📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
**1. 時系列推移とトレンドの分析**
– **総合WEI**全体では、段階的な上昇トレンドが見えます。特に月初の7月1日から3日にかけて下がり始め、その後の数日は変動が続き、7月6日から上昇が顕著になり、7月11日にピークを迎えた後、今度は安定した状態を維持しているように見えます。最大値は7月6日と9日に記録されました（0.85）。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**では、総合WEIと同様のパターンを辿っています。ただし、個人WEI平均の上昇はやや遅れをとっているようです。
– **社会WEI平均**では、7月6日から上昇が大きく、特に7月11日以降、極めて高い水準を維持しています。
**2. 異常値の特定と分析**
– 7月2日、3日、4日の低スコアは、暫定的な下振れを示しています。この期間の背景には、特定の社会的または経済的イベントによる影響が考えられます。
– 7月6日、9日、11日の急上昇は、政策変化や良好な経済指標の発表などが要因として考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– **STL分解**で得られるトレンド部分は、短期的および長期的な増減を捉えています。
– **季節性要因**はあまり顕著ではなく、日々の変動が季節的影響よりも大きいようです。
– **残差成分**はランダム性が高く、これは予測困難な一時的要因の影響を示しています。
**4. 項目間の相関**
– 相関解析では、個人の経済的余裕と社会的な公正さ、社会基盤との強い関連が見られます。例えば、経済的状態が良好な時、社会の公正さも高く評価される傾向があります。
– 個人の心理的ストレスと健康状態の間には負の相関があることが示されており、心理的ストレスが高まると健康が悪化する可能性を示唆しています。
**5. データ分布の評価**
– 各WEIの箱ひげ図は、中央値の位置とばらつきの予測を可能にしています。異常値は異常なスコアの分布において外れとして現れており、7月初旬に多く見られました。
**6. 主要な構成要素解析 (PCA)**
– PC1がデータの65%を説明する主な変動要因であるため、全体のスコア変動に大きく貢献しています。PC2の寄与率は10%ですが、おそらく二次的要因として効果を持っています。
**結論と考察**
この解析では、WEIスコアの上下動が特定の外部要因（経済指標の変化、政策介入など）に敏感であることが示唆されています。個人および社会カテゴリ間の関連性が、健康やストレスといった項目に影響を及ぼす可能性が高いことも確認されました。さらなる分析には、特に異常値に対する具体的な原因調査が必要かもしれません。また、PCAによって抽出された主要な構成要素が特定の項目にどの程度影響を及ぼすかのさらなる確認も望ましいです。
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（青いドット）**: 全体としては大きな変動はなく、0.7から0.8の範囲内での安定的な推移が見られます。
– **予測の傾向**：
– 線形回帰（緑色）や決定木回帰（青色）は、わずかな上昇傾向が予測されていることを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は、急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い丸で囲まれた点）は、実績データの一部が予測範囲から外れていることを示しています。
– 大きな急激な変動は見られませんが、ある程度のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青ドット）**: 現実の経済指標の動き。
– **予測（赤いバツ）**: 各モデルが予測する将来の動向。
– **不確かさの範囲（灰色エリア）**: 予測モデルの精度の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰や決定木回帰は似たような傾向を示していますが、ランダムフォレストの予測は異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図内でのデータは比較的一様に分布していますが、一部は外れ値として扱われています。
– ランダムフォレストの予測と他の予測の乖離がみられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データが予測の範囲内に収まっているため、現時点では大きな経済的な変動がないと考えられます。
– 今後のモデル予測、特にランダムフォレストの急激な増加が現実化する場合、経済の成長や市場の過熱を示唆する可能性があります。
– ビジネスや投資判断においては、異なる予測モデルが示す動向を慎重に考慮することが重要です。特に異なるモデルが示す方向性の違いを考慮し、柔軟な対応が求められます。
これらの洞察は、あくまでもグラフから得られるものであり、実際の経済分析においては他のデータや要因とも合わせて評価することが重要です。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– グラフは30日間の個人WEI平均スコアの推移を示しています。
– 当初の数週間では実際のスコアは0.5から0.8の範囲で横ばいに見えますが、7月中旬から軽度の上昇傾向が見られます。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測において、特にランダムフォレストは上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の期間には幾つかの異常データが観測されていますが、後半にはそのようなデータがありません。
– 一部のプロットに外れ値が強調されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績を、赤いXは予測を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、確定的なトレンドではないことが背景として考えられます。
4. **複数の時系列データの関係:**
