📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析
#### 時系列推移とトレンドの分析
– **総合WEIスコア**: 全体の傾向として、最初の数日間は0.65～0.75の範囲で一貫性があり、その後0.85に向けて上昇しています。特に7月6日以降のスコアは高くなり、0.8〜0.9の範囲で安定しています。
– **個人WEI平均**: 0.65付近から始まり、一時的に0.62を記録したあと、0.75付近で安定しています。きわだった上昇期は7月以降です。
– **社会WEI平均**: 初期のスコアは比較的低く0.65付近から始まりましたが、7月6日以降で急激な上昇を見せ、0.8から0.9の間で安定しました。
#### 異常値の検出と背景
– 複数の日付でスコアが急激に変動しており、特に7月3日、7月6日、7月11日は異常値が集中しています。
– **7月3日**の異常は、個人心理的ストレスや社会公平性のスコア変動から短期的な不安要因（社会的なイベントや経済ニュースの影響かもしれません）を示唆している可能性があります。
– **7月6日以降**のスコア上昇は、個人経済的余裕や社会持続可能性が改善されたことを示しています。これは政策変更や経済指標の改善が影響している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– 全体を通して長期的なトレンドは上向きで、個々の異常値は短期的な残差の一部と考えられます。
– 季節的な明確なパターンはこの短いデータ範囲内では観察されませんが、記録されたデータポイントの頻度と変動性は、外部の一時的衝撃による影響を示唆しています。
#### 項目間の相関
– WEIスコアの相関ヒートマップから、個人経済と社会持続可能性が比較的高い相関を示しています。これは、経済的自立が社会的持続性にもたらす影響力を反映している可能性があります。
– 他方、心理的ストレスと自由度・自治は相関が低いか、無関係を示しています。個人のストレスレベルが自治の感覚と必ずしも直結しない可能性を示唆します。
#### データ分布
– 箱ひげ図を用いることで確認すると、多くの個別スコアが中央値付近で集中している一方で、経済的な指標や持続可能性指標での外れ値が散見されます。
– とくに持続可能性スコアは上書きされるような一貫した高スコアを示し、ポリシーの実施やエコ意識の高まりを反映しているかもしれません。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析から、PC1（主要な構成要素1）が全体の66%の変動を担い、この結果は経済的要因の影響が大きいことを示唆します。
– PC2は10%の寄与率ですが、これは他の重要な要因（例えば社会的な多様性の促進や自由度）を示す可能性があります。
### 結論
全体として、2025年7月に向けたWEIスコアはわずかに上昇傾向があり、これは特に社会経済指標の改善と関連していると考えられます。個別項目間の相関と異常値分析から、多様な要因がスコアに影響を与えていることがわかり、これには経済政策、社会的意識の変化、そして特定の出来事が裏にある可能性があります。
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
1. **トレンド**
– グラフ全体を通して特定のトレンドが見えにくく、一部のデータ集中箇所によりばらつきがある様子です。
– 「実績(AI)」と「前年(比較AI)」のデータは、両端にまとめられており、中間にはデータが存在しないため、時間の経過に伴う明確な増減や周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」はデータの初期部分に集中していますが、「実績(AI)」と大きく乖離しているわけではありません。
– グラフの初期部分でデータが重なっているため、個別の急激な変動は視覚的には確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績(AI)**: 青色の点で示される実際のデータ。
– **異常値**: 黒円で示されるデータポイントは標準から逸脱している可能性を示します。
– **前年(比較AI)**: 緑色の点で示され、前年のデータとの比較が可能です。
– **予測の不確かさ範囲**: 塗られた灰色の領域は予測の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績(AI)」と「前年(比較AI)」は異なる時期に位置し、相互比較を行うのが難しいですが、「前年(比較AI)」は少し下降気味であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各データポイントが集合した箇所では、一部のデータが密集している一方、特に強い相関関係や一貫性は示されていないようです。
– 異なる予測手法の線が存在するが、統計的優位性や予測精度に関して明確な分析はできません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、データの不連続性と未来の予測に対する不確かさかもしれません。多くの予測手法が存在しますが、中間にデータが欠けていることで予測の信頼性や一貫性に不安を感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、特に中長期にわたる計画において、明確なトレンドや予測が見えにくいため、リスク管理や柔軟な戦略が求められるかもしれません。
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:
### グラフ分析の専門家としての視点:
1. **トレンド**:
– データは大きく二つの期間に分かれています。初期のデータ（2025年7月から）が左側に密集し、大きな変化が無く横ばいで推移しています。2026年5月以降のデータが右側に位置し、こちらも大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに異常値（黒丸）がいくつか見られます。時系列の開始直後に異常が集中しているように見えますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値（青い点）と予測値（赤いバツ）が密集していることから、予測が比較的正確であることが示唆されます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインが表示されていますが、いずれも短い予測範囲しか示されていません。
4. **複数の時系列データ**:
– 比較データとして前年の実績（緑の点）が示されていますが、こちらも独立したクラスターを形成しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時系列が独立しているため、相関が弱い可能性があります。ただし、短期間において予測と実績が近い位置にあることから、予測の精度は高いと考えられます。
### 直感的なAIとしての洞察:
– 初期データセットで異常値が多い場合、初期の計測ポリシーや外部要因が影響していた可能性があります。しかし、2026年のデータは比較的安定しているため、改善が見られます。
– 左右のデータの間のギャップは、データ収集方法の変更やシステムの更新があったのではないかと直感します。
– ビジネスや社会への影響については、異常値の発生理由を明確化し、それに基づいて収集方法や予測モデルの改善を行うことで、より信頼性の高いデータ分析が可能になると思われます。安定したデータは、経済的な意思決定の支援に寄与するでしょう。
### 総合的な考察:
このグラフからは、初期のデータに不安定性があるものの、時が進むにつれてデータの安定性が増し、モデルの予測精度も高いことが伺えます。今後さらにデータの安定化とモデルの最適化を進めることで、より信頼性の高い分析と意思決定が可能になるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは非常に特異な分布を示しており、初めの期間（2025年7月頃）は、実績データ（青）が、ほとんど一定の水準で横ばいのトレンドを示しています。
– 2026年6月から7月の部分に青や緑のデータが集中しています。この時点で変化があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が1つ観測されていますが、それが全体のトレンドにどのような影響を与えるかは不明です。他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**
– 青いプロットは実績AIのデータを示し、この時系列の観察された実際の値を意味しています。
– 緑のプロットは前年（比較AI）のデータで、前年のデータと比較した現状のデータを提供。
– 紫、赤、青の線はそれぞれ異なる予測モデル（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰）を示しており、実績データがこれら異なるモデルによってどのように予測されるかを視覚化しています。
– 予測の不確かさ範囲は、予測の信頼性を視覚的に示しています。
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若干の乖離が見られ、いくつかのモデル間でも予測の差異があります。異なるモデルが異なる未来を描いている可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青と緑のデータポイントが時間の経過とともに変化し、結果として予測の不確かさが増している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 人間としては、パフォーマンスが安定しているように見えても将来的な不確実性が存在するため、新たな戦略を検討する必要性を感じるでしょう。
– このデータは、社会的または経済的な状況の予測に関してモデル選択が重要であることを示唆しています。いずれのモデルが最も的確に未来を予測するかが不透明であるため、多様なアプローチを維持することがビジネスにおいても賢明と言えます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフのデータは2つの時期に分かれています。2025年7月のデータは実績（青い点）として固まっていますが、2026年5月から7月にかけては予測（緑の点）が表示されています。全体的なトレンドは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は2025年7月の時点で1つ観察され（黒い丸）、他のデータポイントから大きく外れています。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**:
– 青い点は実績を示し、緑の点は予測を示しています。黒い丸は異常値とされています。
– ピンク色の線がランダムフォレスト回帰の予測を示し、一部のデータに適合しています。
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時間のギャップがあります。過去の実績データに基づいて将来の予測が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の予測（緑の点）は実績データから外れています。予測モデルによっては分散が見られることから、異なる手法で異なる予測結果が得られ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**:
– 一般的に、WEIスコアが高いということは経済的余裕があることを示すため、全体としては安定していることが示唆されています。
– 異常値は市場の変動や個別の要因によるものと考えられ、予測の精度を改善するためにはさらなる分析が必要です。
