📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析に基づく各WEIスコアの評価は以下のようになります。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 初期は0.65付近で不安定でありながら少しずつ改善され、2025-07-07以降0.80 – 0.85の間を安定的に保ちました。
– **個人WEI平均**: 7月初旬は0.65 – 0.75範囲で変動が見られ、7月下旬には0.75以上が多く、全体的に改善。
– **社会WEI平均**: はっきりした上昇傾向が見られ、7月6日以降0.90前後で安定。
### 異常値
– 総合WEIの異常には、特に7月初旬の0.65未満や7月中旬の0.85以上のスコアが含まれます。これは社会的及び個人的要因の揺れ動きや、社会政策の結果に関連する可能性があります。
– 個人WEIの経済的余裕と健康状態は、特に7月3日に異常値が多く、この日付近で何らかの出来事、例えば大規模な政策変更や健康関連のニュースが影響したと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 長期的なトレンドとしては総合スコアにおける上昇が確認されます。
– 残差は一部の異常日で顕著であり、特に7月3日や6日に多くの要因が急変動している兆候が見られます。
### 項目間の相関
– 個人および社会的要因がそれぞれのWEIにどれだけ寄与しているかが把握できるかもしれません。例えば、社会的なスコアの持続可能性・多様性保証が高いため、社会快適度の向上に寄与している可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、特に個人WEIの心理的ストレスのばらつきが他に比べて大きいことが予想されます。
– 経済的余裕と心理的ストレスの両方が異常値を含む区間で分布が広がっている。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1が0.66という高い寄与率は、一つの主要な傾向が多くのデータにわたって影響を与えていることを示しており、多くの要素が共通の原因や政策によって一連に影響を受ける可能性があります。
この分析を基に、政策提言や社会的改善のための介入点を探るための根拠を提供できます。特に、特定の日に異常値として検出された日付の背景を確認することが必要です。これは、どの要因が大きく影響を与えていたかを学ぶための重要なステップです。
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（青い点）は全体的に0.6から0.8の間で横ばいですが、わずかな変動があります。
– 線形回帰予測（緑の線）は、2025-07-10頃からわずかに増加傾向を示しています。
– 決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は、安定して0.8を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中にはいくつかの外れ値がありますが、大部分はグレーの範囲内に収まっています。特定の急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータポイントを示し、グレーの背景は予測の不確かさを示します。
– 黒いサークルが外れ値を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測の不確かさ範囲内で推移しており、予測モデルとの一致性が確認できます。
– 線形回帰はわずかに上昇しており、他の予測モデルに比べて変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のWEIスコアは、モデル予測の不確かさ範囲内で分布しており、相関が見られます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 一般的な安定性が見られるため、経済状況が比較的安定していると判断できるかもしれません。
– ビジネスにとって、この安定したWEIスコアは、短期的な計画や投資の判断において安心材料となり得ます。
– 社会的には、大きな変動が少ないため、ストレスの少ない経済環境が期待されます。
これらの観察と洞察により、データに対するより詳細な検討を行うことで、さらなる理解が進むでしょう。
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**:
– 実績のデータ（青いプロット）は、全体的に一定の範囲で安定しており、特に目立った上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データの線（紫の線）には上昇傾向がありますが、実績データとは乖離している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に複数の外れ値（黒い円でマークされたプロット）が見られ、その後は安定した動きとなっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しており、それに対して紫の線は予測を示しています。
– 丸で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、予測モデルの信頼性の指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測データの間に明確な相関は見られません。予測の傾向は実績データの安定性と異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的一定で、0.6から0.8の範囲に集中しています。予測の不確かさ範囲もこの辺りに集中していることから、一定の信頼性を持って予測されていると言えるかもしれません。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 実績が一貫して一定範囲にあることは、経済的安定を示しており、予測の上昇トレンドが実現した場合には、さらなる成長の可能性を示唆しています。
– 外れ値の存在は、予測モデルの改善が必要かもしれないことを示しています。
– ビジネスにおいては、予測を基に計画を立てる際、実績データと予測の乖離を考慮し、リスクを管理することが重要です。
このように、このグラフは経済の安定性と成長可能性を示す一方、予測の精度向上が求められていることを示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数週間では、実績のWEIスコア（青い点）は概ね横ばいであるようですが、軽度な上昇傾向が見られます。予測（ランダムフォレスト回帰、ピンク色の線）は、途中からWEIスコアが大きく上昇してから横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中には、外れ値として特定された点（黒い丸で囲まれた青い点）がいくつかあります。これらは特異なイベントや計測エラーを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、ピンク色の線はランダムフォレストによる予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています（±AI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータと予測データには、初期段階での見た目の乖離は少ないですが、時間が経つにつれ予測が未来のスコアを上昇すると見ています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが集中的に存在する領域があり、概ね0.7から0.8の間に密集しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 通常、安定したWEIスコアは経済や社会の安定を示しますが、このグラフの外れ値はリスク要因を示唆しています。
