📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析結果は以下の通りです。
### 時系列推移と傾向
– **総合WEI**: 全体としてのトレンドは、データ開始時点から2025-07-24まで、比較的横ばい推移していますが、細かい変動が多数見られます。特に、2025-07-06から2025-07-13にかけてのスコアの上昇（最大値0.85）と、2025-07-20以降のやや低下したスコアが注目されます。
– **個人WEI平均**: このスコアは、やや不安定ですが概ね0.7付近で推移し、特に大きな上昇や下降は見受けられません。
– **社会WEI平均**: 全体として高め（0.8以上）の水準で推移していますが、2025-07-06に大きく上昇しており、これは社会部門におけるポジティブな変化があった可能性を示唆します。
### 異常値
– 異常値として挙げられた2025-07-03の総合WEIスコアの中で、0.66や0.64のように低めの値や、急激に高い値である0.80などが見受けられます。これらの背景要因として、特定のイベントや社会的なニュース、政策変更などによる一時的な影響が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差の特徴
STL分解によれば、長期的トレンドとしては、特に大きな方向性の変化はありませんが、僅かな季節性やショック的な事象による一時的なスパイクが見られます。残差成分は不規則性を示しており、外乱要素が時折影響していることが分かります。
### 項目間の相関
相関ヒートマップにより、特に個人経済的余裕と社会基盤・教育機会が高い相関を持っていることがわかります。これは、個人の経済力が社会的基盤へのアクセスにどのように貢献するかを反映している可能性があります。
### データ分布
箱ひげ図では、特定項目（例えば、心理的ストレス）のばらつきが大きく、中央値から外れた外れ値が存在します。特にストレスのスコアは、個人の状況次第で大きく変わることを示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析において、第1主成分(PC1)が68%の寄与率を誇り、これはデータセットの大半のバリエーションを説明します。これは、全般的に全体的な健康や幸福度が個人や社会全体のWEIスコアに対する大きな影響要因であることを示唆しています。
### 総括
この解析から、WEIスコアの変動は、社会的な影響（例えば政策や経済情勢の変化）と密接に関連しており、特に社会的な支持やインフラへの投資が高スコアを支える要因であることが示唆されます。一方で個人レベルの健康やストレスも、個人満足度に相応に影響を及ぼしています。データ内の異常値は、予期せぬイベントやショックへの迅速な対応が必要であることを示しており、これらの要因を除外した平常時の傾向把握が重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ（青）**: 2025年7月から9月にかけて、横ばい状態であり、大きな変動は見られません。
– **前年データ（緑）**: 2026年6月から7月にかけても横ばいで、大きな変動がないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いずれの期間も大きな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**:
– **色**: 実績データは青、前年データは緑、異常値は黒で示されています。異常値は特に目立たないことから、データ全体として安定していると考えられます。
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は別の期間において横ばいの状態を示しているものの、異なる期間に移動しているため直接的な比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データはそれぞれ独立した期間での分布を持っており、両者に強い相関関係は見られません。
– 分布はそれぞれの期間で安定しており、異常な変動が少ないです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、観測された期間において経済情勢が比較的安定していることを示唆しています。このような安定したデータは、ビジネスにおいても予測可能性が高まり、計画を立てやすくなると考えられます。
– 市場の安定性から、投資に対するリスクが低くなるため、新たなビジネスの展開や投資の検討が行いやすくなります。
全体として、このグラフは、経済指標が安定している状況を示しており、直感的にも安定した経済環境を反映しています。
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:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、2025年の初頭から8月にかけて横ばいの傾向が見られます。
– 2026年に入り、予測（緑のプロット）ではスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の実績部分にいくつかの異常値（黒い円）が観測されます。
– 急激な変動よりも、全体的に安定した推移が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色は実績のデータを示し、過去の安定したトレンドを反映しています。
– 緑色の予測データは未来の上昇傾向を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績と比較すると、予測は期待される成長を反映しており、経済の回復や改善の兆候が読み取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲に分布。予測ではその範囲が広がり少しの上昇傾向が見られます。
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**:
– このグラフから、今後の経済状況の改善が予期されると直感的に感じられます。
– 企業や投資家にとって、回復基調が明確になれば新しい投資の機会と捉えられる可能性があります。
全体として、安定した実績からの予測に見える着実な成長は、将来的に経済のプラスの兆候として受け取られるでしょう。
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:
以下は、示された時系列散布図に基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの主要な期間に分かれています。最初の期間（2025年7月から2025年10月）では、WEIスコアが比較的一定で、0.7から1.0の間で変動しています。
– 次の期間（2026年3月から2026年7月）では、スコアの範囲が若干低くなり、0.6から1.0の間で分布しています。
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、周期的なクラスターが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいては、明らかな外れ値（異常値）がいくつかあります。
– 後半期では、データポイントがより凝集しており、著しい外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値（実測データ）を示しており、黒い円は異常値を示しています。
– 紫色、青色、ピンク色の線と点はそれぞれ異なる予測モデル（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。
– 緑色の点は前年のデータで、パターンや傾向を比較するために役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルによるデータは、異なる手法により若干の差異が見られますが、全体的な分布は類似しています。
– 過去の実績と比较すると、モデルが合理的な予測を行っていることが背景にあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータと比較することで、新しい年のスコアが上昇方向に異なる可能性も考えられますが、ここではそれを確認する明確な証拠は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス社会への影響**:
– 散布の変化と異常値の存在は、社会経済状況がどの程度変動しているか、またその予測の不確実性を示しています。
– 統計的にスコアが安定し、外れ値が減少することで、企業や政策立案者はより安心して戦略を立てられる可能性があります。
– WEIスコアの安定性が予測されることで、人々の経済的な安心感の向上や投資意欲の増加が期待されます。
これらの洞察をビジネス戦略や政策形成の参考として活用するのも一つの方法です。
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:
### グラフの分析と洞察：
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青いプロット）は、最初の期間で0.8付近に集中しています。これは比較的安定しており、急激な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットで囲まれた黒い丸は異常値を示していますが、その大部分は他のデータポイントと近接しており、極端な外れ値は存在しないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色のプロット**は実績を示し、0.8付近で安定しています。
– **赤いマーカー**は実績AIによる予測を示していますが、プロットが含まれていないため、具体的な予測値は不明です。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示しており、実績値がこの範囲内に収まっていることから予測の精度は高いと考えられます。
– **緑色のプロット**は前年の実績値を示している可能性がありますが、プロット間の距離が大きいことから、前年と当年のデータ間に相関性は乏しいとみられます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績と前年のデータは直接的な関係性は見られないが、両者ともに大きく変動していない点で共通しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績（青色）と異常値（黒い丸）は密に分布しており、データの幅は点群全体にわたって狭いです。このことは、データが大きく変動することなく安定していることを示しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人間がグラフを見たとき、安定性を強く感じるでしょう。これは、経済的余裕が一定の水準を保っていることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、安定した経済的余裕は投資や消費活動の予測可能性を高めるため、計画の立案において前向きな影響を与える可能性があります。
– 社会的には、個人の経済的安定が続くか、時間をかけて安定性が向上することが望まれ、安心感を提供します。
全体的に、このグラフは安定した経済的状況を示しており、予測と実績が一致していることから、信頼性の高いデータと言えそうです。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの主要な期間に分かれており、最初の期間（左側）はほぼ安定していますが、2番目の期間（右側）も安定しています。ただし、値は若干異なるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には顕著な外れ値がいくつか見られ、それが異常値として強調されているようです。特に、特定の日に大きく異なる値が観察されている可能性があります。
– 2番目の期間では外れ値は少ないです。
3. **プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表しており、中心に集中しています。
– 色によって異なる予測モデルが示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 緑色の点は前年のデータを示し、先ほどの実績データと比較できます。
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両方が表示されていますが、他の予測モデルとの関係は視覚的に確認しづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除いて、実績データは比較的狭い範囲に集まっていることから、ある程度の一貫性があると考えられます。
– 前年度との比較から考えると、健康状態がかなり安定して推移し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**:
– グラフからは、大きな変化がないことから、医療や健康ビジネスにおいて現在の戦略が有効である可能性が示唆されます。
