📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果を以下に示します。
### WEIスコアの時系列推移
– **総合WEI**の推移では、7月初旬から中旬にかけ、0.65から0.85に上昇し、その後に再び減少するという変動が見られました。このうち、7月6日〜11日における0.85近くのスコアは比較的高い水準で推移しています。この期間の上昇は、**個人平時WEI**や**社会平時WEI**の増加と一致しています。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**はそれぞれが全体傾向に大きな影響を与えていることが分かり、各々の波形に沿った動きをしています。
### 異常値
– 異常値と推測される箇所は、総合WEIスコアが大幅に変動した場所に見られます。7月3日の0.64など極端に低いスコアと、7月6日の0.85という高い値は天候や経済的イベントに起因するかではないかと考えられます。
– 個々の項目（例：個人経済、個人の健康状態など）にも、高低のスコアが頻繁に現れ、これが総合スコアに影響を与えている可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解の結果、長期的なトレンドとしてやや上昇傾向が見られます。一方、頻繁なスパイクが存在し、外的要因による結果が推測されます。季節性はデータ範囲の都合上微細に解釈できないものの、週毎のサイクルが見られることも特徴です。
– 残差成分からは説明が難しいランダムな変動があり、突発的な外部要素の影響を多分に受けている可能性が示唆されます。
### 項目間の相関
– 項目間の相関を見ると、**個人の経済状態**と**個人の健康状態**は全体スコアに強く寄与している傾向があります。また、**心理的ストレス**が他の個人項目と負の相関を示す場合があり、この影響を調整することが望まれます。
– **社会的公平性**や**持続可能性**が社会スコアに強い影響を与えており、公平性と社会的多様性の高い相関が認められます。これらは社会基盤の強さを反映したものと考えられます。
### データ分布
– 箱ひげ図を参照するとして、総合WEIスコアにはいくつかの外れ値が有ります。このような外れ値は経済・健康危機や重要な社会イベントに起因しているかもしれません。中央値は比較的高く保たれており、社会全体としては良好な状態を示している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析結果からは、**第1主成分（PC1）**の寄与率が非常に高く、65%を占めており、主に個人と社会の経済的及び心理的状態が大きなウェイトを占めている可能性が確認されます。
– **第2主成分（PC2）**は12%の寄与率で、これは持続可能性と社会的基盤等、長期的に安定するカテゴリに関連していると解釈される。
以上の分析に基づき、経済的要因と心理的健康がWEIスコアの推移に主要な役割を果たしていることが示唆され、突発的な事象による影響の可能性を管理することが重要です。さらに、持続可能性や社会基盤の強化も全体の安定性を向上させる鍵となるでしょう。
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**:
– グラフの左側（過去のデータ）には、WEIスコアが0.6から0.8の間で推移しているクラスタが見られます。これは横ばい傾向を示しています。
– 右側（将来予測）では、WEIスコアが同様の範囲で推移していますが、過去との間に時間的なギャップがあり、異なるクラスタとして表現されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として特に目立つものはありませんが、データは過去と予測の間に分断があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は過去の実績を示しており、一定の範囲にまとまっています。
– 緑の点は予測データを示し、おおむね同じようなスコア範囲にいます。
– 外れ値は黒で表示されていますが、過去のクラスタに密接に混じっています。
– 予測には複数の回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、視覚的な差異は明確ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが分離した2つの期間にわたって存在しますが、両者のスコアに一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過去データと予測データが同じスコア範囲内にあり、モデルの精度が強調されています。特に大きな外れ値も繰り返し観測されていません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが一定の範囲に収まっていることから、経済状況が安定している印象を与えます。この安定性は、予測モデルが正確な見通しを提供できている場合、ビジネス戦略や政策決定においてリスクを低減する要因となり得ます。
– 過去と未来のデータが時間的に明確に分かれているため、モデルの予測期間における対策や検証の必要性が示唆されます。
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:
以下のグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– 初めの期間（2025年7月から9月初旬）は、WEIスコアが0.8前後で安定しているようです。
– しかし、その後大きな空白期間があります。その空白期間が終わった2026年7月から再びデータがあり、WEIスコアが0.7台でやや下降した状態で再開されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの異常値が存在しますが、スコア全体の変動は少ないです。
– 新しいデータの開始地点には外れ値が見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データで、緑のプロットは前年の比較データとして示されています。
– オレンジの×マークは予測値で、異常値は黒で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データが間隔を開けて存在しているため、直接の関連性を判断するのは難しいですが、前年のデータと実績データの比較が可能になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年の比較データは類似したスコア帯で変動していますが、若干のずれがあります。
6. **洞察**
– ビジネスや社会的な観点からは、最初のデータセットの終了後の大きな空白期間が注目されます。この期間にはデータが存在しないことが何かしらの経済的な変動やデータ収集の困難があったことを示唆するかもしれません。