– 予測の通りにスコアが上昇すると、社会的または経済的な好調を示す可能性がありますが、この予測には不確実性が伴います。
– この予測情報は政策決定者やビジネスリーダーがリスクや機会を評価するために役立つでしょう。
予測モデルが示す未来のトレンドに注目し、外れ値を適切に評価することで、より精度の高い戦略を練ることが重要です。
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詳しく分析してみます。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）はほぼ水平で安定しており、横ばいのトレンドを示しています。
– 予測値（特にランダムフォレスト回帰）は初め上昇し、その後横ばいになる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績値に外れ値が見られますが、全体的には大きな変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータポイントを示しています。
– 灰色の領域は予測値の不確かさを表しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）が予測の上限に位置し、最も楽観的な予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は安定している一方で、各予測モデルの値は実績範囲を超えるものもあり、特にランダムフォレスト回帰が高めに設定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値の間には多少の乖離があります。実績データが安定しているため、予測モデルによる変動幅が広くなっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は実績が予測に追いついていないことから、将来的な経済的余裕の拡大を期待するか、予測が楽観的すぎるかもしれないと感じるかもしれません。
– ビジネス面では、安定した実績はリスクが少ないと評価される一方で、予測モデルに基づく投資や戦略が検討される可能性があります。
全体として、このグラフは現状の安定した経済的余裕を示す一方で、将来的な改善の可能性を示唆しています。ただし、実際の実績と予測モデルの乖離には注意が必要です。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青色のプロット）**は全体的に横ばいで、一定の範囲内に収まっているように見えます。
– **予測データ**（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、直線的なトレンドを示しています。この中で、ランダムフォレスト回帰は初期には若干上昇し、後半では緩やかに横ばいになっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の日付において、いくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が検出されています。これらは他のデータ点よりも低い値を示しています。
### 3. プロットや要素の意味
– **青いプロット**は実績データを示し、各点が特定の日におけるWEIスコアを表しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の領域）**は、予測精度の不確かさを表し、過去のデータと予測された範囲がどの程度一致しているかを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる傾向を示していますが、全体としては実績データのトレンドをなぞる形になっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの多くは0.6と0.8の間に集約されており、に外れ値が影響していることがうかがえます。
### 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
– 全体的には、健康状態が安定していると感じますが、初期の外れ値は注意が必要です。これらの異常値が示すように、特定の期間に健康状態が低下した可能性があり、その原因を探ることが重要です。
– 経済的観点から見ると、これらの健康スコアの動きは個人や組織の生産性に影響を与える可能性があります。異常値の頻度が増えると、労働力の質や生産性に影響を及ぼし、長期的には経済に影響を与えるかもしれません。
総じて、このグラフからは異常値の原因を探り、健康状態の維持・向上を図ることが重要であると考えられます。
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:
1. **トレンド**
– 実績のプロット（青色のポイント）は横ばいで、0.6から0.8の間に集中しています。
– 予測のトレンドライン（緑、青、ピンク）は異なり、ランダムフォレストの予測（ピンク色のライン）はわずかに上昇していますが、全体的に大きな変動はなく、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアの設定された範囲内に大部分が収まっていますが、最初の1週間にいくつかの外れ値があります（大きく囲まれた黒い円）。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青のポイントは実績値を示しており、心理的ストレスの安定した傾向を示しています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーのシェードで示されており、予測の信頼性を表しています。範囲が広くないため、現時点で高い精度のある予測ができていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルの出力は、概ね似たような範囲を示していますが、モデルにより予測の傾向に微妙な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲に集中しており、安定感を示します。ただし、外れ値が初期に多いことから、最初の週に何か関連する出来事があった可能性があります。
6. **人間が感じる直感的なことやビジネス・社会への影響**
– WEIスコアは安定しており、特に重大なストレス要因が無い可能性があります。ビジネスや社会において、安定したストレスレベルは従業員の生産性や全体的な幸福感を維持するのに有利です。