– 予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が共にWEIスコアの増加を示唆しており、特にランダムフォレスト回帰が楽観的です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測の間に相関があり、特に後半に向けて予測される増加傾向と似た動きが見られます。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響:**
– 人間が直感的に受け取る印象として、初期の不安定さとは対照的に、将来的なスコア増加への期待が高まるでしょう。
– ビジネス面では、WEIスコアの増加は経済活動の活発化を示唆しており、企業や投資家にとって良好なシグナルとなる可能性があります。
– 社会的な観点からは、WEIスコアの増加は個人の経済的な安定や信頼感の高まりを示唆しているかもしれません。
このグラフは、今後数ヶ月の間に一層のデータ収集と分析が必要であることを示唆しています。特に、異常値の理由やより確実な予測手法の開発が求められるでしょう。
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:
このグラフは、経済カテゴリの社会WEI平均スコアの推移を示しています。以下のポイントで分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は、初期に緩やかに上昇し、その後はほぼ横ばいの状態です。
– 予測（紫色の線）は、比較的高めの水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のデータポイントに黒い輪郭があり、これらは外れ値として識別されています。特に、初期と中盤にいくつかの外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実際のデータを示しており、ランダムフォレスト回帰（紫の線）の予測と比較されています。
– グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を示し、モデルの予測精度の幅を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値（特にランダムフォレスト）が大きく乖離していないことから、モデルは現状で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**:
– データの密度は特定のレンジ、特に0.6から0.8の間に集中しています。
6. **直感的な感想および社会・ビジネスへの影響**:
– 人間が直感的に感じることとしては、データが安定して推移していること、またいくつかの外れ値が存在することで、これらへの対応が必要とされることです。
– ビジネスや社会の視点では、安定したトレンドが続くことはポジティブに評価できる一方、予測データの正確性への信頼も高めることが可能です。外れ値が示す異常事象については、リスクマネジメントの観点で分析が必要です。
この情報をもとに、モデルの改善や外れ値の原因究明が次のステップとして考えられます。
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:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青の点）は全体的に0.7から0.8の間で横ばいの傾向を示しています。
– 予測データ（ピンクの線）は最初から上昇し、その後は高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期（7月1日-7月8日）に実績データにいくつかの外れ値が見られますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（実績AI）は青い点で示され、個々の経済的余裕の実際の値を表しています。
– 異常値は黒い円で囲まれた部分を示しています。
– 予測の不確かさ範囲により、予測の信頼度が視覚的に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIの間に整合性がありますが、予測は実績に比べて高い値で安定していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度は初期に集中しており、その後予測に伴い緩やかに上昇しています。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**:
– 実績と予測データが一致しない初期は、経済的な不安定性を示唆している可能性があります。その後の予測の安定は、状況が改善する要素を含んでおり、未来の経済的余裕が増す可能性を示しています。
– この結果は、個人の家計管理や金融計画において楽観視される要素として捉えられるかもしれません。しかし、初期の外れ値は潜在的なリスクとして注意が必要です。
このグラフは、個人の経済的余裕の変化を視覚的に理解するうえで重要な視点を提供し、長期的な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
### 1. トレンド
– **実績（青の点）**: ほぼ横ばいで、大きな変動がない。
– **予測（赤の×）**: 期間後半に向けて緩やかな上昇トレンドが見える。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は初期に集中している。数ポイント、急な落ち込みが見られるが、全体としては安定している。
### 3. 各プロットや要素
– **青の点（実績）**: 実際のWEIスコアのデータ。
– **赤の×（予測）**: 予測されたWEIスコア。
– **黒の丸（異常値）**: 通常範囲外のデータポイント。
– **灰色の領域**: 予測の不確かさ範囲。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 実績データは予測の中心付近に位置しており、大きな乖離は見られない。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは均一に分布しているが、外れ値は下方に集中している。
– 全体的に予測と実績の間に強い相関がある。
### 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
– 健康状態の指標として安定しており、予測が実績と一致しているため信頼性が高い。
– 健康維持のための戦略が効果を継続していると考えられる。ビジネスにおいては、病欠率の低減や生産性向上に寄与する可能性がある。
