📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析を通じて、WEIスコアとその構成要素に関するいくつかの興味深い傾向と異常を特定しました。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**は、データの開始時には不安定で、特に7月2日から7月3日にかけて著しい下降が見られます。これは、その後数日間、WEIスコアが低迷する原因となっているように見えます。7月5日以降は徐々に改善し、7月7日以降は安定した水準で高止まりしています。
– この傾向は経済的および社会的な出来事が私たちの中に内在するWEIスコアに及ぼす影響の可能性があります。
### 異常値
– **異常値**として指定された期間は、7月1日から7月3日に集中しており、スコアが正常な範囲外で変動しています。
– 具体的には、7月3日には複数の大幅な変動が見られ、これは内部または外部の経済的または社会的なショックが反映されている可能性があります。この期間中の情報の共有、経済ショック、あるいは政策の変更などが考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– 季節性パターンはあまり見られず、短期間のデータのため長期トレンドも明確には見えませんが、短期的な変動は確認されました。
– 残差成分が大きくなる時期が、主に25日頃に観測され、この期間は予測できない外部的な要因が影響した可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**による分析では、個人WEIの「経済的余裕」が社会WEIの「持続可能性と自治性」と強い相関があることが示されており、個人の経済的な安定が社会の持続可能性に影響を与えることを示唆しています。
### データ分布
– **箱ひげ図**からは、いくつかの項目で外れ値が確認され、特に「心理的ストレス」や「経済的余裕」などに影響があります。これは個人の問題がWEIに大きく影響する可能性を示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**によると、PC1が66%の寄与率を持ち、これは主要な変動要因として個人の「経済的余裕」や「心理的ストレス」の影響が大きいことを示しています。これは、経済的安定が精神的な健康に直接影響し、それが全体のWEIスコアに反映されることを示唆しています。
### 総括
データから読み取れることは、それぞれの詳細項目が総合WEIスコアへ様々な形で影響を与えていることであり、これらは短期的な外部ショック、経済イベントに依存して変動しています。特に、経済的余裕や持続可能性に関連する要因が、社会や個人全体の幸福度に密接に関連していることが明らかになりました。今後の政策立案や社会プログラムの設計において、これらのピボットポイントを考慮に入れることが重要です。
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:
以下に、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初めの期間（7月上旬から中旬）は、一定範囲内で横ばいの動きが見られます。
– その後、予測は上昇傾向を示し、最後には横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数日間にわたり、一部のデータポイントが異常値として認識されていることが示されています。
– ただし、全体として急激な変動は確認されません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青い点）は、予測に基づく範囲内に収まるように見えます。
– 予測（ランダムフォレスト）は、線形回帰や決定木回帰よりも安定しているように見受けられます。
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手法の比較が示されており、特にランダムフォレスト回帰が他の予測方法よりも緩やか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、概ね一致しているため高い相関関係があると推測されます。
– 異常値が特定の期間に集中しており、何らかの外的要因による可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– 人々は、実際の数値が予測と大きく異ならないため、現在の経済状況が安定していると直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスにおいても、安定した状況下での予測可能性が高まることで、計画が立てやすくなり、意思決定が促進される可能性があります。
全体として、このグラフは経済指標の安定性を示し、予測の精度や信頼性を強調しています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は、約0.6から0.8の範囲で横ばいもしくはやや上昇したように見えますが、全体としては横ばい傾向です。
– 線形回帰や決定木回帰の予測では横ばいに近い結果が示されている一方、ランダムフォレスト回帰の予測では時間とともにWEIスコアが上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた外れ値がいくつか見られます。これらのデータ点は通常の範囲外に位置しており、特定の日に異常な変動があったことを示唆しています。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– xマークは予測データを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を表しており、予測の信頼性について示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルが同じ範囲で変動していることが確認でき、特定のトレンドや変動パターンが一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は0.6から0.8の間に密集しています。また、予測モデルごとに違う未来の傾向が示されていますが、一定の相関性を持っているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、WEIスコアの安定性が高いことが示唆される一方、ランダムフォレスト回帰が示唆する未来の上昇トレンドが現実化するかは不透明です。