– 初期の外れ値が示す通り、初期のストレス管理が必要であったかもしれないという認識が重要です。この時期の状況改善が、後の安定に寄与した可能性があります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績のスコア（青いプロット）は、7月上旬にはやや変動が見られますが、その後は比較的一定の状態になるように見えます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は7月15日以降上昇傾向を示し、最終的には横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月の初めには、いくつかの外れ値（黒丸で囲まれた青いプロット）が見られ、スコアが大きく低下しています。これらは通常の範囲を超えた値であり、何らかの異常やイベントが起きた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実質的なスコアを示し、実際の計測値を表しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は予測値を示しており、この方法ではある時点からスコアが改善する予測を立てています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績のスコアの間で初期の方に差がありますが、時間が経つにつれて予測が実績のスコアに追いついています。
– 予測は、将来的にスコアが安定または上昇すると示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のスコアの分布は広がりがありますが、その後に収束してきています。これは制度の安定化を示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の揺らぎは、政策や経済環境の変化が反映されたものかもしれません。この揺らぎが企業や個人に不確実性をもたらすことが考えられます。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、制度が安定化し、自由度と自治が改善することを示しています。これにより、将来的なビジネス環境や個人の生活にポジティブな影響が期待されます。企業はこの安定化を見越した計画を立てやすくなるでしょう。
このグラフから、個人や企業が今後の動向を予測し、それに基づいて戦略を立てることができる可能性を示しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド:**
– 初期の実績データは主に0.6から0.9の範囲に分布していますが、徐々に0.7から0.9に集中するようになっています。これは社会WEIスコアが安定して高い水準に保たれていることを示します。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかのデータポイントは外れ値として認識されていますが、全体として急激な変動は少なく、比較的安定しているようです。
3. **要素の意味:**
– 青い点は実績（実績AI）を示しており、直近のデータの集まりが画面右側で描かれています。予測（予測AI）は異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示され、特にランダムフォレストによる予測が0.8を超えて安定しています。
4. **複数時系列データの関係性:**
– 予測データは実績値と比較的よく一致しているように見えます。これにより使用したAIモデルの精度が高いことが暗示されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データは広い範囲に分布しているのではなく、特定の範囲（0.7から0.9）に集中しているため、予測モデルの基本に信頼性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– グラフの安定したトレンドは、社会制度の公平性が良好な状態で維持されていることを示唆しています。予測値も安定しているため、今後もこの状態が続くと期待されます。
– ビジネスや社会への影響としては、長期的な安定性が社会的信頼を向上させ、経済活動の促進や新しい投資の呼び込みにつながる可能性があります。
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**:
– グラフの初期段階（7月初め）で、WEIスコアに急上昇が見られます。その後、ほぼ横ばいとなっています。
– 予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は一貫して高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階に多くのデータ点が集中しており、一部には外れ値が含まれている可能性がありますが、後半では安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、予測AIのスコアと比較されています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを表現しており、予測の信頼範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に一部ズレがありますが、全体としては高い相関を示しています。
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）間では、スコアにほとんど差がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが予測データと比較的良い一致を見せており、高い相関が感じられます。
– 終盤にかけてWEIスコアが1.0に近づく形で分布しています。
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**:
– 初期の急激な上昇は、社会的または経済的な政策の影響を受けた可能性を示唆しています。
– 予測が安定して高い値を示していることから、今後の持続可能性と自治性の向上が期待されます。
– この一貫した高い予測値は、意思決定者に対してポジティブなメッセージを与え、持続可能な政策の推進を促す可能性があります。
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（青いプロット）は、初めの方は一定範囲内を横ばいで推移しています。
– 予測データ（薄紫色、緑色の線）は、将来的にスコアが横ばいまたはわずかに上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 不規則な分布があり、一部のデータポイント（黒色の円で囲まれたプロット）は「異常値」として識別されています。これらは他のデータポイントから顕著に離れていることを示します。
– 時系列データの開始直後に特に外れ値が集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、予測との違いを明確にしています。
– 黒の丸は異常値を示し、予測モデルの不確かさの範囲（灰色の領域）から外れています。