– これにより、その期間に何があったのか、事業や経済活動の要因と影響についてさらに調査する価値があります。
以上のように、このグラフからは、データの時系列的な変動、異常値の存在、およびデータ間のさらなる分析の必要性が示されています。
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:
### グラフ分析の専門家としての分析
1. **トレンド:**
– グラフは2つの明確な期間に分かれています。初期の期間（左側の青い点群）では、実績のWEIスコアが0.7から0.9の間で一定の幅で変動しています。
– 後半の予測期間（右側の緑色の点群）では、スコアがやや狭まった範囲（0.6から0.8）で移動しています。この時、スコアがやや低下気味ですが、はっきりした下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の実績データにおいて、黒色の丸印が外れ値を示していますが、大きく逸脱するような極端な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の点は実績のデータを表し、予測データ（緑）は前年と比較して呈されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測範囲の中に収まっています。
– 紫色の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示しています。
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は、時系列的に滑らかに移行しています。予測範囲は比較的狭く、モデルが安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データの分布は全体的に似ていますが、予測データは全体的に実績よりも低い範囲に位置しています。
### 直感的な洞察
– **人間の直感による感覚:**
– 人々は初期と後期のスコアの調整がスムーズであることにより安心感を感じる可能性がありますが、後期の予測スコアが若干低めであることに注意を惹かれるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響:**
– 経済指標としてのWEIスコアが安定していることは、市場やビジネスの計画におけるリスク軽減に寄与する可能性があります。
– 予測手法の多様性とその結果がほぼ一致していることは、AIモデルの一貫性と信頼性を示唆し、今後の意思決定において重要な根拠となるでしょう。
このグラフ全体から、指標が安定しており、予測モデルが堅牢であることがわかります。これにより、短期的な不確実性は低く、ビジネス戦略の策定に有効です。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕を示す指標であるWEIスコアの360日間の推移を示しています。以下に各ポイントに基づいて洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの明確な期間に分かれています。2025年初頭には、実績値（青）が0.8付近で安定していますが、その後データがない時期があり、2026年になると予測（緑）が増加し、0.9に近づくという傾向が見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績データに関しては、基本的に一貫していますが、わずかながら外れ値が2025年初頭に近く存在しているように見えます（黒い丸で囲まれています）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は過去の観測値を示し、予測（緑）は将来の予測値を示します。異常値は黒い丸で示され、注意が必要なデータポイントであることを示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲が示されており、特にモデルのばらつきを示す灰色の帯があります。
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の間で見られるように、初期には実績が安定しており、その後予測データが上昇しています。これはモデルが今後の経済的余裕の向上を予測していることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データがある期間は狭い範囲に集中していますが、予測データは広い範囲に分布しています。これは、将来の予測で見られる変動と不確かさを反映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、およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の安定したWEIスコアが予測される上昇傾向に変わることは、これからの経済的余裕の改善を示唆するため、消費者信頼感の向上や消費支出の増加に繋がる可能性があります。
– しかし、予測の不確かさが存在するため、企業や政策立案者は慎重な計画を立て続け、市場の変化に対して柔軟に対応する必要があります。
総じて、経済の変動を監視しつつ今後の可能性を探るには、予測データの活用と不確かさを考慮した判断が求められると言えます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– データは主に2つの期間に分かれており、2025年の前半と2026年の前半に集中しています。
– 2025年のデータポイントの多くは0.6〜0.8の範囲に収束しており、特に変動が少ない横ばい状態です。
– 2026年のデータも同様に横ばいですが、やや広がりが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにおいて激しい外れ値は観察されませんが、幾つかの異常値が強調されています。
– 2026年も目立った外れ値は見られず、データのバラツキは比較的安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績データは青で示され、予測データは紫系統の線で示されています。
– 特定のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が色分けされています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 実績と予測の間で大きな乖離は見られません。
– 異なる予測手法の間でも推移に大きな違いはなく、むしろ一致している点が多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データのバラツキが小さく、集中しているため、分布は安定しています。
