較的一様に分布しています。同様のパターンが予測と比較でも見られるため、過去のパフォーマンスが予測に反映されていることが示唆されます。
6. **直感的洞察と影響**
– WEIスコアは全体的に高く、共生・多様性・自由の保障が安定していると解釈されます。異常値の存在は注意が必要です。ビジネスや社会において、予測の信頼性が高く、持続的な政策の効果があることを示唆しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色が左から右に変わる様子を観察すると、時間が進むにつれてスコアが上昇しているように見えます。特に、黄色や緑色が示されている箇所が多く、これらはより高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の移り変わりにおいて特に急激に変化する箇所は、7月6日と7月7日の間で観察されます。この変化は、外れ値や重要な経済イベントの指標を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が数値の大小を表しており、色が明るくなる（黄緑から黄色）につれて、経済指標の値が高くなっていることを示しています。
– 縦に重なるプロットは異なる時間帯や日ごとのデータを示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**
– 異なる時間帯（8時、15時、16時など）のデータが並行して示されており、時間帯によるパターンに着目することができます。時間が進むにつれて色が明るくなる傾向があるため、特定の時間帯に値が上昇することを示しているのかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（特に早朝や昼頃にかけて）が高い値を示しており、時間帯による経済活動の活発さが影響している可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 全体的な上昇傾向が確認でき、特定の日や時間で急激な変動があるため、これをもとにビジネス戦略を調整したり、新たな市場動向を予測するための手がかりとなることが考えられます。
– 経済的な活力の増加を示しており、これにより消費者信頼感の向上や投資機会の増大が期待されるかもしれません。
このヒートマップを用いて、時系列におけるパフォーマンスの変動をより詳細に分析し、新たな戦略を計画することができるでしょう。
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:
以下は、提供された個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップから得られるインサイトです。
1. **トレンド**:
– 視覚的に明確な周期性が確認されます。特定の日付で色の変化があり、日にちごとのスコアに変動があることが示されています。
– 一部の時間帯で高いスコアが得られている（黄色）一方で、他の時間帯ではスコアが低下（青〜紫）しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月3日、7月5日にかけて、特に19時や23時にスコアが異常に高くなっています。
– 7月4日には最低のスコア（最も濃い紫）が観測され、他の日と比較して異常値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはスコアの大小を示しており、黄色が高スコア、青から紫が低スコアを示します。
– 色の密度が、時間ごとのデータポイントのスコアの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯におけるデータの変動は、日ごとにパターンがありますが、時間帯による変動に周期性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時から19時にかけてスコアが上がる傾向が見られます。これは特定の時間帯に経済活動が活発化している可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会においては、ピークとなる時間帯に合わせた戦略が有効かもしれません。例えば、広告の最適化や勤務時間の調整に利用可能です。
– 週次または月次の傾向をさらに分析することで、季節性や消費者行動の変化をより把握することができるかもしれません。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯で色が濃くなったり薄くなったりする変化が見られます。特に2025年7月6日以降に明白な色の変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日に時間帯「19」で非常に明るい黄色が見られ、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しています。色が濃いほど数値が低く、明るくなるほど数値が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**:
– 日時別に色の分布を比較すると、夕方から夜にかけてスコアが変動しており、特に夕方から夜間にかけて変化が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、スコアは夜間に上昇傾向にあり、一部の時間帯で特異な増加を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフを見ると、特定の日の夜間には社会経済活動が活発化している様子が伺えます。企業やビジネスは、夜間に重点を置く戦略が有効かもしれません。
– WEIスコアの急上昇は、特別なイベントや活動が影響を与えている可能性があります。これを利用して、マーケティングや戦略のタイミングを最適化することが求められます。
総じて、このヒートマップは特定の時間帯や日付での経済活動の活発度や変動をビジュアライズし、ビジネス戦略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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップでは時間のトレンドは示されていないが、各WEI項目間の相関の強さが視覚的に示されている。