– 予測の不確実性の範囲（灰色の領域）は、データが平均的にどこに分布するかの指標です。
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の比較から、将来的に異常値の頻度が低下することが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは横ばいのトレンドを持ちながらも、異常の存在が特徴的です。
– 微細な上昇傾向が見られ、それに応じた複数の予測アルゴリズムが類似の傾向を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会・ビジネスへの影響**
– 社会基盤や教育機会についての一般的な状況は安定しているが、異常値の存在は特異なイベントや政策変更の影響を示唆している可能性があります。
– ビジネスにおいて、この種の安定した値はリスク管理が容易である一方、異常値の発生には注意が必要です。また、予測による上昇傾向を利用して、長期的な投資やイノベーションに備えることができます。
総じて、グラフは安定性を示す一方で、潜在的な変動要因を示唆しています。データの深掘りにより、これらの異常の要因を特定することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 過去の実績（青のプロット）はやや安定しており、大きな上昇や下降が見られません。
– 色々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は期間の後半でほぼ安定していて、特定のモデルはわずかに上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値が存在し、それは黒い円で示されていますが、予測データには顕著な急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは過去の実績データで、赤いXマークは予測値を表しています。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示しており、非常に狭いことからモデルが比較的高い信頼性を持っていることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータと予測の間に、特に急激な乖離は見られません。予測は実績のトレンドをほぼ追随しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は0.6から0.9の範囲で集中しており、予測も同様に安定していることから、強い相関関係が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 複数の予測モデルにおいても大きな変動が見られないことは、社会の多様性や共生の状況が短期間では安定していることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、安定した環境に基づく計画や政策が可能であり、リスクが低いと判断されるかもしれません。
– 社会的には、持続可能性や共生が維持されていることが人々に安心感を与えるでしょう。
このような安定したトレンドは、現状を維持するための政策が効果的であることを示している可能性があります。
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:
この総合WEI時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、7月の最初から中頃にかけて、特に時間帯によってスコアが異なることが見受けられます。
– 7月6日以降の多くの時間帯でスコアが明るい緑から黄色へと変化しており、これは一般的に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日の夜間（16時）にスコアが特に低く、明らかな外れ値として認識されます。
– 7月7日にかけて急激にスコアが改善する様子が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を表しており、色が明るいほど高スコア、暗いほど低スコアとなっています。
– 時間軸と日付の軸に沿って、それぞれの時間帯のスコアがどのように変動したかを視覚化する形となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯ごとの動きが色で鮮明に示されているため、特定の時間におけるスコアの上下動を日ごとに比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的には夕方から夜にかけてのスコアが低く、日中は高いという分布が見られます。
– 7月6日以降、全体的なスコアが上昇しているように見えます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 7月4日の低スコアは、特定の外的要因（例えば祝日やイベントなど）の影響を受けた可能性があります。
– スコアの上昇傾向は、経済活動や市場の好転を示唆しており、ビジネス機会の増加や消費者信頼感の向上といったポジティブな影響をもたらすかもしれません。
このヒートマップは、時間と日付の視点から経済指標の動きを直感的に理解するための有効な手段となっており、特定の時間帯の強弱を把握するのに役立ちます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯によるパターンが顕著で、15時から23時までの間で値が高い（黄色）ことが圧倒的に多いです。
– 朝や深夜の時間帯（7時〜8時）は比較的低い値（青から紫）を示しています。これは通常のビジネス活動が集中する時間が反映されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 8時と16時以降に特に鮮やかな紫が見られますが、これは他の時間帯と比較して異常に低い時を示しています。なぜそのタイミングに低下しているのかは探る価値があります。
– 日付ごとの変動はそれほど激しくなく、酒色が安定しているため、突発的な外れ値は少ないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は「個人WEI平均スコア」の違いを示しています。色が濃いほどスコアが低く、薄くなるほどスコアが高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に午前と午後または夜との間で一定のリズムが見られ、時間帯の違いが個々の活動や生産性に影響を与えている可能性がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色分布を見ると、全体的に明るい色の広がりが時間帯に従って変化し、一般的な時間基準での活動量と関連しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– このヒートマップから、人々が昼から夜にかけて最も活発であることがわかります。これは一般的な就業時間に一致しており、ビジネスの活動時間と合致します。