– 経済的な観点では、WEIスコアの上昇が期待できる場合、消費活動や投資意欲の向上が考えられるため、ビジネス戦略の見直しが必要となるかもしれません。
このグラフ全体から、モデル間での予測の違いを慎重に評価し、特にランダムフォレストの示唆する上昇傾向がどの程度信頼できるか、経済状況に応じたさらなる分析が求められると言えるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、最初の2週間でほぼ安定した状態にありますが、若干の上昇があります。その後、急激に上昇し、終了時には横ばいの状態です。
– 予測データ（ピンク）の線は、線形回帰とランダムフォレスト回帰のモデルで、線形的な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月中旬頃に、実績データにおいていくつか外れ値が見られます（黒い円で囲まれたプロット）。この部分でのスコアは、他と比べてやや低いです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色のプロットは実績のデータポイントを示しており、日々の社会的なWEIスコアの変動を表しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内でデータが変動する可能性があります。
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は、後半でほぼ一致しており、予測モデルが実績をよく捉えていることがあります。
– 予測には複数の手法（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、それぞれのアプローチの違いが見られますが、結果としては大きな差異はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの密度は、初期段階と中盤で高く、スコアの中心は0.8付近に集中しています。これは、一定の経済的安定性を表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とビジネスや社会への影響**
– このグラフから直感的に感じられることは、WEIスコアが一貫して高い水準を維持しているため、経済が安定しているように見えることです。
– 外れ値や予測の不確かさがあることから、突然の経済的な変動には注意が必要かもしれません。
– ビジネス上は、安定したスコアが企業の戦略計画や成長の見通しに対してポジティブな影響を与える可能性があります。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の期間（7月初旬から中旬）に横ばいで推移しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は徐々に上昇し、その後、1.0付近で横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値がありますが、全体として大きな急変は見られません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は狭く、不確実性が小さいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、密集していることが実績値の安定性を表しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、徐々に上昇しています。
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開始時点のギャップがありますが、これが改善する予定であることが予測から示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間にはある程度の相関があると推測できますが、予測の精度は外れ値の数で制約される可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 短期間での経済的余裕には目立った変動はないものの、予測に基づくと長期的には改善が期待されます。
– これは所得の安定や消費パターンの改善を示唆する可能性があり、企業戦略の立案に役立ちます。
このグラフは、個人の経済的余裕状態を定期的にモニタリングし、時間の推移による変化を理解するための貴重なツールになるでしょう。経済的な意思決定において参考になると考えられます。
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:
以下にグラフ分析のポイントと洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青色プロット）は0.6〜0.8の間で横ばいが続いています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）はゆるやかな上昇トレンドを示しています。
– 線形回帰（薄紫色）もゆっくりと上昇していますが、他の予測手法より傾きが小さいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は複数確認され、これは通常の範囲を超えるデータポイントとして黒い円で示されています。
– データが集中しているため、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示します。
– 黒い円は外れ値を示します。
– グレイの帯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**
– 実績と複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が共存し、ランダムフォレストの予測はより現実的な将来の上昇を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータ分布は比較的安定しているようですが、外れ値がいくつかあります。
– 予測手法間に類似性がありますが、ランダムフォレストが最も上昇を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間的な直感では、実績データが横ばいであるため、健康状態は安定しているように見えますが、予測モデルは改善傾向を示唆しています。
– ビジネスへの影響としては、健康状態が向上するというモデルの予測に基づいて、ポジティブな投資や施策を検討する機会があるかもしれません。