– 安定した予測はビジネス戦略や政策決定に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフは二つの時期に分かれています。最初の時期（左側）では実績（青い円）と異常値（黒い輪郭の円）が示されています。後半（右側）では計画された予測（緑色）が密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で異常値としてマークされたデータ点がいくつかあります。これらは他の実績データと比較して目立つ位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色で表示され、異常値は黒い輪郭で強調されています。
– 予測データ（ピンク、紫、灰色の線）はこれからのWEIの予測を示しています。それぞれ異なる回帰手法に基づくものです。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異常値が検出された時期と、各種予測が行われる時期が分かれていますが、予測がこれからの間にどのように作用するかを示す手がかりとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータには異常値があるものの、全体として実績データは安定した範囲内にあります。
– 予測期間ではデータがうまく収まる範囲を示してはいるものの、予測値同士や実績値との関連性の精密な評価が求められます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期段階の異常値は個人の健康状態や経済活動に悪影響を及ぼす可能性があります。
– 将来的な予測によって、軌道修正や健康介入策を講じるための重要な洞察が得られます。
– 予測の不確かさ範囲が狭い場合は、信頼性の高い健康状態の改善施策を設計する一助になります。
この分析を基に、健康改善策の計画、もしくは異常値発生の要因分析が行えるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 前半部分（左側）は、全体的に横ばいの傾向があります。
– 後半部分（右側）では、データがまとまって分布していますが、一般的にスコアが高く安定していることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ（左側）に異常値（黒い円）が含まれており、これは通常の変動範囲を超えていることを示しています。
– 前半と後半でスコアの分布がかなり異なっており、これが何らかの急激な変動を意味している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データであり、左側に集中しています。
– 緑色のプロットは前年と比較しており、後半に集中しています。
– 黒い円は異常なデータポイントを示しています。
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が示されており、左側では実績が、右側では前年との比較が目立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半と後半でのスコアの差異から、一定の時間において何らかの要因が変化した可能性があります。この変化が心理的ストレスに影響したかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– グラフの前半部分では、個人の心理的ストレスが予測に対して安定しているものの、異常値が存在するため、特定のイベントや状況で個人が通常とは異なる反応を示したことが考えられます。
– 後半部分の安定したスコアは、適応が進んだか、安定した生活状況が影響している可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定の時期や状況でストレスが増加する傾向を理解することで、従業員の幸福度を高めるための戦略を立てるのに役立つかもしれません。また、社会的には、ストレスを軽減するための施策や支援が考慮されるべきです。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは二部に分かれています。初期のデータ（2025年7月から8月頃）は0.6から0.8の間で横ばいし、その後急上昇しています。
– 2026年6月以降のデータは0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年8月末に、成績評価が急激に上昇しています。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」による予測ラインに急激な変化が見られますが、それがどの程度有意なのかは他の予測モデルと比較して理解すべきです。
3. **プロットや要素**:
– 青のプロットは実績を示し、緑のプロットは前年のAIと比較しています。
– 紫と赤の線（線形回帰と決定木回帰）は予測トレンドを示し、予測範囲を示す灰色の帯がありますが、全期間を通して大きな変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は、実績の動きに敏感に反応していることが分かります。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、実績にある程度忠実に追随しています。
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全体的に強い相関が見られます。
– 初期段階のデータ密度が高く、その後のデータは分散しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 初期の低い安定期から急成長後に安定期に入ったことは、個人の自由度と自治が改善された可能性を示唆します。
– 経済活動が予測や過去のデータとよく一致しており、モデルの信頼性が確認されます。
– これらの動きは、政策決定や投資判断において積極的に活用できるでしょう。
このグラフからは、個人の自由と自治に関する状況が大きく改善され、その予測も高い精度で行われていることが読み取れます。
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
1. **トレンド**