このグラフは、個人の健康状態の安定性と、予測モデルの正確性を示しており、改善を継続するための有効なフィードバックを提供するだろう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントはおおむね横ばいで、目立った上昇や下降は見られません。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）と紫の線（線形回帰）は、未来に向かってゆるやかに上昇しています。これは今後の心理的ストレスが増加する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月1日にいくつかの下方の外れ値があります。これらは特定のイベントや状況によってストレスが増加した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の測定値を示します。
– ×印は予測における外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を示しています（xAI/3σ）。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられ、それぞれが異なる将来のトレンドを提示しています。
4. **データの関係性**
– 実際のデータと予測データは、概ね良好な一致を見せていますが、予測モデルの中で差異もあります。ランダムフォレスト回帰が最も保守的である一方、線形回帰はより急激な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは密に分布しており、特定のパターンが容易に形成されています。これにより、一部の要因による定常的な影響がストレスレベルに作用している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々が直感的に受け取るメッセージは、心理的ストレスが今後微増する可能性です。これが経済活動や個人の健康にどのように影響するかを考慮する必要があります。
– ビジネスにおいては、従業員のストレス管理やメンタルヘルス支援の強化が欠かせない取り組みとなるでしょう。また、社会全体としても、ストレスを緩和するための政策や支援が重要です。
全体として、実績データの安定性と将来予測の上昇傾向が見えるため、注意深いモニタリングと積極的な対策が必要とされる状況と言えるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の実績（青のプロット）は0.6から0.8の間で横ばいですが、ややばらつきが見られます。
– 予測された値（赤の「×」）は、開始時には低い傾向にありますが、後半にかけてスコアが上昇しています。特にランダムフォレスト回帰の予測（紫のライン）は、徐々に上昇していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績は比較的安定していますが、いくつかの外れ値（黒い円で示された値）が存在します。
– 時系列の中で不規則な急変は見られませんが、外れ値の存在がデータのばらつきを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示しています。
– 赤い「×」は予測を示し、いくつかの異なる回帰モデル（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。
– グレーの陰影部分は予測の不確実性（信頼区間）を表していますが、後半はそれが減少しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には一致している部分が少ないですが、トレンドは後半に一致しています。
– モデル間での予測の一貫性が見られることから、データの将来の動向に対する強い信頼感が生まれる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期には実績と予測の相関関係が低く見えますが、後半ではより一致しているため、相関が強まる可能性があります。
6. **人間の直感的感覚と社会への影響**
– 初期は不確実性が高いものの、最終的に成長トレンドが確認されることで安心感を与える可能性があります。
– WEIのスコアが上昇すると、経済あるいは社会的な自由度や自治権の改善が期待できます。これは政策決定や社会の安定に寄与する可能性があると言えます。
全体として、このグラフは将来的なポジティブな成長の可能性を示唆しており、ビジネスや政策立案にとって重要な指針となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、全体として0.6から0.8の範囲で変動しています。急激な上昇や下降は見られませんが、日々の変動が顕著です。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は、安定して1.0付近にありますが、過大評価の可能性があります。
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識別されています。特にスコアが0.5付近のプロットは、その他のデータポイントと比べて目立っています。
3. **プロットや要素の意味**
– 灰色の帯は、予測の不確かさを示しており、全体的に狭い範囲であることから、予測が比較的自信を持っていることが示唆されます。
– 青いプロットの密度は比較的高く、一部のデータポイントが重なり合っています。
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大きな乖離があるように見えます。予測が現実に適合していない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布には一定のばらつきがありますが、全体的には高スコアへと集中しています。外れ値を除けば、分布は比較的一様です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間は、予測が現実のデータと矛盾していることを直感的に感じ取るでしょう。このような差異は、予測モデルの改善が必要であることを示すかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、公平性のスコアが実際には想定よりも低く、社会的な不満や政策の見直しが求められる可能性があります。
