📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**および各詳細項目は、観測された期間においてゆっくりとした上昇傾向を示しています。特に7月初旬（2025-07-03頃）、大きな変動が観測され、それ以降はおおむね安定したスコアとなっています。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**も、7月初旬に顕著な変動が見られ、それ以降は比較的高値を維持しています。
#### 異常値
– 検出された異常値は、主に7月初旬（7月1日〜3日）とそれ以降（7月6日以降）に集中しています。異常値の範囲は0.65〜0.85の間で、背景には大規模なイベントの影響や政策変更が考えられるかもしれません。例えば、短期間での経済的な政策変更や社会制度の大きな変動が影響している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解による長期的なトレンドでは、全体としてのスコアの改善が見られます。季節性の影響は短期間のデータでは小さいですが、残差からは観測上のノイズや短期的な要因を除去することで、真の傾向把握の必要性が示唆されています。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、**個人WEIの経済的余裕**と**社会WEIの公正さ**、また**持続可能性と自治性**との強い相関関係が読み取れます。これにより、個人の経済状況改善が社会的公正感や持続可能性に影響を及ぼしている可能性を示唆しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図解析では、各WEI項目には外れ値が存在し、特に一部の日付における極端なデータポイントが全体の分布に影響を与えていることがわかります。中央値は0.75付近に集中しているが、最大および最小値の変動が広範囲にわたる。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析において、PC1は66%を占めており、経済的要素と社会的要素（公正さや持続可能性）が主要な要因として特定されています。これは、これらの要素がWEIスコアの変動に大きく寄与していることを示しています。
### 結論
このデータセットでは、短期間でのWEIスコアの変動が観察され、特に経済的変動や社会的公平性の変化が大きな影響を及ぼしていることが示唆されています。異常値の存在は、不確定な外部要因や政策の影響であると解釈され得、今後の解析で更なる要因特定が求められるでしょう。전체的には、政策的措置による短期的な変化として捉え、より持続的な改善を促すための戦略が必要です。
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:
1. **トレンド**
– 最初の部分において、実績AIのデータ（青）は比較的安定しており、特に目立った上昇や下降のトレンドは見えません。ただし、データが集中している期間があります。
– 2026年近くになると、前年比AIのデータ（緑）が現れ、明らかに増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分で、いくつか異常値（黒い円）が発生していますが、その周辺では大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AI（青）のデータは、過去の実際のスコアを示しています。
– 異常値（黒）は、通常の範囲外のデータポイントを示し、可能性としてデータエラーや特異なイベントを示唆しています。
– 前年比AI（緑）は前年と比較してのスコアで、成長や変化の比較が可能です。
– 予測モデル（ピンクと紫）は、異なるアルゴリズムによる将来の予測を表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのデータと前年比AIのデータは、双方とも安定した形で続いており、特に2026年にかけて緑のデータが増加しています。
– 予測のデータは、全体的な傾向を捉えるための参考として示されているが、異なる予測アルゴリズム間で大きな乖離は見られない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのデータと前年比AIのデータの分布は、主に周期性や連動性を示しています。ただし、期間が限られているため、長期的な相関関係を明確に判断することは難しいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフから見えるデータの安定性は、経済が一時的に安定していることを示唆しており、ビジネスの安定性に対する安心感を与えます。
– 前年比AIが示すスコアの上昇は、経済指標や会社の成長が予想されることから、投資に対する期待感や消費の増加をもたらす可能性があります。
– 異常値の存在は、リスク管理やデータの見直しが必要であることを示唆し、特異な変動を注視する必要があることを思い起こさせます。
全体的に、このグラフは経済の安定した進行と、その背後にある潜在的な成長の可能性を示しています。
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:
グラフを分析すると、以下のポイントが見えてきます。
1. **トレンド**:
– 最初の45日で、実際のデータ（青いプロット）が急激に上昇するトレンドが見られ、その後、横ばいに転じています。
– これは、新たな政策や経済状況の変化が初期段階で大きく影響した可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには一部の外れ値（黒い円が示す）があり、不安定な経済または予測の誤差を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットが実際のデータ、緑のプロットが昨年のデータを示しています。
– 予測の信頼範囲（灰色の帯）は、初期段階での予測モデルが実際のデータ以上に幅広く設定されていることを示しており、信頼性が限られている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値と実績値が大きく異なることが、モデルの改善余地を示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータでの急上昇とその後の横ばいから、外的要因が一時的に大きなインパクトを与えた可能性が高いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこの急激な変動を心配し、安定するまでは投資を敬遠するかもしれません。