– **現状のトレンド**: グラフの左側（過去のデータ）では、ほとんど横ばいに見えますが、右側（未来予測）において急激に上昇する兆候があることがわかります。
– **周期性**: 明確な周期性は観察されませんが、未来の予測データには潜在的な上昇トレンドが含まれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 実績データ内にいくつかの異常値が黒い丸で示されていますが、データの密度が高いため、全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色**: 青は実績データを示し、緑は比較対象の前年データ、赤は予測データです。紫のラインは予測の異なる回帰を示しています。
– **密度**: 初期のデータポイントは非常に密集していますが、後半の予測データは少しばらついています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測**: 予測データは実績のトレンドを支持し、上昇を示唆しています。
– **前年との比較**: 前年のデータは予測と一部重なり、近しいトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰や決定木回帰が予測トレンドを示しており、異なる手法が同様の上昇傾向を予測しているため、モデルの信頼性が感じられます。
6. **直感的インサイトと影響**
– **直感的理解**: 全体として、WEIスコアは安定しているものの、今後の上昇が期待される点が重要です。
– **ビジネス・社会への影響**: もしこの指標がビジネスや政策決定に関与している場合、今後の公平性・公正さが改善される可能性があることを示唆しています。
### まとめ
このグラフは、社会的公平性・公正さに関するポジティブな未来を描いており、それが現実のものとなるかどうかは、今後の詳細な分析とアクションに依存しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– WEIスコアはの日付の初めに横ばいで、急に変化しています。最初の横ばいの期間の後、予測データは異なるモデルで上昇に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とされるプロットがいくつかありますが、大きな急変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 紫色と緑色の線は様々な予測モデルによる将来の予測を示しており、予測の不確かさの範囲が灰色のバンドで示されています。
– 実績AIと比較AIのデータもありますが、これらは過去の一定期間を示しており、その後予測が続いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは比較的横ばいの後、予測は上昇傾向を示しており、これは将来的な改善を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に明確な相関関係や分布の偏りは見られませんが、予測はどのモデルでも上昇傾向にあるため、背景の変化が一貫して影響する可能性があります。
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**
– このグラフを見る人は、社会WEIスコアが最初は安定しているが、将来的には改善する可能性があると感じるでしょう。
– 持続可能性や自治性に対するポジティブな見通しが示されており、これがビジネスや政策において将来の戦略的決定に影響を与える可能性があります。
この分析に基づき、社会や経済の情勢に応じた適応戦略の策定が求められるでしょう。
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**
– グラフの左側では、実績（青色）が高い水準で安定していることが見受けられます。
– グラフの右側では、前年度のデータ（緑色）がやや低めの水準で密集しており、予測のトレンドが安定またはやや減少する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側では、外れ値（黒い円）が見られますが、全体的なトレンドには大きな影響を与えていないようです。
– 特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績を示し、全般に高く安定していることを示しています。
– 緑色の点は前年度のデータで、比較的低い水準。
– 予測値（紫、ピンク、水色）はやや異なる値を示し、異なる手法による不確実性の範囲を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間に一定の開きが見られ、予測の正確性やモデル選定の改善が求められます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年度のデータの間に明確な相関は見られません。
– 予測値は、前年度のデータに基づいて推定されていますが、モデルごとにばらつきがあります。
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**
– 高い実績スコアは、現在の社会基盤と教育機会が良好であることを示しますが、将来の傾向が安定しているかどうかは不確実です。
– 予測の不確実性があるため、政策立案者は注意を払い、実績と基準を見直す必要があるかもしれません。
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:
このグラフに基づく分析は次の通りです：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、初期には0.8〜0.9の範囲に集中していますが、後半ではデータがなく飛び越え、予測に移行しています。
– 時系列の後半部分（2026年7月頃）は、ほぼ予測データ（緑、紫、マゼンタ）に占められています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のクラスターでは一部のプロットが「異常値」として識別されています。