– 組織は、このデータを活用し、業務や顧客サポートのピークを迎える時間帯を念頭に置いて戦略を策定できます。例えば、スタッフのスケジューリングを最適化し、リソースを効果的に配分することが考えられるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– 全体的に見ると、時間帯が進むにつれてスコアが上昇する傾向が見受けられます。早朝の時間帯（7時から10時くらい）は低めのスコアが続き、午後から夕方にかけて徐々にスコアが上がるパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の19時から23時にかけて、急激に高いスコアが観察されます。この時間帯に何らかの重要なイベントや社会的な活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**
– 色の濃淡はWEI平均スコアを示しています。濃い青から紫色は比較的低いスコア、黄色から緑色に近づくにつれてスコアが高くなります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに異なる日でのスコアが多数列されているため、ある特定の時間帯において、一貫して高いスコアをもつか否かを視覚的に確認できます。特に午後から夕方にかけて、高いスコアが保たれます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯が進むにつれて高いスコアとなる傾向にあるため、日中・夜間にかけて社会活動が活発になることを示唆しています。社会的・経済的活動がピークとなる時間帯はこのヒートマップから直感的に読み取れます。
6. **直感的な印象と影響**
– 一日の活動が進むに連れてスコアが高くなるため、仕事や社会活動が活発な頃には社会的充実度が増すことが伺えます。ビジネスやサービス業において、特定の時間帯（特に夕方から夜間）に注力することで効率的なリソース配分や戦略の策定が可能になるかもしれません。
このヒートマップは、時間帯や日付ごとの社会的充実度や活動の活発性を表しており、鍵となるポイントや時間帯への理解を深めるためのツールとして活用できるでしょう。
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**:
– ヒートマップは特定の時間のトレンドを示すものではなく、異なるWEI項目間の相関関係を色で表現しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値などは見られませんが、一部の項目間で非常に低い相関（例：個人WEI(経済的余裕)と健康状態）が目立ちます。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを表しています。
– 赤色が濃いほど相関が強く、青色が濃いほど相関が弱または反相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– ヒートマップ自体は時系列データの関係を直接示していませんが、異なる項目の相関が時間を通じてどう変わるかの示唆は含まれている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関係数が高い項目のペアがあります（例：総合WEIと個人WEI平均、社会WEI(共生・多様性・自由の保障)と教育機会）。
– 個人WEI(心理的ストレス)は他の多くの項目と低い相関を示し、独立した要素である可能性があります。
6. **人間の直感的な洞察と社会的影響**:
– 相関が高い項目間では、一方が変化することで他方も影響を受ける可能性が高いことを示しています。これは経済の各要素がどのように相互に影響し合うかを理解する上で重要です。
– ビジネスや政策立案者は、高い相関を持つ領域にフォーカスすることで効率的な介入が可能かもしれません。
### 結論:
このヒートマップを通じて、WEI項目間の相関関係の奥深さや、どの要素が相互に強く結びついているかを視覚的に理解することが可能です。これにより、経済的な意志決定において有意義な洞察を得られる可能性があります。
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:
この箱ひげ図は、異なるカテゴリのWEIスコアの分布を比較しています。以下に視覚的特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に大きなトレンドは見られませんが、各カテゴリのスコアが横ばいに保たれていると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（公平・公正さ）」などで外れ値が見られます。これらは、特定の時点で異常なスコアが報告された可能性を示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」のように、スコアの範囲が広いものもあり、変動が大きいことを示します。
3. **各プロットや要素**:
– 棒の長さ（四分位範囲）は、そのカテゴリ内でのスコアのばらつき（変動幅）を示しています。
– 色の違いはカテゴリの違いを視覚的に区別しており、特に密度や分位点からカテゴリ間の違いが見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– スコアの分布に周期性や相関は見られませんが、ストレスや経済的余裕のカテゴリは他と比較して変動が大きいため、注目すべきでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリのスコア分布に大きな差異があり、一部のカテゴリは安定性（狭い四分位範囲）が高いことを示しています。
– 一部のカテゴリで観察される外れ値や長いひげ部分は、特定の時期や条件での変動を示唆します。
6. **直感的洞察と影響**:
– ビジネスや政策決定において、特に外れ値や変動幅が大きいカテゴリは、特別な対応やモニタリングが必要とされるかもしれません。特に、「心理的ストレス」や「経済的余裕」に関連するWEIスコアの変動は、個人の福利や社会全体の経済健康に影響を及ぼす可能性があるため、対策が求められるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**
– トレンドのグラフは全体的に上昇傾向を示しています。これは、この期間中に経済指標が改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差（Residual）のグラフで、7月9日前後に急激な上昇と下降が見られます。これは一時的な予測誤差や異常なイベントがあったかもしれないことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– ここに見られる季節性（Seasonal）の変動は、小規模な上昇と下降を繰り返しており、規則的な周期パターンが存在します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測データ（Observed）はトレンドと季節性、残差によって構成されており、特にトレンドの影響が大きいように見えます。
– 残差が一時的に大きくなると、観測値にも一時的な変動をもたらしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと観測データはある程度相関して上昇していますが、周期的な変動がそれに変化をもたらしています。