– 一部の項目間では赤系の色が多く、高い相関を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は示されていないが、相関係数が特に高い部分が目を引く。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各セルの色は相関の強さを示し、赤系の色が強いほど正の相関が強いことを示す。また、青系の色は負の相関を示す。
– 特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が高い相関を示している。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– タイムラインに関する情報ではなく、全体的な関係性にフォーカスしているため、他の時系列データとの直接的な比較はできない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「経済的余裕」と「健康状態」は低い相関を示す（特に「健康状態」と他の項目全般）。
– 「心理的ストレス」と「自由度と自治」の間の相関が低く、独立している可能性がある。
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**
– 経済的余裕や公正さ、共生に関するWEIが強く結びついていることは、社会の安定度や幸福度に大きく影響を与える可能性がある。
– 特に、ビジネスや政策立案では、総合的な幸福感を高めるためにこれらの項目を一緒に考慮することが重要でありそうである。
– 「健康状態」が他項目と低い相関を示していることから、独自の要因として別施策や対策が求められるかもしれない。
### 社会的・ビジネス的洞察
– 高い相関を示す項目同士は、同様の対策や施策が有効である可能性があるため、政策を策定する際の参考になる。
– ネガティブな相関が少ないことから、主要な項目群において相互にサポートし合うことが可能と考えられる。
このようにヒートマップはビジネスや社会政策の策定、および学術研究などでどの変数が連動しているかを把握するための強力なツールです。
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:
この箱ひげ図は、異なる「WEIタイプ」におけるWEIスコアの分布を示しています。以下に視覚的な特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプはばらつきを持ち、中央値が異なります。
– 一部のカテゴリでは中央の値が高めであり、安定したパフォーマンスを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（経済的余裕）や社会WEI（持続可能性と自立性）などには、幾つかの外れ値が見られます。
– これら外れ値は、特定の期間またはグループで異常な事象が発生した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示します。
– 箱の高さが小さいほど、スコアのばらつきが少なく、データが安定していることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは特定の時間軸に基づいており、複数のカテゴリの関係を示しているわけではありません。
– それぞれのWEIタイプが異なる側面を評価している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各タイプ間のスコアの広がりや重なり具合から、異なる側面でのパフォーマンスの違いを指摘できます。
– 総合WEIと他のカテゴリに比べて高い中央値を持つカテゴリは、総合的な健全性を示唆しているかもしれません。
6. **インサイトと影響**:
– 高い中央値や低いばらつきのカテゴリは、安定した経済環境を示し、ビジネスや社会政策に安心感をもたらします。
– 外れ値の存在や変動が大きいところは、潜在的なリスク要因や改善の余地がある部分として注目すべきです。
– 該当の分布や外れ値が、政策の見直しやビジネス戦略の調整を促すかもしれません。
このグラフから、人間は直感的にこれらの違いを感じ取り、分布の特性を利用して経済的・社会的戦略を形成できます。
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）の構成要素を主成分分析（PCA）によって整理した散布図です。それぞれの点は360日間のデータを主成分1と主成分2の軸にプロットしています。
### 1. トレンド
– 主成分1は正の方向に広がりがあり、主要なデータのばらつきを示しています。寄与率が0.62であることから、この軸がデータの情報を多く説明しています。
– 主成分2は負から小さい正の値まで比較的狭い範囲に広がり、寄与率が0.11で、データの情報量は限定的です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの右上にある点は、他の点から離れており、外れ値として挙げられる可能性があります。この点は特異な経済イベントや異常なデータを示しているかもしれません。
### 3. 各プロットや要素
– 各点はWEIの構成要素を示しており、点の分布はデータのばらつきと関係性を見るためのものです。
– 色やサイズには変数が割り当てられていないため、情報自体は数値の分布のみを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各プロットは異なる日付や条件を表していますが、主成分軸への投影という形で関連性を保持しています。特定のパターンや周期性は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 主成分1と2の間には明確な相関は見られませんが、上記の外れ値の存在が少数確認されます。
– 分布自体は広がりがあり、偏りが少ないです。
### 6. 直感とビジネス・社会への影響
– このPCAによって、経済指標の中でどの要素が優位に情報を持っているか（つまり、変動を引き起こしているか）が浮き彫りになり、重点的に監視する指標が特定できる可能性があります。
– 特に、経済政策の策定や、経済状況のモニタリングに役立つでしょう。急激な変動点や外れ値の特定は、予期せぬ経済現象への警戒を促すことが可能です。
このような分析は、政策立案者や経済アナリストにとって有用で、より精緻なデータ解釈を提供します。
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。