– 社会的には、直感的な安定性にもかかわらず、潜在的な改善を活かしたいという意識を持ちやすくなるでしょう。
このような分析を基に、健康関連のデータを活用した戦略的判断が可能になります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– \[実績（実績AI）\] のデータは、最初の期間で比較的安定していますが、後半にやや増加する傾向が見られます。
– \[予測（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）\] 各モデルにおける予測ラインは、どれも上昇傾向を示しており、未来に向けてWEIスコアが上昇する可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に、数値が他よりも高い外れ値が存在しています。これにはサークルでマークされている点があり、注目すべき異常な行動を示しています。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は過去の実績データを示し、\[\text{×}\] マークは予測データを示しています。
– グレーのシャーディングは、予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲での変動が予想されます。
4. **関係性**:
– 実績データと予測線の関係を見る限り、予測モデルは過去のデータを基に上昇を予測しています。各予測モデル（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で多少の差異がありますが、全体的な傾向は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初めに集中して表示されていますが、その後やや分散しています。予測モデルは各々の手法に基づき、きれいな上昇トレンドを描いています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 視覚的には、初期の不安定さにもかかわらず、全体的なストレスレベルが今後上昇することが示唆されます。これは、経済環境の悪化や予想される社会的変動が影響している可能性があります。
– ビジネスにとっては、将来の不確実性に備えるためにリスク管理戦略を再評価する必要があるかもしれません。社会的には、ストレス管理やメンタルヘルス対策がますます重要となるかもしれません。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青点）は、初め低下して次第に少しずつ安定しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫の線）は傾向としてわずかに上昇しています。しかし、全体として横ばいに近い。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の初期にいくつかの外れ値があり、それらは黒い輪で囲まれています。これらは全体のトレンドと異なる動きを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績）は、時間の経過とともにばらつきが減少しています。
– xAI/3σのグレーの背景領域は、予測の不確かさを表しており、初期にはかなり広いですが、後半には狭くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）毎に異なる予測の傾向が見られるが、全体的には大幅な差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的には、実績の分布がかなりばらついていますが、時間とともに予測の精度が向上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**
– 実績が大きく変動しているため、個人の自由度と自治が不安定になっている可能性があります。
– ビジネスや政策面では、予測に基づき自由度や自治を向上させるための施策を考慮する必要があります。
– 予測の範囲が狭まっていることから、将来の安定性に向けた改善の兆しが見られるかもしれませんが、より詳細な分析が必要です。
このデータは、個人のWEIスコアを改善するための政策設計やプロジェクト管理に役立ちます。全体の不安定さが緩和できれば、経済の自由度を増加させることにつながるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績値は全般的に0.6から0.8の間で横ばい。特に目立った上昇や下降は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測値は高く、0.95付近で一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値にはいくつかの外れ値があり、予測範囲を超えるデータポイントが点在しています。これらは黒い円で示されています。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しています。過去の実データを基に、公平性・公正さのスコアを表しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、実績値がこの範囲内に収まっているか確認できます。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、安定した高い予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測範囲内に限られていることが多いですが、外れ値が存在し、予測モデルの限界を示している可能性があります。
– 予測モデル間の系統的な違い（線形や決定木とランダムフォレストの違い）は、より長期のデータが必要と思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値とランダムフォレスト予測は乖離しており、ランダムフォレストの予測の信頼性を再評価する必要があるかもしれません。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるであろうことは、実際の公平性の測定値に対し、これらの予測モデルはより高い値を示していることに対する疑問です。