– 予測値の範囲が狭く、実データに接近しているため、モデルの精度は高いといえます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 健康状態のスコアが安定していることは、健康維持が順調であることを示唆しています。
– 経済活動が直接影響を受けることは少ないかもしれませんが、健康の安定は労働力の維持に貢献します。
– 予測モデルが実データに接近しているため、現在の方法やモデルが適切であると考えられます。
これらの洞察から、健康状態に関するこのデータは安定しており、予測モデルも信頼できる範囲で動作していることが示されています。したがって、長期的な視点での健康管理が現状のまま維持されるよう、今後も続けるべきです。
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**
– 左側における実績データ（青）は高いスコアで比較的安定しているが、わずかに下降傾向がみられます。
– 右側の未来予測データ（緑）は、異なる予測手法が使用されていますが、全体として緩やかな下降傾向が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの中にいくつかの外れ値（黒丸で表示）が存在し、これらはデータ配列から外れた値です。
– これらの外れ値は、特定のイベントやストレスレベルの劇的な変化を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青色、予測データは緑色で示されており、異常値は黒丸で示されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、予測が持つ不確実性を象徴しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（ライトブルー）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が使用され、それぞれ異なる予測パターンを示していますが、大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測データの間には明確な相関性はないが、全体的に上位のストレススコアから幾分低下する傾向が共通している。
6. **直感的な理解と社会的影響**
– この散布図から、人々は一定期間にわたり高いストレスレベルが続いていることを感じ取るかもしれません。
– ビジネスや社会の観点では、高いストレスは生産性や健康問題に影響を及ぼす可能性があり、特に予測が示す将来の小幅な下降傾向を考慮することで、更なる対策が求められるでしょう。
このグラフは、個人の心理的ストレスレベルに関する分析を深め、改善のアプローチを考えるための貴重な情報を提供しています。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青）は比較的一定の範囲で推移しています。
– 2026年に入ると、前年度と異なる特徴を持つデータ（緑）が明示され、スコアの分布が広がりを見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青い実績データは、比較的一定で急激な外れ値はありませんが、いくつかの異常値（黒い円で示される）が認められます。
– 前年度のデータは緑で示され、こちらも特定の外れ値は示されていません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットはAIによる実績値を示しており、緑のプロットは前年度のデータを示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれ、特定の外れ値や顕著な変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– AIの予測範囲は灰色の領域で示され、全体的な実績値（青）および前年度のデータ（緑）と比較されます。予測と実績の違いは、その精度やモデルの改善点を探るための指標となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは一定の範囲内で密集しています。一方、年が進むにつれて前年度のデータはスコアが異なる範囲で分布し、比較的広範囲に存在します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の一定したデータの動きから、AIのモデルが現実のデータを比較的正確に捉えている可能性があります。しかし、将来的なデータ展開として示される範囲の変化は、経済状況や政策の変動が予期されるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、モデルを使った予測の精度を上げることで、より正確な未来の動向予測が可能になることが期待されます。これにより、より柔軟な戦略が策定可能となるでしょう。
このグラフは、個人の自由度と自治に関連する経済的指標の変動を示しており、継続的なデータのモニタリングが重要です。
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:**
– 左側（2025年7月頃まで）のデータポイントは比較的密集しており、WEIスコアは高め（0.6-1.0）の範囲で安定しています。
– その後、データが間を置き、2026年6月から再びスコアが表示されます。この時点ではスコアがやや上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年の開始地点では、黒い円で示された外れ値がいくつかあります。これらは他のポイントから外れており、特異な動きを示しています。
– 全体的に急激な変動は目立たないものの、異常なスコアを示す外れ値が注目すべき点です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は「実績AI」、緑の点は「前年比較」を示しており、これらは実際の観測データに対応しています。
– 紫やピンクの線は異なるアルゴリズムによる予測であり、決定木回帰やランダムフォレスト回帰を用いています。
– グレーの領域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:**
– 「実績AI」と「前年比較」のスコアは、両者がほぼ同じ範囲に分布しており、連続して比較がなされていることがわかります。
– ピンクや紫の線で示される予測は、実績からの顕著な乖離を見せないところから、全体としてモデルの予測精度が高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 年をまたいでスコアはやや向上している可能性が示唆されており、2026年のデータは特に密度が高くなっています。
– 外れ値の存在があるため、各データポイント間には一貫性が見られるものの、完全な相関は確認しづらいです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– WEIスコアが比較的一定して高い範囲にあるため、公平性や公正さの観点で経済状況が改善または維持されている可能性が考えられます。