– ビジネスにとっては、突然のトレンド変化が需要予測や在庫管理に影響を与える可能性があります。
– 社会的には、政策変更や市場要因の予測・対応が求められる状況を示唆しています。
このグラフは、初期段階でのデータの急激な変動が注意を要し、安定期に入るまでの間、慎重な経済活動が望まれることを示しています。
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:
このグラフは、社会WEI平均スコアの時系列推移を示しています。以下に注目点と洞察をまとめます。
1. トレンド:
– 2025年7月から開始される実績データ（青色）は、初期において安定した上昇トレンドを示しています。
– その後、すぐにデータが停止し、2026年7月前後に新たに前年度の比較データ（緑色）が現れ、こちらも安定した上昇トレンドを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期のデータには黒色で示される異常値が存在し、下方向の外れ値として分類されています。
– 予測データ（赤色）では急激な変動は見られませんが、初期の実績データの終盤にかけて予測手法間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）でわずかな乖離が見られます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青色の点は実績データを示し、初期の評価期間に集中しています。
– 赤い×印は、予測データを示しており、これも初期に集中しています。
– 緑色は前年度の比較データで、全体的に高い評価を得ています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と予測は初期に重なって提示されており、予測の精度が高いことが示唆されています。前年度の比較データが後から追加されており、これらの間に明確な関係性は見受けられません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 異なる回帰手法の予測結果は全体的に近似しており、データセット内での一貫性が伺えます。
6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響:
– 初期データにおける異常値の存在は、一時的な経済不安定やデータ収集の問題を示唆しているかもしれません。
– 後半にかけての安定した上昇トレンドは、社会全体の経済活動が好調である可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、予測モデルの信頼性を強化し、実績との乖離を検証しつつ、今後の計画に役立てることができます。
このグラフからは、データ収集および解析に関する課題と成功した予測の両面が示されています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、明確な期間を通じての「実績AI」の分布と、数種類の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測値が示されています。
– 「実績AI」のデータポイントは、期間初期に高い密度で配置されており、期間の初めから徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の段階でいくつかの「異常値」が観測され、それらは多くのデータポイントとは遠く離れています。
– これらの異常値は、基準以上に高いあるいは低い点を示しており、特異な経済状況やデータエラーの可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点が「実績AI」を示します。これは実際の測定値を表現しています。
– 予測モデルは、それぞれ異なる色（紫、ピンク）で表現されており、異なる回帰モデルによる予測を示しています。
– 灰色の領域は「予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）」で、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**
– 異なる予測モデルは、それぞれ異なる予測の精度とスケールを示していますが、全てが同じ一般的なトレンドを追っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の期間において、データの密度が高く、強い底辺のスコアが観測されます。
– その後の期間には、同様の動きや分布の特徴が見られないことが表されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 最初の高密度領域は、ある特定の期間や条件が繰り返される傾向を示しています。これは経済的な安定性を示している可能性があります。
– 外れ値および急激な変動は、経済的なショックや市場の不安定性を示唆します。
– ビジネスや個人の経済計画立案者にとって、予測モデルの比較は、異なる将来のシナリオを理解し予防措置を取るための役立つツールとなるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を行います。
### 1. トレンド
– 初期のデータ（青の実績）はやや上昇傾向が見られます。
– 後半のデータ（緑）はほぼ水平で安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータに一部、異常値（黒の〇で囲まれた青）が確認できます。これは他のデータ点から離れているため、特異な状況や誤差の可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **青色**: 実績値を示しています。比較的高い値で安定しています。
– **緑色**: 前年のデータで、今年のデータと比較するための基準を提供します。
– 各色の線（紫、ピンク）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）による予測を示していますが、実績値と乖離しているようには見えません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年データが類似の範囲で推移しており、安定した健康状態を示しています。また、モデルによる予測もこの安定した実績を的確に反映しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと比較データはほぼ一致しており、強い相関がある可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 多くの人々がこのグラフから安定した健康状態を認識し、経済の安定性に対する信頼を得るかもしれません。