– 異常値の発見は、個々の健康状態の変化に対するアラートとして機能し、早期の介入が可能となるでしょう。
– 全体として、長期的に見て健康状態が維持されているという印象を受け、人々の生活の質向上に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つの主要な期間に分かれているようで、最初の期間（2025年7月〜2025年9月）では実績データが示されています。この期間のスコアは比較的一定で、ほぼ0.6から0.7の範囲内での横ばいトレンドを示しています。
– もう一つの期間（2026年3月〜）では、前年および予測データが示されています。ここではスコアが若干低下している印象を受けます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に、外れ値が認識されている（黒い円で囲まれたもの）。これは平均から大幅に逸脱したデータポイントとして注目する必要があります。
– 実績データには大きな変動は見られませんが、予測データについては複数の異なる回帰手法を用いた予測が示されており、これが将来の変動の可能性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**
– 青い点は実績データ、緑の点は前年（比較データ）を示している。
– 予測の不確かさ範囲はxAIによって示されていますが、非常に狭い範囲であり、予測に自信が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**
– 実績データと前年データとの比較が行われています。シーズン性や前年からの変動を見ることで、今後の予測に役立てていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点での相関解析は難しいですが、前年データと実績データが似たようなトレンドを示していれば、シーズン性を考慮した分析が必要です。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの安定性は、心理的ストレスが特に高まっていないことを示唆しています。ただし、外れ値が示す異常なストレス可能性には注意が必要です。
– 企業は、労働者の心理的健康を支援するための基盤を整える必要があります。また、予測モデルの結果と実績値との差異を検証し、予防的な措置を講じるのが望ましいでしょう。予測範囲が狭いことから、予測モデルの信頼性は高いと予測されます。
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:
このグラフは、個人の自由度と自治（WEI）のスコア推移を示しており、いくつかの特徴が見受けられます。
1. **トレンド**
– 左側の青いプロット（実績AI）は、初めの期間において安定しているように見えます。後半になると、スコアが低下しています。
– 緑のプロット（前年比較AI）は後半に出現しており、全体的にスコアが上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットには異常値がマークされており、通常の範囲から外れたデータとして示されています。
– グラフ全体には急激なスコアの変動は見られませんが、異常値は要注意です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実際の実績データを示し、それに対して紫と薄紫の線は予測データを示しています。異常値は黒丸で囲まれています。
– 緑色のプロットは前年と比較したデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測AIのデータが左側に集中しており、後半の緑のプロットは前年データと推測され、視覚的に前年の方が高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる時期のデータセット間に直接的な相関があるかどうかは不明ですが、一貫して高いスコアを示すのは前年のデータです。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 直感的には、実績が後半にかけて悪化しており、前年のAIデータとのギャップが問題として浮上する可能性があります。
– ビジネスとしては、改善策を講じるための分析が必要であり、スコア上昇に向けた施策が求められています。
– 社会的には、自由度と自治の低下は個人や組織のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
このようなスコアの推移を理解することは、経済活動や政策立案において重要です。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月〜2025年9月）では、全体的に高いWEIスコアが見られるが、徐々に減少傾向にある。
– その後、一時的な下落が見られるが、期間の終盤（2026年3月以降）では再びスコアが上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のクラスタにはいくつかの異常値が見られ、これが全体の変動に影響を与えている可能性がある。
– 予測範囲外領域が広がっている時期においては、急激な変動や予測の不確実性が大きいことを示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い丸は実績、黒で縁取られた異常値が強調されている。
– 緑色の点は前年のデータで、比較的安定している。
– ピンクや紫のラインは予測モデルの異なる手法を表し、ラインの動きから予測の精度やトレンドを読み取ることができる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータを比較すると、年前半は大きな不確実性と変動があるが、年後半は安定感が増している可能性がある。
– 異なる予測手法の結果が大きく異なることから、データの確実性が高いとは言えない時期がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初のクラスタでの分布範囲が広く、外れ値を含むことから、データ内の変動が広いことが示唆される。
– 最終のクラスタでは、分布が比較的狭く安定しており、異常値が少ないことが分かる。
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**
– 当初の期間では、不確実性やリスクへの懸念が高かったが、最終時期には信頼性が向上している印象を受ける。