– 社会的な文脈においては、実績と予測の不一致が現れた場合、公平性の認識に影響を及ぼす可能性があり、政策や意思決定の再評価が必要となるかもしれません。特に、外れ値の存在は考慮されるべき点です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのデータは、最初の約2週間で0.75から0.82の間に分散していますが、その後は横ばいの傾向が見られます。
– ランダムフォレスト回帰による予測は安定しており、WEIスコアが1.0に達しているため、非常に良好なパフォーマンスが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期において、0.7付近にいくつかの外れ値が見られますが、全体的には大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実績AI）を示し、現実のデータを反映しています。
– 黒い丸は異常値を示し、通常の範囲外のデータポイントを示します。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示され、この範囲内にデータがあることが求められます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと予測AI（ランダムフォレスト）の間に、予測が実績からの逸脱なく高精度であることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しており、スコアの安定性がうかがえます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの高い水準は持続可能性と自治性の良好さを示しているため、関連する経済活動は安定的であると推測されます。
– ビジネスではこの安定感を基にした将来的なプランニングが可能です。高い予測値はポジティブな成長や政策効果を示唆し、サステナブルな取り組みが導入されている可能性を示しています。
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:
このグラフは、経済カテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を示しています。30日間のデータを基に分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、全体として横ばいの傾向がありますが、日によってばらつきがあります。
– 予測は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つが示され、特にランダムフォレストが最後の方で高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くの点が異常値と認識されており、プロットには外れ値として黒い円で囲まれています。これは、実績データが基準値からの逸脱が多いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、これに対して予測データが3種類の異なる線で表示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、予測がこの範囲内にあるかどうかを見ることができます。
4. **時系列データ間の関係性**:
– それぞれの予測は異なる回帰モデルによって異なる結果を示していますが、実績データには反映されていません。
– 予測手法間で特にランダムフォレストの結果が、後半で他よりも高く、独自の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのばらつきと予測結果は、スコアの信頼性や計測の正確性、データ収集の頻度や方法に影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、実績スコアが安定していない点です。これは社会雇用や教育機会に関する政策やプログラムの変動、または測定の不安定性を反映しているかもしれません。
– ビジネスや政策策定においては、これらの不安定性を考慮する必要があります。各予測モデルが異なる予測を出しているため、決定を下す際に多角的なアプローチが求められます。
この情報を通じて、社会基盤や教育機会に対する政策の見直しや新たな取り組みが議論される必要性を示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体として安定したスコアを維持していますが、比較的ばらつきが見られます。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は一定以上の高いスコアを示しており、時間とともにほぼ横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒の丸）はいくつかあり、普段のデータの範囲内に収まらないスコアを示しています。特に低いスコアのデータポイントが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は、30日間にわたる社会WEIのスコアを表しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）は予測の信頼区間を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、アルゴリズムによるスコア予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績とランダムフォレスト回帰の間には顕著な違いがあります。実績データの方がばらつきが大きく、予測に比べて不確定性が高いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは広がりがあり、中央値周辺に密集しているように見えます。
– 予測と実績の間に明確な相関は見られませんが、予測は実績の変動に対してなだらかで一貫した傾向を示します。
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**
– 人々は、実績データのばらつきから社会の不安定性や予測の困難さを感じるかもしれません。
– ビジネスや政策決定において、予測はいくつかの安定した指標を提供するものの、実績との乖離があるため、補完的に活用する必要があります。
– 社会の多様性や自由の保障に関する政策の評価や改善に役立つ可能性がありますが、データの不確かさを踏まえた慎重な判断が求められます。