– ビジネスにおいて、この安定した健康スコアは従業員の効率性や生産性向上を表しうるため、ポジティブな影響を与えると考えられます。
– 他方で、外れ値に注意を払い、さらなる調査が適切である可能性があります。
全体的に、健康状態は安定した推移を見せており、経済活動の基盤として期待される要素かもしれません。この安定性を維持するための継続的なモニタリングが重要と考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 左側（特に2025年7月から9月）のデータは比較的高いスコア（0.7から0.8）が多く、多少の変動はあるものの、安定しているように見えます。
– 右側のデータは2026年にかけて散布されており、各データポイントが集中的に配置されていますが、スコア値は左側と比較して軽微に高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った急激な変動や明確な外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実績のデータを示し、一部は異常値として強調されています。
– 緑の点は前年のデータと思われ、過去との対比が描かれています。
– 黒の輪があるデータは異常値として識別されており、通常の範囲外に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**:
– 異なる色の線は異なる予測手法を示しており、ランダムフォレスト回帰や線形回帰などを使った予測が行われています。
– 予測の範囲（灰色の領域）は、予測の不確かさを示していますが、範囲が狭く、予測が一定の精度を持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性や相関関係は見られず、全体としてはデータが集中的ですが、スコアは時間の経過とともに大きな変化は見られません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが比較的高い位置にあり続けていることから、心理的ストレスが持続している可能性があります。これは個人の精神的な健康状態の一環として捉えられるため、職場や社会の中でのメンタルヘルス支援の必要性を示唆しています。
– スコアの安定に基づいて、ビジネスや政策立案者に対して現状維持のための戦略や施策の開発が求められるかもしれません。
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:
1. **トレンド**
– 全体的に、初期のデータ（青いプロット）は0.6から0.8の間で横ばいの傾向が見られます。
– ランダムフォレスト回帰（紫のライン）は一時的に1.0近くまで急上昇していますが、これは一過性の予測であり持続性を欠くように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の異常値（黒い縁のあるプロット）が、初期のデータポイントに存在していることが確認できます。これらは0.6以上で、他のデータの密集から外れています。
– ランダムフォレスト回帰の予測で急な上昇が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示し、基本的に限られた範囲内に収まっています。
– 緑色のプロットは前年のデータポイントであり、現在のデータと比較する役割を果たしています。
– 異常値はデータの分布から外れているものを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間の関係が薄く、一致しない予測の変動が目立ちます。特に、異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰など）が大きく異なる結果をもたらしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ点の分布は狭小範囲で安定していますが、予測データは大きなばらつきを示しており、特にランダムフォレスト回帰の変動が顕著です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– このグラフを見ると、実績データが安定している一方で、予測が不安定であったり、変動が大きいことから、将来予測に対する不確実性が高く感じられます。
– ビジネスでは、安定的なデータに基づく意思決定は容易ですが、予測の不安定さから、長期の戦略計画にはリスクが伴うことが示唆されます。
– 社会的には、個人の自由度と自治が短期では一致するものの、将来的な変動要因が多くある可能性を示しています。これは政策や経済情勢の変化に敏感であることを意味し、慎重な観察と分析が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフの初期（2025年7月頃）からの実績データ（青のプロット）は全体的に高い水準（0.7から1.0付近）で安定しており、明確な上昇または下降は見られません。ただし、グラフの後半（2026年7月頃）の予測データ（緑のプロット）は、スコアがやや低くなっています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 黒の丸で示されている外れ値は、他のデータ点に比べて異常に離れた値を示していますが、頻度は低く、全体の傾向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:**
– 青いプロットは実績データで、日付が進むにつれてのスコアの変化を示しています。
– 緑のプロットは前年の比較データで、前年と今年のパフォーマンスを比較するのに役立ちます。
– マゼンタの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、未来の予測スコアの動向を視覚化しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、信頼性の可能性を明示しています。
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関係をみると、予測は実績に基づいて行われており、実績が高い値に集中しているのに対し、予測ではややスコアが低くなることが予想されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の実績データには比較的一定の変動がある一方で、後半の予測データの密度はやや低く、分布が広がっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– このグラフから人間が直感的に感じることの一つは、過去一年間の社会的公平性が安定していた一方で、今後の展望には若干のリスクがあるかもしれないということです。