6. **直感的な洞察や影響**
– このグラフからは、経済指標が総じて改善していると人々は直感的に感じるでしょう。しかし、一時的な変動があるため、特定の要因による短期的なリスクの存在も示唆されます。
– 商業活動や投資は、上記の改善トレンドを背景に促進される可能性がありますが、一時的な変動に注意を要します。
全体として、このグラフは経済状況が上向いていることを示しつつも、短期的な変動があるため注意が必要であるということを示しています。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のポイントに基づき、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– トレンド部分を見ると、全体的に緩やかな上昇を示しています。長期的には成長傾向があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のグラフでは、特に7月10日から7月12日にかけて大きな変動が見られます。この期間は異常値として注目されるべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 観測値（Observed）は全体的なパターンを示しており、周期的な変動と合わせて中程度の変動を示しています。
– 季節成分（Seasonal）は、一定の周期性を持って変動していますが、その振れ幅は比較的小さいです。
– 残差（Residual）は、他の要素で説明できない変動を示しており、先述のとおり特定期間にピークがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが上昇していることから、全体的な評価が改善している可能性がありますが、季節的変動や一時的な外れ値が多数個所で影響を与えていることも見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値とトレンドの間に強い相関が見られ、全体的な成長が周期的な変動に上乗せして進んでいることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、基本的な成長傾向と共に、周期的な変動と突発的なイベントによる影響が組み合わさっていることが示されます。
– ビジネスや社会的には、全体の成長を続けつつ、突発的な問題やイベントへの対策を検討する必要があります。安定的な成長に向けては、突発的な変動の原因を解明し、適切な対策を講じることが重要です。
この分析に基づき、ビジネス戦略などの調整が求められるかもしれません。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフを分析し、いくつかの視点から洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフのトレンドコンポーネントは、緩やかな上昇傾向を示しています。これは、社会WEI平均スコアがこの30日間で全体として上昇していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のセクションでは、7月8日から10日にかけて大きな変動が見られます。これは予測不能なイベントや外部ショックがあった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータを示し、全体的な上昇傾向と一時的な変動を含みます。
– **Trend**: 長期的な傾向をスムーズに示し、今後の動向を予測する基盤となります。
– **Seasonal**: 短期間の周期的な変動を示し、データ内の季節性を捉えています。
– **Residual**: トレンドと季節性を取り除いた後のランダムなノイズを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは単一の時系列データですが、トレンドや季節性によって構成要素を分解することで、データの理解が深まります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの上昇は持続性を持っており、季節性が周期的な変動を示し、一時的な乱高下を引き起こしていることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、社会的または経済的な状況の改善が継続している印象を受けます。ただし、大きな変動が発生していることから、特定の期間における不確実性やリスクが存在することをビジネス計画や戦略に考慮する必要があります。
全体として、この分解グラフは、社会WEI平均スコアが上向いているが、短期的には変動がある可能性を示唆しており、特に外部ショックへの対策が重要となりそうです。
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:
分析対象のグラフは「WEI構成要素 主成分分析（PCA）」で示されたプロットで、30日間の経済データに基づいています。以下に視覚的特徴とそこからのインサイトを示します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）のプロットは、特定の方向性や明確な傾向を示さず、全体として点が広がっています。これは、データが多様な変動を持ち、単一のトレンドに収まりきらないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上下、左右に極端に離れたプロットがいくつかあり、これらが外れ値と考えられます。ただし、それらの数は多くなく、ほとんどのプロットは比較的まとまっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– プロットは各データポイントの「WEI（Weekly Economic Index）」の構成要素についての情報を示しています。横軸が第1主成分の値、縦軸が第2主成分の値を表し、それぞれの主成分が元のデータの分散を捉えています。第1主成分は66%の寄与率があり、データの大部分の変動を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確なクラスターが見られないため、プロット間に明確で一貫した時系列関係性は見当たりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主要なバリエーションは第1主成分に表れており、第1主成分が最も多くのバリエーションを示しています。第2主成分はそれに比較するとさほど顕著な変化を示していないため、補助的です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIの構成要素は経済の健康状態を評価する際に重要です。この散布図からは、全体として安定的なトレンドが見られないため、この期間における経済活動が多様化しているか、不安定であった可能性を示唆します。
– 経済の不均一性は、ビジネス戦略策定や政策立案に際し、状況に応じた柔軟性が求められることを暗示しています。
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。