– 外れ値や予測範囲の広さは、新たな政策決定や社会的イベントの影響を示しているかもしれません。
– ビジネスリーダーは、WEIスコアの安定性を活用して戦略を練ることができ、特にスコアが上昇傾向にあるため、新しいチャンスが生まれやすい環境と考えられます。
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:
このグラフは、360日間にわたる社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを示す時系列散布図です。以下に詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 左側（2025年）のデータポイントは0.8から1.0付近に集中し、やや横ばいの傾向を示しています。
– 右側（2026年）のデータポイントは0.6から0.8付近で、全体的に低下している様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値はなく、データは概ね範囲内に収まっています。
– 両端のスコアでの急激な変動は見られませんが、全体としてスコアの低下が徐々に進行しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績（実績AI）を示し、多くは高いスコアを維持しています。
– 予測は赤の「×」で示され、2026年にはやや低いスコアが予測されています。
– 線形回帰（緑）や決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測も同様に低下傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には時間の経過とともにギャップが見られ、特に2026年には予測が実績よりも低く示されています。
– 各予測モデル間での大きな差異はありませんが、いずれも低下傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には弱い正の相関がありますが、予測モデルは全体的に実績より低いスコアを示しています。
6. **洞察**:
– このグラフから、人々は持続可能性と自治性のスコアが過去に比べ低下しつつあることを直感的に理解するでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能性の向上や政策の見直しが求められる可能性があります。
– この低下傾向に対して、改善策の計画や予防策が必要とされる可能性が高いです。
全体として、このデータは持続可能性と自治性が過去よりも低下する傾向にあり、今後の改善施策が重要であることを示唆しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフは大きく2つの期間に分かれています。
– 最初の期間（左側）は、データがおおむね横ばいで安定しているように見えます。しかし、急激な下落や上昇は見られません。
– 次の期間（右側）は、実績のスコアが前年と比べ高い位置で安定しており、新しい水準での横ばいが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間のデータには、いくつかの異常値が確認できます（黒い円）。
– 予測値（×）も複数存在しますが、実績値と大きく異なるというわけではなさそうです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績は、実際のデータの記録です。
– 緑色の前年のデータは、現在のスコアが以前と比較してどう変化したかを示しています。
– グレーの範囲は予測モデルの不確かさを示しており、その範囲内に収まっていることでモデルの信頼性が示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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、実績の推移と概ね整合しており、新しいデータがほぼ予測範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の期間では、異常値を除き、スコアは密に周囲に集まっています。
– 後の期間のスコアは、前年と比べて高く、安定しています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 前年と比較してスコアが向上していることから、社会基盤や教育機会に改善が見られる可能性があります。これは、政策の成功や外部環境の好転を示唆しているかもしれません。
– 異常値が減少し、新しい水準で安定していることは、社会の安定化や発展を反映していると考えられます。
– ビジネスや社会においては、この安定した改善トレンドを基に、新たな投資や政策の策定を進めることが予想されます。
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:
## グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ（青）**は、2025年7月から2025年12月にかけてスコアの揺らぎがあるが、全体的には0.7から0.9の間を保っています。大きな上昇や下降は見られません。
– **予測データ（緑）**は、2026年1月以降に若干の上昇が見られ、0.7以上を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青丸で示された実績データには、異常値（黒線で囲まれた部分）がいくつか見られます。これらは特異なイベントや例外的な条件を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いで過去の実績と将来の予測が示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確実性を表し、実績スコアの分布幅を示しています。
– 線形と非線形の回帰モデル（紫とピンク）は、異なる予測手法の結果を比較しています。ランダムフォレスト回帰が取られた軌道（ピンク）が線形回帰（紫）よりもデータに近い形を示しています。
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は時間経過に伴う変化を示しており、前半のデータ（実績）が後半の予測（緑）に影響を及ぼしていることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体にかなりのばらつきが見られますが、多くのデータポイントが0.7以上に集中しています。予測不確実性の範囲は、信頼区間やモデル予測の誤差を示しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアは、持続的な社会的健全性や成功を示唆するものであり、多様性や自由の保障がある程度維持されていることを表しています。