– 社会やビジネスにおいて、現在の実績を維持するには積極的な改善策が必要かもしれません。予測スコアが低下する可能性が示唆されているため、政策決定者や経営者は、この予測に基づいて適切な対策を行うことが重要となります。
このような分析をもとに、将来の計画や戦略に役立てることで、より公正で持続可能な社会の実現に近づくことができるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に見られるデータ（過去の実績と異常値）は一定の範囲内で大きな変動は見られません。
– 右側の予測データ（緑色のプロット）が表示されています。この部分ではスコアの増加が見られ、上昇トレンドがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側にはいくつかの異常値（黒い円）が見られますが、その数は限られています。
– 右側のプロットでは極端な外れ値はないように見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のデータを示し、左側に集中しています。
– 緑色のプロットは予測データを示し、上部に向かって密集しています。
– ピンク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）の結果を示唆しています。
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で明確な時間的な分断があります。実績データが途切れた後、予測が始まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的高いスコア（0.8から1.0）の範囲に集中し、予測データも同様の範囲に密集しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 持続可能性と自治性において、過去の実績は比較的一定して高いスコアを示しており、この傾向は将来的にも維持されると予測されています。
– ビジネスや社会的には、現在の持続可能性の努力が予測モデルによっても支持されており、今後の計画・戦略において安心して取り組むことができると考えられます。
– どの予測モデルを用いても、スコアが安定して高い水準を保つことが示唆されており、これは組織の持続可能性に対する取り組みが効果的であることを支持しています。
このグラフから見えるデータは、社会的持続可能性と自治性に対する安心感を提供し、ポジティブな未来の展望を示すものと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青色）はほぼ安定しており、一定範囲に集まっています。このことから、初期の期間はWEIスコアが安定していることがわかります。
– 予測データは3つの回帰モデル（紫、ピンク、緑の線）で示されていますが、これらの線は初期データの上部付近で横ばい、またはわずかに異なる傾向を示しています。
– 最後の数回の予測データ（緑）は、実績データと比較してやや下がっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上には特に顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
– 一部のスコアは異常値として黒い円で強調されていますが、全体的なトレンドには大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点（実績データ）は、過去の実績を示しています。これが基準となって、予測モデルの性能が測られます。
– 異常値として強調されている点は、他の点から外れた動きや予想を超えた値を示しており、可能な警告サインです。
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はタイムライン上で一続きになっています。過去の実績データが予測モデルのベースとして利用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測結果は安定しており、全体的な分布に大きなばらつきがないことから、選ばれた回帰モデルがデータを適切に学習している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフを見る限り、社会基盤や教育機会の指標として使用されているWEIスコアは、現在の状況が比較的安定していることを示唆しています。
– 異常値の存在はリスク管理や施策見直しの必要性を示唆します。特に、社会や政策決定者にとって意義のある早期対応が求められるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、教育機会や社会基盤の改善が引き続き求められることを示唆しており、施策の持続性や改善のための投資が重要であると言えます。
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:
以下はこのグラフの分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフには実績データ（青）が左側に集中し、やや横ばいです。
– 右側に緑の前年データが集中しており、時期が進むにつれてわずかに増加しています。
– ピンクのランダムフォレスト回帰はデータ間に予測の動きが見られますが、特定の上昇や下降トレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績データにはいくつかの散らばりが見られるが、特に顕著な外れ値はないようです。
– 異常値は緑の円で示されており、一部のデータポイントに存在しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績データは青の点で、実際の観測値を示しています。
– 予測データは赤い「X」で示され、モデルによる予測を表しています。
– 前年データ（比較）は緑の点で、過去の実績を表します。
– 各色の線は異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データは類似性を持っており、過去のパターンを維持している可能性があります。
– 予測と実際のデータ間には若干のずれがあるように見えますが、予測範囲内でのブレとして捉えることもできます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データは密集しているが、特定の相関関係は見られない。