全体として、このグラフは実績のばらつきと予測の一貫性の違いを示し、これを基にした分析は社会やビジネスの戦略形成に重要な洞察を与えることができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 時系列のヒートマップは、2025年7月1日から7月13日までのデータを示しています。
– 全体として、日を追うごとに色が濃い青から緑、そして黄色に変わっており、上昇トレンドが示唆されます。
– 具体的には、日付が進むにつれてスコアが上昇している可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初めには、特に7月3日には暗い青～紫色が見られ、数値が低かったことを示しています。
– 7月6日から急激に黄色に近い色が見られ、急速に上昇していることがわかります。この急激な変化は特に注意が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 縦軸に時間（時）が示されており、どうやら日を通じた変化も観測されているようです。
– 色の変化は、具体的なスコアの上昇や下降を示しており、色の濃淡によって数値の大小を直感的に理解できる構造です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日における同じ時間のスコアを比較することで、日ごとの変動のパターンがあるかもしれません。例えば、全体的な増加トレンドの中で、特定の時間帯での動きも注視する価値があるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に7月6日以降のスコアの上昇は、何らかの外部要因による可能性があります。この要因が時間とどのように相関しているかをさらに調査する必要があります。
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に関する洞察**:
– 直感的には、7月6日からの急激なスコア上昇は、重大な経済イベントや政策変更が影響を与えている可能性を示しています。
– ビジネスや経済政策の観点から、このパターンを捉えることにより、将来的な市場の動向やビジネス戦略の調整に役立つでしょう。
このヒートマップは、時間的および潜在的な政策影響の理解を深めるための重要なツールとなるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化を見ると、特定の時間帯（16時および19時）では、初めの方で暗い色（低いスコアを示唆）が見られ、その後明るい色（高いスコア）が見られます。これは時間とともにスコアが上昇するトレンドを示している可能性があります。
– 全体として、スコアは時間の経過に連れて上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 例えば、7月3日の23時のスコアは他と比べて急に低くなっています。これが何か特定のイベントや要因によるものか解析が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。濃い色が低いスコアを、明るい色が高いスコアを表しているようです。
– 時間帯と日付の軸があるため、一日の中でも時間ごとに異なるスコアがあることが理解できます。
4. **データ間の関係性**
– 7時、16時、19時、23時のスコアを比較すると、特定の時間帯でスコアの変動が大きいことが確認できます。特に19時にはスコアの変動が激しいようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは日が進むにつれて高くなる傾向があるため、日々の要因がスコアに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 日中の時間（特に19時）のスコアが高くなることは、ビジネス活動が活発になる時間帯に関連している可能性があります。
– 経済活動の強さや消費者の行動パターンを反映していることが考えられ、経済政策やマーケティングの戦略に影響を与える可能性があります。
このグラフは、一日の中での経済活動の変動やトレンドを分析するのに役立つでしょう。また、特定の外れ値については詳細な原因分析を行うことで、経済現象の理解が深まります。
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:
– ヒートマップは全体として短期間で異なる色が現れることから、周期的または変化が激しいトレンドが考えられます。
– 特に一部の時間帯で顕著な変動があり、一定の時間帯では安定したトレンドも観察されます。
#### 2. 外れ値や急激な変動:
– 2025年7月6日から7月8日にかけて18時のセルが明るい黄色を示していますが、これは高値を示しており、周囲のセルと異なるため外れ値として注目されます。
#### 3. 各プロットや要素:
– 色の濃淡がその時点での社会WEIスコアを示しており、より明るい色が高いスコア、暗い色が低いスコアを表しています。
– 17時から19時にかけて周期的な濃い色が現れていることから、この時間帯で比較的一貫した低スコアが示されています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性:
– 縦軸の各時間帯が特定のパターンを形成しており、日ごとに似た傾向が見られることが予想されます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の時間帯（特に16時、17時）で色の濃淡が頻繁に変化しているため、その時間帯には経済活動の変動が活発であることが示唆されます。
#### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響:
– 18時ごろにみられる高いスコアは、ビジネス活動のピーク時間を示している可能性があります。この時間帯の活動を強化することは、経済やビジネスにおいて利益をもたらすかもしれません。
– 一方、16時から17時にかけて低いスコアが示されているため、これらの時間帯での効果的な対策や施策が必要となるでしょう。
– 全般的な色の変化は、柔軟なビジネス戦略を求めるヒントとして捉えることができ、社会的な行動パターンを理解するための手がかりを提供します。