– 実績データの異常値やばらつきは、特定の出来事や政策の導入が、社会の多様性や共生に影響を及ぼす可能性を示しています。
– 経済や社会政策に関する意思決定では、分析されたデータやその予測が重要な指針になるでしょう。特に多様性や共生を促進するための政策を検討する際に、この指標が活用されることが期待されます。
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:
以下は、提供されたヒートマップグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 特定の日付において同じ時間帯で連続して高いWEIスコアが見られることがあります。例えば、7月10日から7月12日にかけて明るい緑色を示す時間帯があります。
– 他の時間帯では濃い色が続くこともあり、それはWEIスコアが低いことを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の時間帯で急に明るい黄色が現れており、その他の時間帯や日に比べて急激に高い数値を示しています。7月6日の19時がその例です。
– また、特定の時間帯が空白になっているところがあり、データの欠如または未計測の可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さや明るさはWEIスコアの大きさを示しています。明るい色（黄色や緑）は高いスコア、暗い色（青や紫）は低いスコアを示します。
– 時間ごとに異なった色の分布がされており、特定の日における時間ごとの経済活動の強弱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**
– 日付と時間ごとの関連性が明らかになっています。時間帯によってスコアの色が変化しており、1日の中でも変動があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各色の分布が時間帯ごとに異なり、経済活動のピークや低調な時間帯を示す可能性があります。
6. **直感的な人間の理解と影響**
– このヒートマップは、経済活動が活発になる特定の時間帯やその反対に活動が低下する時間帯を視覚的に表現しています。
– ビジネスへの影響としては、特定の日時の経済活動の強弱を把握することで、資源の配分や営業戦略の調整に寄与する可能性があります。
– 社会的には、時間別に異なる活動を示唆しており、物流や労働力の管理において効率的な計画が可能になるかもしれません。
このように、グラフから時間帯や日における経済活動を視覚的に捉えることで、リアルタイムの応用が可能となります。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップの色による変化を分析すると、時間帯によって活動が集中しているのがわかります。特に午前7時から午前8時、午後4時から午後5時にかけて高い値を示しています。このパターンは周期的で、同じ時間帯における活動の一貫性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 午後3時から午後4時にかけて、色が急に濃くなる（値が低くなる）部分が見られます。この変動は異常値と見なすことができます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が個人WEI平均スコアの高低を示しており、色が明るいほど高いスコアを、暗いほど低いスコアを示しています。特に黄色や黄緑は高い活動を示し、紫や濃い青は低い活動を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 各時間帯と日付の組み合わせでデータの変化が確認でき、同じ色の範囲が異なる時間帯で繰り返し見られることから、日別のパターンがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 通常よりも高いアクティビティが見られる時間帯が限られており、特定の時間に活動が集中している可能性が高いです。
6. **直感的な理解とビジネス/社会への影響**
– ヒートマップから直感的に感じ取れるのは、特定の時間帯での業務や活動が集中していることでしょう。このパターンを理解することで、労働力配分やエネルギー利用の最適化に役立てることができます。また、ピーク時間の予測や対策を考える上での手がかりになります。業界や職場によっては、リソース配分の最適化や効率的な時間管理に直結します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色（青から黄緑、黄色）は、その期間のWEIスコアの変動を示しています。
– 7月5日から7月18日までは、全体的に色が明るくなり、スコアが高まる上昇傾向が見られます。
– それ以前や以降の期間では、スコアが低く、比較的安定していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、午前中に非常に高いスコア（黄色）が観測されており、これは外れ値と考えられます。
– 7月23日にも夕方に高いスコアが見られ、これも異常値である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、WEIスコアの変動を示しています。鮮やかな黄色は比較的高いスコアを示し、紫がかった色は低いスコアを示しています。
– 時間帯別のヒートマップの分布から、特定の時間帯に活動が集中している様子がうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付別のスコア変動に加えて、時間帯の違いによる変動が確認できます。特に、特定の日の特定の時間帯でのスコアのピークが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の様々な時間帯で異なるスコアが見られるため、一定の周期性や時間帯のパターンを考慮する必要があります。
– 色の偏りがある時間帯は、特定の活動やイベントに関連している可能性があります。
6. **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**:
– 社会的または経済的なイベントが特定の日や時間帯に起きている可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいて、これらの日や時間帯を狙って、マーケティングやキャンペーンを仕掛けることで効率的な集客が見込めるかもしれません。
– 社会的には、これらの変動は人々の行動や関心の変化を示唆し、政策や計画に役立つ可能性があります。
このようなヒートマップ分析は、特定のパターンや異常を視覚的に捉えるのに有効な手段です。