– 全体の分布としては、安定しているが少しの分散が見られます。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 安定したパフォーマンスが見られる一方で、予測と実績のずれが課題となる可能性があります。
– 社会的には、共生・多様性の評価が安定していることは良い兆候ですが、継続的な改善が期待されます。
このグラフを通じて、現在の状況を継続しつつも、予測精度の向上や異常値の解析などの改善が必要であることが示唆されます。これにより、より正確な政策立案や戦略改善が行えるでしょう。
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:
この総合WEIスコア時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 全体として、初期の日は暗い色（低スコア）で始まり、後半は明るい色（高スコア）に変わっているように見えます。これは上昇トレンドを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月6日から7日にかけて、一部の時間帯で急激なスコアの変化が見られます。これは、何らかの異常な経済活動やイベントを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示し、黄色や明るい緑は高スコア、紫や青は低スコアを示します。色の密度や分布は、時間ごとのスコアの変化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**:
– 各時間帯におけるスコアの連続性は、週間や日にち間での経済活動の変動パターンを示しています。特に、週末や特定のイベントが影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップの色の分布から、ある日付における時間内でのスコアの変動を確認できます。横断的に同じ色が続く場合は、安定した経済活動を意味し、その逆は変動を示しています。
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**:
– 安定した経済成長を示す上昇トレンドはポジティブな兆候であり、投資家や政策立案者にとっては有望です。また、急激な変動や外れ値は、短期的なリスクや不安定要因を示しており、これらの要因への迅速な対応が求められるでしょう。
全体を通じて、このヒートマップは、市場の動向を把握し、未来の戦略を構築する上で有用な洞察を提供します。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 夜間(19時以降)には、日中よりも高いスコアの傾向があります。
– 日中のスコアは比較的低く、夜間になるにつれて増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日中のスコアが急に上昇する（黄緑から黄色への変化）タイミングがあります。特に、7月3日から7月5日にかけて夜間のスコアは急激に増加しています。
3. **要素の意味**:
– 色の変化は、WEIスコアの大きさを示しています。色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコア変動を見たときに、夜間のスコアが一貫して高いことから、時間帯とスコアの間には正の相関があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中よりも夜間の方がスコアが高い傾向があり、一日の終わりに向かって増加する流れが見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このデータからは、夜間に経済活動や個人の効率が高まることが示唆されます。これは、仕事や活動のピークが夜間に移動している可能性を示しており、企業はこの時間帯に合わせた戦略を考える必要があります。
– 社会的には、夜間の活動を支えるインフラやサービスの強化が求められるかもしれません。
これらの洞察は、戦略的な意思決定に役立つ可能性があります。時間帯に応じたサービス提供や、夜間の労働効率向上策を検討する上で参考になるでしょう。
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
– **上昇**：特定の日付範囲で色の変化が濃い青から緑、黄色へと移行しています。これにより、時間とともにスコアが増加していることが示唆されます。
– **周期性**：特定の繰り返しパターンは見られませんが、濃い青から黄色に変わる明確な移行が複数回観察できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**：特に7月2日から7月6日の間で色が急に変わる点があります。この期間で劇的な変化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**：濃い青から黄色に変わるにつれて、数値が小さくから大きく変化していることを示しています。つまり、時間が経つにつれて社会WEI平均スコアが向上していると解釈できます。
– **密度**：グラフ上部から下部までの特定の時間帯で濃度の変化が見られます。これはその時間帯での異なる活動やスコアの変動を示している可能性があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の時間帯（時間軸で異なる行）に渡って、異なる色のパッチが存在しますが、全体として同様の情報を表現しているようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**：特定の色の分布が異なる時間帯で観察され、時間帯ごとの変動が直感的にわかるようになっています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **社会WEI平均スコアの向上**：全体的に時間の経過とともにスコアが向上しており、これは経済状況の改善を示している可能性があります。特に、午後や夕方の時間帯に高いスコアが見られることから、これらの時間帯において経済活動が活発化していることが示唆されます。
– **ビジネスへの影響**：企業がこれらのトレンドを認識して、繁忙時間を最大限に活用するための戦略を立てることが考えられます。
このヒートマップを通じて、社会経済活動の効率やパフォーマンスを時間軸で視覚化し、日々の傾向や改善点を把握することが可能です。
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:
ヒートマップからいくつかの洞察と分析を提供します。