このグラフは、特に予測モデルの現実適合性に課題があることを示唆しており、改善の余地があります。また、実際のスコアのばらつきや外れ値の影響を理解することで、より適切な政策決定が行えるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は、最初の数日で急上昇し、その後は一貫した水準で横ばいになっています。
– 予測データ（紫）は、全体的に一貫したスコアを示していますが、ランダムフォレスト回帰は最も高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、黒い円で示される異常値がいくつかあります。最初の数日間に特に多く見られます。
– 急激な変動は、最初の数日間のスコアの上昇で確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 仮想SF (実績AI) は青の点で表現され、予測AIは赤い「×」で示されています。
– 異常値は黒い円で囲まれた点で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データには多少のズレがあるが、全体的に一貫した関係が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には高い相関関係があるように見えます。予測の不確かさ範囲は小さいため、予測の精度が高いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、初期の急激なスコアの上昇後にシステムが安定していると感じられます。
– ビジネスや社会にとっては、最初の変動でトラブルを経験したかもしれないが、以後は安定が期待されます。
– モデルの予測精度が高いとすれば、持続可能性と自治性が良好な状態に維持されていると安心感を与えるでしょう。
全体として、このグラフは最初の不安定期を経て、システムが持続的かつ自律的に機能していることを示唆しているようです。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 実績のデータポイント（青い点）は比較的一定の範囲内にあります。全体として、大きな上昇や下降は見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、着実な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかのデータポイントが黒い円でマークされており、これが異常値を示しています。これらのポイントは実際のデータから逸脱しているため、特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績を示しており、赤いバツ印は予測された値を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、予測の信頼性に幅があることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– それぞれの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる未来のトレンドを示しています。これにより、どのモデルが最も実績に近いかを確認するために、さらなる分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値は0.8付近に集中しており、全体的に密な分布を示していますが、一部に異常値が存在します。
6. **人間の直感と社会・ビジネスへの影響:**
– 全体的に見ると、教育機会や社会基盤に関しては現状維持がなされているか、軽微な改善が見られることを示しています。
– ただし、異常値が存在するため、潜在的な問題領域があり、それを解決することでさらなる改善が期待できます。
– 将来の計画立案や政策改善を考慮する際には、複数の予測モデルの結果を総合的に評価することが重要です。
これにより、社会基盤と教育機会の向上に向けた政策推進やリソース配分の決定に役立つインサイトが提供されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績の散布は一定の範囲に密集しており、トレンドとしては比較的横ばいと見受けられます。
– 過去の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は7月以降、ほぼ安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績データが異常値と識別されています（太い円で囲まれた点）。これはデータのノイズや予期せぬ社会経済的変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データであり、予測値は異なる回帰モデルで表現されています。各モデルによって示される未来のスコアは、異なる予測範囲を提供しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、いくつかの異常値はその範囲外に出ています。
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、予測がやや高めに設定されている傾向があるかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰の予測は若干平坦であり、決定木回帰とは異なるパターンを持つようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は限られた範囲に集中しており、相関関係の詳細な特定は困難ですが、予測は実績よりも高くなる傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– WEIスコアが非常に重要であり、数値が安定していることは共生・多様性・自由の保障がある程度確保されていることを示唆しています。
– しかし、異常値の存在は政策調整や監視が必要な分野を示している可能性が高く、さらなる分析が求められます。
– 予測不確実性が存在するため、慎重な取り組みが必要です。予測モデルの精度と適用可能性を確認することが求められます。