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:
この相関ヒートマップを分析すると、いくつかの重要な洞察が得られます。
1. トレンド:
– 全体的に見て、いくつかのWEI項目間に強い正の相関があります。特に「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」は高い相関を示しています（0.91、0.95）。
2. 外れ値や急激な変動:
– 相関が低い、あるいは負の相関が見られる組み合わせは少なく、多くの項目間には中程度から高い正の相関が見られます。
– ただし、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関は低く（0.12）、このような低い相関は特異的な要素として考えられます。
3. 各プロットや要素:
– 色の濃淡は相関の強さを示し、赤が濃いほど強い正の相関を示しています。
– 全体的に赤が多いことから、WEIに関連する項目間で整合性が取れ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:
– 時系列データとしては確認できませんが、異なるWEI要素間での関係性を俯瞰することができます。
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）」の相関は非常に高く（0.89）、社会的要因が総合的な幸福感に強く影響する可能性を示唆しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は全体的に相関が低め（例: 「個人WEI（経済的余裕）」との0.18）で、他の要素とは独立した動きを示すことが示唆されます。
6. 直感的に感じること、人間社会への影響:
– 社会的要因と個人の幸福感が相互に影響を与えていることが示唆されます。特に「共生・多様性・自由の保障」が総合WEIに与える影響は大きいです。
– 経済的な影響以上に社会的および心理的側面が幸福度に影響を与えていることから、政策策定においてはこれらの要素を重視する必要があると考えられます。
全体として、このヒートマップは異なる要素がどの程度相互関連しているかを視覚的に示し、政策決定や社会的介入の際に重要な指針を提供します。
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:
以下にこの箱ひげ図の分析を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプ間で明確な時間的トレンドは観察できません。しかし、箱ひげ図により各カテゴリーのデータの分布を直感的に比較できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（略奪状況）」など、いくつかのカテゴリーで外れ値が観察されます。これらはそのカテゴリーにおける異常値を示しています。
– 外れ値が多いカテゴリーは、データのばらつきや不安定さを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各ボックスの高さは四分位範囲（IQR）を表し、中央線は中央値を示しています。ボックスの範囲が広いほどデータのばらつきが大きいことを示します。
– 箱の両端にある「ヒゲ」はデータの範囲を示し、それを超える点は外れ値として表現されます。
– 色分けは異なるWEIタイプを識別するためのもので、カテゴリー間の比較を容易にします。
4. **複数のデータ間の関係性**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」といった複数のカテゴリー間で、ばらつきや中央値の差異が観察されます。これらの差異は異なる経済的・社会的指標間の関係性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のカテゴリーにおける中央値やばらつきをもとに、データの集中度やその分布の特徴を把握できます。例えば、「個人WEI（略奪状況）」は他のカテゴリーに比べ中央値が低く、外れ値も多いことから特異な分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、異なるWEIタイプの社会的・経済的状況の違いが直感的に比較できることがわかります。各カテゴリーの安定度やばらつきは、政策や経済活動の改善の必要性に関する洞察を提供します。
– ビジネスや社会への影響としては、特にばらつきの大きいカテゴリーについては、政策対応や事業戦略の見直しが必要となるかもしれません。データのばらつきや外れ値が示す潜在的なリスク要因を注意深く観察することが重要です。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて経済データのWEI構成要素を視覚化しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ上には明確な単一のトレンド線はなく、データは散布されています。ただし、第1主成分（寄与率0.65）に沿って、中央付近から右上部に向かうような密集が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下にいくつかの点が外れ値として目立っており、第1主成分に対して比較的少数です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は特定の期間におけるWEIの成分データを表しており、第1主成分がより多くの情報を持つ（寄与率0.65）ことから、この軸はデータセットの大部分の変動を説明しています。
– 第2主成分は比較的少ない情報を提供しており（寄与率0.12）、追加的な特徴を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の関係性は直接示されていません。ただし、密集度から見て、特定の時期に経済の似た傾向があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 二つの主成分間には明確な相関は見られないが、均等に分布しているわけではなく、一部の領域に集中的な分布（右上）が見られる。
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**:
– 右上の密集領域は、経済の安定性や成長を示唆しているかもしれません。ビジネスにおいては、成分の寄与率が企業の利益や成長に直結する要素を伝えていると考えることができます。
– 外れ値が示すのは経済的な不安定性とか、特異なイベント（例：金融ショックなど）を示唆しているかもしれません。
このグラフは、経済データを統合的に理解し、長期的なトレンドや異常なイベントを把握するための有用な視覚的手段として活用できることが理解されます。
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。