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、経済に関連する複数のWEI（総合ウェルビーイング指数）項目間の関連性を示しています。以下にこのヒートマップから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの性質上、直接的なトレンドではなく、各項目間の相関関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が0に近いものや負の相関がある箇所が、通常と異なる関係性を持つ可能性があります。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関は0.09と非常に低いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示しており、赤が正の強い相関を、青が負のまたは弱い相関を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ではないため、期間の変動ではなく、現在の30日間における一時的な関係性を示しています。
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）」の相関は0.89と非常に強いです。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の多くの項目と比較的高い正の相関を示しています。
6. **洞察と影響**:
– 強い正の相関は、ある項目が増加する際に他の項目も増加する傾向を示唆します。したがって、例えば「総合WEI」の改善は、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の改善にも寄与する可能性が高いです。
– 経済政策や社会政策の策定において、これらの相関を活用することで、効率的な改善戦略を立案できる可能性があります。
このような相関ヒートマップは、政策立案者や経済アナリストにとって、複雑な指標間の関係性を直感的に理解するための重要なツールです。
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（Well-being Index）タイプのスコアの分布を示しています。以下にこのグラフからの洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリーのスコアは全体的に高い位置にあり、スコアの分布は0.6から0.9の間に集中しています。これは、各指標が比較的一貫した結果を示しており、急激な上昇や下降は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリには外れ値が観察されます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」に特に見られます。これらの外れ値は、スコアが通常の範囲を逸脱している例です。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 箱の幅は各カテゴリーのスコア分布を表し、箱の中の線は中央値を示しています。サンプルの四分位数範囲が大きいほど、スコアの変動が大きいことを示します。
– カラーの違いは、カテゴリ間の視覚的区別を容易にしていますが、具体的な意味については追加の情報が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データを直接反映していません。異なるWEIカテゴリ間でのスコアの分布を比較しているため、時系列としての傾向を分析するのは適切ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの中央値が高めに位置しており、全体的に正の偏りがあるように見受けられます。しかし、カテゴリごとに分布形状が異なるため、相関関係の分析については、さらなる詳細なデータが必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 各カテゴリのWEIスコアが比較的高い範囲にあることから、一般的に良好な状態を示しています。しかし、外れ値の存在は特定の領域での課題や不安定さを示す可能性があります。例えば、「経済的余裕」や「心理的ストレス」の外れ値は、特定の状況下での個人や集団の脆弱性を示唆しています。
– ビジネスや政策決定において、これらの外れ値を検討し、どのように改善できるかを考えることが重要です。
全体として、このグラフは各WEIタイプのスコアが異なる分布を示しており、社会的および経済的な介入の優先順位を決めるのに役立つでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）グラフを詳しく分析してみましょう。
1. **トレンド**
– データポイントは第1主成分と第2主成分の両方に広がっていますが、全体的には特定の方向に明らかなトレンドはありません。点の配置は散らばっており、特定のセットが一方向に偏っているわけではないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ右上と左下の点は他のデータポイントから離れています。これらは潜在的な外れ値と見なされ、特異な特性を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– PCAでは、各軸（第1主成分、第2主成分）は元データの分散を説明します。第1主成分の寄与率が高いため、この軸がデータの大部分の変動を説明しています。
– 総じて、第1主成分が主要な変動要因であり、第2主成分が補足的な要因であることが読み取れます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 個々の点がどのような時系列データを意味するかは明示されていないため、直接の関係性は不明ですが、それぞれの点は異なる期間内の計測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**
– 散布図の形状から明らかな直線的な相関関係は見られません。データが多様な方向に広がっているため、多次元的な要因が関与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**
– このグラフから、人間の直感はデータの多様性を感じ取り、単一の要因で説明できない複雑な経済指標の動きを示していると考えるでしょう。
– ビジネスや政策決定者にとって、このような分析は多角的な要因を考慮に入れた戦略が必要であることを示唆します。特に、外れ値が示す特異点を理解し、その要因を探ることが今後の意思決定に重要になるでしょう。
グラフの情報を基に、この分析を参考にして、経済データの多様な側面をさらに探求する価値があります。
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。