このような洞察は、社会政策の策定や調整、または差別化戦略の策定に貢献するでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 7月6日以降、全体的に色が緑から黄色に近づいており、WEIスコアが上昇傾向にあることが示されています。特に午前・午後の時帯で、より顕著な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月8日頃に黄色の箇所が一部目立ち、急激な変動を示しています。これは短期間の経済的な活発さの指標となる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの強度を示しており、青色は低いスコア、緑から黄色は高いスコアを示しています。
– 時間軸と比較して、特定の時間帯での経済活動の強さや弱さが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯が示されていますが、それぞれが類似したパターンで遷移しており、全体的なトレンドとして一貫性があります。異なる時間帯が協調してスコアを向上させている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各日ごとのスコアは、似た傾向で推移していますが、一部の日付でスコアの上昇が強調されており、これはその期間中の特別なイベントや経済的な活動が原因として考えられます。
6. **直感的な感じ方とビジネス/社会への影響**
– 経済活動が強化されているサインが明らかであり、この状況はビジネスの活性化や消費者の購買力の増加に寄与する可能性があります。また、週を通して安定して高いスコアを示している場合、長期的な経済的安定が予測されるかもしれません。
このグラフは、短期間における経済の動向を視覚的に把握するのに優れたツールであり、迅速な意思決定が求められるビジネス環境において有用です。
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:
グラフの分析について以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時間軸に沿って、異なる時間帯（7時、15時など）のWEI平均スコアが視覚化されています。
– はっきりした上昇や下降トレンドは見られませんが、いくつかの時間帯で色の変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間（例えば15時）において、顕著な色の変化があります。特定の日付において、極端に低いまたは高いスコアが観測されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEI平均スコアの大きさを示します。紫から黄色にかけて色が変わっており、紫は低いスコア、黄色は高いスコアを示しています。
– ヒートマップのカラーバーが右側にあり、具体的なスコアの範囲を示しています（0.64から0.78）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯ごとのデータが独立しているように見え、特定のパターンや周期性ははっきりとは見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯内でのスコアの均一性が確認でき、全体としてかなり安定している期間もあれば、ばらつきがある期間も見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このデータセットでは、特定の時間帯や日付で急激な変動がある場合、それが経済活動や特定のイベントに関連している可能性があります。
– ビジネス分析においては、これらの変動が顧客の行動の変化やマーケットの変動を示している場合、それに応じた戦略の修正が必要です。
– 社会的には、特定の日や時間帯のパターンが生活リズムや消費行動を示している可能性があります。
このヒートマップは、異なる時間帯における経済的な活動のフラクチュエーションを視覚的に把握するのに役立ちます。
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**
– ヒートマップ全体を見渡すと、一部の時間帯で色が変化していることから、の時間帯ごとのWEIスコアに変動があります。
– 例えば、7月1日から7月3日の16時から19時にかけては比較的低いスコアが見受けられ、その後少しずつスコアが上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日の19時台でスコアがかなり低いところがあり、その後すぐに7月6日から19時台で急激にスコアが改善していることが特筆されます。
3. **各プロットや要素**
– カラーバーは約0.65から0.90の範囲でスコアを表しており、色の変化は数値の上昇を示しています。色が暗いほどスコアが低く、明るいほど高いことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯ごとに異なる日付の色の変化を見ることで、日々のスコアの上昇や下降を観察できます。特に16時から19時の時間帯での変化が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯ではスコアが低く、一部では高いというパターンがあり、時間帯によってスコアに変化が生じていることが見受けられます。
6. **人間が直感的に感じる洞察とビジネスや社会への影響**
– 一日の中で特定の時間帯（特に夕方）にWEIスコアが高くなっていることは、社会活動が活発になる時間帯である可能性があります。
– 社会やビジネスへの影響として、この時間帯にマーケティング活動を集中させると効果的であるかもしれません。
このヒートマップから、日々や時間帯ごとのWEIスコアの変動が視覚的に分かりやすく示されており、特定の時間帯においてスコアが上昇または下降することが注目されます。これらの洞察は経済活動や社会動向の理解に役立つ可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは30日間の項目間の相関関係を示しています。特定の上昇や下降トレンドは視覚的には分かりにくいですが、高い相関や低い相関のパターンを見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップは外れ値や急激な変動を示すものではないですが、項目間で予想外に高い、もしくは低い相関があれば注目すべきです。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤色が濃いほど相関が強く、青色が濃いほど相関が低いことを示します。中央付近の白または薄い色は弱い相関または無相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 期間は30日間とされていますが、時系列自体は示されていません。しかし、項目間の相関を通じて、連携して動く項目の関係性を把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **高い相関**が見られるのは、例えば「個人WEI平均」と「個人WEI（健康状態）」、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（生態系：多様性）」、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」などです。