– 予測部分に特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは「実績AI」のデータを示しており、濃い緑のプロットは「昨年の比較AI」のデータです。
– ピンク色の線（ランダムフォレスト回帰）は、モデルに基づいた予測を示しています。
– 灰色の範囲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**:
– 予測の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は似たような傾向を持ち、一貫していますが、多少の差異があります。
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集中していますが、予測部分は横ばいで安定したスコアとなる可能性が示唆されています。
6. **直感的な理解と影響**:
– 実績が予測値と一致する範囲で安定しているため、取り組みが持続可能または改善されていることが直感的に理解できます。
– 経済的、社会的な観点から、共生・多様性・自由が将来的に良好な状態で維持される可能性を示唆しており、企業や政策立案者にとっては持続可能な戦略を計画する良い基盤となるでしょう。
この分析は、データが限られているため大まかなものであることに留意してください。さらに詳細な分析は、追加のコンテキストやデータを通じて行うことができます。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のことがわかります。
1. **トレンド:**
– 全体的に見て、各時間帯でケースによる変化が見られます。特に、日付が進むにつれて、色の変化（例えば、青から緑、黄色への変化）が見られ、特定の日付での数値が上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の日付（例えば、2025-07-06や2025-07-08）の一部の時間帯で急激な色の変化が見られます。これらの時間帯には、大きな経済的変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色は数値の大きさを示しており、色のスケールが右側にあります。例えば、黄色が高い値、紫や青が低い値を指しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる時間帯の間に顕著な変化があることから、時間帯ごとの経済活動の違いや、特定の時間帯での経済活動の集中度が示されていると思われます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯で、連続して高値を示す日がいくつか見られるため、これがその時間帯における経済活動の拡大を示している可能性が考えられます。
6. **直感的に感じること、および影響:**
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、時間帯によって安定して経済活動が行われている日もあれば、急激な変動が見られる日もあるということです。これにより、ビジネス上の戦略や政策の調整が求められる可能性があります。特に急激な変動が事前に予知されていない場合、注意が必要です。
全体として、このヒートマップは経済指標が時間帯や日付によってどのように変動しているかを可視化し、経済活動におけるトレンドの理解や異常の検出に役立ちます。
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:
以下の観点から、このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 色が濃い部分から薄い部分へと変化しており、特に7日の時点で黄色が多くなっています。このことは、特定の時間帯でWEIスコアが上昇していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の19時に急激にスコアが上昇していることが確認できます。この日付での変動は、考慮すべき重要なイベントや状況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**:
– 各時間帯が異なる色で塗られており、スコアをビジュアル化しています。色の変化はスコアの変動を示し、特に緑から黄色への移行がスコアの上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別にスコアが示されていますが、特定の時間帯でのスコアの変化が他の時間帯に影響を与えているかは、このグラフ単独では判断が難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7日と19日の午後に共通して高いスコアが観察され、これらの期間でのスコアの上昇が相関している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、及びビジネスや社会への影響**:
– 直感的に、特定の時間帯（午後）が他の時間帯よりも高い活動や関心を示していることがわかります。ビジネスにおいては、これらの時間帯に特定のマーケティング活動や営業活動を集中させることで効果が期待できるかもしれません。また、社会的にはこの時間帯における行動パターンの変化が考慮されるべきです。
この分析によって、特定の期間における行動やスコアの変動に対する理解を深めることができます。
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:
1. **トレンド**:
– このヒートマップには全体のトレンドは明確に示されていませんが、一部の日時特定の時間範囲で変動が見られます。特に15日から16日、19日から23日の時間帯で色調が変化しており、周期的な変化が観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の時間帯で、2025年7月6日には明るい黄色になり、急激に高いスコアを示しています。外れ値の可能性があり、何か特別なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃いほど平均スコアが低く、明るい黄色や緑に近づくほどスコアが高まっています。ヒートマップ全体で青から緑、黄への色の変化が見られ、これがスコアの変動を表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアの変動が顕著です。特に7月6日と7月8日では、時間によってスコアが大きく変動しているため、特定の日のイベントが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップ全体には色のグラデーションが広がり、特定の時間帯に高いスコア（黄色）が集中しています。この分布は、特定の時間に何らかの経済的または社会的活動が活発になることを示唆しています。
6. **直感的な感じと影響**:
– ユーザーは特定の時間帯での高い活動性を視覚的に理解でき、その時間帯に合わせた戦略を立てる助けとなるかもしれません。ビジネスにおいては、このデータはリソース配分の最適化や顧客需要の予測に役立つでしょう。例えば、特定の時間帯に合わせた広告キャンペーンや商品提供の調整が考えられます。
このヒートマップを活用することで、特定の日時や時間帯に集中的にリソースを投入することにより、ビジネス効果を最大化するための判断材料となり得ます。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/経済_correlation_heatmap_360日間_20250713202026.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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
1. **トレンド**
– グラフは時系列ではないが、各カテゴリ（WEIタイプ）毎にスコアがプロットされています。全体的な分布の傾向を見ると、上昇や下降といった明確なトレンドは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のカテゴリで外れ値が見られ、特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（持続可能性と自給自足）」において顕著です。
– 外れ値が多いカテゴリは、スコアのばらつきが大きく、特定の経済状況や環境に極端に応じやすいことを示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図はデータの分布と中心傾向を示しており、箱（四分位範囲）が狭いカテゴリはスコアが安定しているといえます。
– 「個人WEI平均」は全体的に安定している一方で、「社会WEI（経済格差）」は広範囲にわたる変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではありませんが、各WEIタイプ間の相対的なスコア分布を比較することで、どの領域がより安定または不安定であるかを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自給自足）」は外れ値が多く、これらは経済的状況や政策の影響を強く受けやすいと考えられます。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**
– 人々は「経済的余裕」や「自由度と自治」のような個人的な要素に敏感であり、その不安定さは個人の生活の質に直接影響します。
– ビジネスにおいては、これらの不安定な領域に対するリスク管理が重要です。また、「持続可能性と自給自足」の安定性は、社会的な安心感を提供するため、企業のCSR活動に影響を与える可能性があります。
総じて、各WEIカテゴリにおける分布の違いは、社会的・経済的環境の多様性とその既知・未知のリスクを反映しており、政策立案やビジネス戦略の策定において重要なインサイトを提供します。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **主成分分析（PCA）の結果**：第1主成分と第2主成分にプロットされています。明確な上昇や下降のトレンドはなく、データは散在しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の検出**：グラフ右上や左下に他のプロットから離れた点が見られ、これらは外れ値と考えられます。
### 3. 各プロットや要素
– **プロットの分布**：第1主成分の（0.2, 0.3付近）に多くのプロットが集まっており、こちらに主要なデータの集中が見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特に明確な時系列データの周期性や相関関係は示されていませんが、一部の外れ値や密集度の高い領域が、特定期間の経済活動において重要である可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **第1主成分と第2主成分の相関**：第1主成分の寄与率が高い（0.66）ため、データ全体の傾向を説明する力が強いですが、第2主成分は多様なデータの特徴を補完しているように見えます。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **視覚的印象**：プロットの密度が高い領域は、ある程度予測可能な経済活動を示唆しています。外れ値の存在は経済的な異常イベントや特異な事象を示している可能性があり、政策や経済戦略の見直しが必要かもしれません。
このグラフを通じて、WEI（Weekly Economic Index）の構成要素が経済指標としてどのように変動しているかの全体的な理解を深めることができ、特に外れ値やデータの集中領域は詳しい分析が必要とされるポイントです。これはビジネス環境や政策立案に直接的な影響を持つ可能性があります。
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。