### 1. トレンド
– トレンドそのものはヒートマップでは示されませんが、相関の強弱が連続している場合は、長期的な一貫性や周期性を示唆することがあります。ここでの相関は一部の要素間で非常に強いことが見受けられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップには外れ値自体は示されませんが、低い相関が他の強い相関の中にある場合、それが変動や外れ値的な現象を示唆することがあります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃さが相関の強さを示し、赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど弱いか負の相関を示しています。多くの要素間で高い相関（0.8以上）が見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 個人WEIと社会WEIの要素間で特に高い相関が見受けられ、分野間のつながりが示唆されています。これらの関係は、個人の状態と社会的環境が密接に関連していることを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 中でも、総合WEIと個人WEI平均、社会WEI平均、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）との相関が非常に強く、0.9以上の値を示しています。
– 個人WEI（経済的余裕）と他の指標との相関が全体的に低いことも特徴的です。
### 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
– 社会全体の健康や教育環境の向上が個人のWEIに良い影響を与える可能性を持っているというメッセージを受け取ります。
– ビジネスにおいては、社会的な持続可能性と公平性が企業の健全な成長をサポートすることが示唆され、この点を考慮した戦略策定が重要となるでしょう。
全体として、個人と社会の要素が密接に連動していることが示唆され、これが政策の制定やビジネス戦略において重要な考慮点となるでしょう。
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、さまざまなWEIタイプ（経済指標）のスコア分布を比較しているようです。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド:**
– 各WEIタイプの中央値は比較的高く保たれていることがわかります。ただし、特定のトレンド（上昇、下降）は判断が難しいです。全体的には横ばい傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部のWEIタイプでは外れ値が観察されます。特に「個人WEI（経済不安）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などは外れ値が多く見られます。
3. **各プロットや要素:**
– 各WEIタイプの箱ひげ図の広がりは異なり、分布のばらつきを示しています。「社会WEI（持続可能性と自治性）」は箱が小さく、データが比較的安定していることを示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データというよりは、異なるWEIタイプ間の比較です。このため、異なる要因が異なるスコア分布をもたらしていることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各WEIのスコア分布のばらつきと重なりから、これらの指標間に強い相関は見られない可能性があります。
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:**
– WEIスコアが特に影響力がある要素は「個人WEI（経済不安）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などで、これらの指標がビジネスや社会政策における重点として考慮されるべきかもしれません。
– 外れ値が多い指標はリスク管理や政策策定の際に特別な注意が必要です。
全体として、このグラフは各WEIタイプごとのスコア分布を示し、特定の指標に注意を払う必要があることを示唆しています。これは、政策立案者や経済アナリストにとって重要な情報になるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、PCA（主成分分析）によってWEI（週間経済指標）の構成要素を示したものです。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 主成分1（横軸）が66%の寄与率を示し、主成分2（縦軸）が10%の寄与率を示しています。このことから、主成分1がデータの大部分を説明していることがわかります。特定の方向への明確なトレンドは見られませんが、データは比較的広範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 極端な外れ値はないように見えますが、分布の中でやや離れた位置にある点がいくつか観察されます。例えば、横軸が-0.4付近の点や、縦軸が0.1を超える点は注目に値します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各点は、WEI構成要素の特定のデータポイントを示しています。密度が高い領域は、類似したWEIパターンを持つデータポイントが多いことを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データを直接表しているわけではありませんが、主成分の分布から一般的なパターンやクラスタが観察され、類似した経済条件を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と主成分2の間には明確な相関は見られません。データは二次元空間に広範に分布しており、異なる経済活動や条件を示唆している可能性があります。
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**:
– データの広がりから、ある程度の多様性と複雑さが経済指標内に存在することが直感的にわかります。これは、経済が複合的で多様な要因によって動いていることを示しています。このような情報は、政策決定者やビジネスリーダーに対して、全体的な経済状況を評価し、戦略を立案する際に役立つ可能性があります。
このグラフは、WEIが経済の現状を捉えるために非常に多様であることを示唆しており、重要な意思決定に直感的に洞察を与える助けとなるでしょう。
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。