– **低い相関**が観察されるのは「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心里的ストレス）」、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」などです。
6. **直感的な感想とビジネス、社会への影響**
– 高い相関関係は、例えば自由度や自治性が生物多様性や社会的公正さと関連していることを示し、政策やビジネスの意思決定において、これらの分野を統合的に考えることの重要性を示唆しています。
– 健康や経済的安定は、他の多くの項目と比較的弱い相関を示しており、これらの要素を改善するためには独立したまたは集中した施策が必要かもしれません。
このデータは統合的な政策設計のための基礎情報を提供し、個々の項目が社会全体のウェルビーイングに与える影響を理解する手助けとなります。
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:
以下は、示された箱ひげ図から得られる洞察です。
1. トレンド:
– グラフは30日間のデータを元にしているため、極端な長期トレンドは見えませんが、各カテゴリの中央値や範囲から安定性や変動性に関するトレンドを把握できます。
– 各カテゴリ間で大きな上昇や下降のトレンドというよりは、分布の広がりに注目する必要があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 「個人WEI（環境状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」などのカテゴリに外れ値があります。これは特定の時間帯や状況で通常の範囲を超えた異常値が発生していることを示唆しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 各箱にはデータの中央値、上下四分位範囲が示され、ヒゲは範囲を表し、点で示されるのが外れ値です。
– 色分けはカテゴリの違いを示しており、視覚的に異なる分布を比較しやすくします。
4. 複数の時系列データの関係性:
– グラフは異なるWEIタイプのスコアを比較しており、それぞれのカテゴリ間で相関を探ることができます。たとえば、似たような中央値や範囲を持つカテゴリは共通の要因があるかもしれません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の多くのカテゴリと中央値が近く、一部のカテゴリでは広い範囲を持ちながらも一貫したスコアを示している可能性があります。
– 狭い四分位範囲は安定したスコアを示す一方、広がっている場合は不安定さや変動性を示します。
6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:
– 外れ値が多く見られるカテゴリにおいては、その要因を分析することが必要であり、特に「個人WEI（心理的ストレス）」は精神的健康と密接に関連し、社会的な影響が大きいため注意が必要です。
– バランスの取れた数値は社会安定性に寄与しますが、カテゴリ間の不一致は経済または社会問題の原因となる可能性があります。
全体として、各カテゴリのWEIスコアのばらつきや外れ値を分析することは、経済や社会の健全性を評価し、改善のための指針を提供する上で重要です。
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:
以下は、提供された主成分分析(PCA)グラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降のトレンドは見られませんが、第1主成分に対してデータポイントが広く分布しており、第2主成分に対して比較的広がりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上のデータポイントは他のポイントとは独立しており、外れ値として扱うことができます。このデータポイントは他の要素とは異なる経済的な特性を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– ドットのプロットはそれぞれのデータポイントを示し、色の区別はありませんが、位置によってその違いを表現しています。各ポイントは異なる経済指標の相対位置を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは30日間のデータを示していますが、時系列の動きそのものは直接示されていません。各プロットは同時点における異なる主成分空間での位置を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分において右側に集中しているデータポイントが多く、これが全体の分布形を形作っています。
– 第1主成分の貢献率が0.65と高いため、これが変動の大部分を説明していると考えられます。第2主成分の役割は比較的小さいですが、縦に広がりがあります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 第1主成分が高い領域に集中しているデータポイントは、特定の経済指標がこの期間に支配的だったことを示唆しています。
– 外れ値が示す異常なデータは、特定の期間やイベントによる影響を象徴する可能性が高いです。これにより、経済政策の調整が必要になることも考えられます。
この分析により、企業や政策決定者が特定の経済イベントへの素早い対応を検討することができます。このPCA分析は、複雑な変数間の関係をより理解し易くし、タイムリーで戦略的な意思決定を支えるための貴重なインサイトを提供します。
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。