– 公平性・公正さの指標が改善していることは、社会における格差是正や持続可能性の意識が高まっていることを示しているかもしれない。
– ビジネスにおいては、最終的なスコアの安定感により、リスク軽減戦略や投資判断の一助となり得る。
このような洞察をもとに、データを適切に活用し、持続可能な成長を推進する戦略を検討することが考えられます。
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:
このグラフを分析すると、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– データは二つの期間（2025年7月〜8月初旬と2026年初頭〜中頃）に分かれています。
– 2025年の期間では、WEIスコアは比較的安定しており、わずかな上昇傾向があります。
– 2026年のデータは大部分が高いスコアの範囲にあり、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年初頭からの間にある異常値がいくつか観測されます（黒い円で表示されています）。
– これらは短期間の大きな変動やデータのノイズを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、AIモデルによる予測は赤い「X」で示されています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 薄緑色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測モデルの種類によって色分けされています（線形回帰が青、決定木回帰が緑など）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルと実績間に大きなズレは見られず、モデルの精度は比較的高いと考えられます。
– 異常値の発生はモデルによって予測されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは期間内で大きな変動はなく、分布は安定しているように思われます。
– 異常値は特定の期間に集中しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定性は、持続可能性と自治性が確保されていることを示唆しています。
– 異常値や変動のタイミングは、社会や経済の特定イベントや外部ショックの可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、安定した時期における戦略の最適化や、予測モデルを活用したリスク管理が考えられます。異常値は潜在的なリスク領域を示すため、注意が必要です。
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**
– グラフは2025年7月から始まり、2026年7月までの360日間をカバーしています。
– 2025年7月から2025年9月までは、WEIスコアの実績データ（青）が主に高値を維持しています。
– その後、2026年4月からデータが再開され、新たに導入された予測データ（緑）が表示されています。ただし、両者の間にデータが途切れているポイントがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月と9月の間に、外れ値として認識されるデータポイント（黒の丸）が存在しています。
– 全体的に急激な変動は見られず、スコアは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット:** 実績データの表示。
– **緑のプロット:** 予測値で、複数の回帰手法を利用して予測されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– **灰色の範囲:** 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**
– 実績データと予測データの間に明確な区切りがありますが、両者が重なることはなく、データの連続性がない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測データは高い値で密集しており、比較的狭い範囲での予測が行われています。これにより、データセット内のばらつきが少ないことが示唆されます。
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に関する洞察**
– 予測データの導入により、安定した社会基盤と教育機会が期待されます。
– WEIスコアが高く維持されていることは、社会的には安定した教育基盤の存在を示唆しており、企業活動や公共政策において重点分野として扱われる可能性があります。
– データの不足期間があるため、改善が必要なエリアとしても識別されるかもしれません。
このグラフを通じて、社会基盤と教育機会がどのように予測されるかを捉え、政策立案や教育プランの策定時の参考になるでしょう。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月頃）には、青色の実績データが密集していますが、少しずつ減少傾向が見られます。
– 線形回帰と決定木回帰（紫色と青色の線）は、この減少傾向を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてハイライトされているデータポイント（黒い縁取りの円）は、他の実績データよりも高いスコアを示していますが、それ以外は特に顕著な外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示し、全体的に0.5から0.8の範囲に収まっています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、全体的にやや低い値を示しています。これは、過去に比べて社会的な評価が上昇していることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（紫色）は比較的密集した実績データを捉えていますが、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は、データのばらつきにより対応するように予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測される範囲の中で、比較的強い相関が見られます。このことは、AIモデルが現在の傾向をうまく予測していることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 実績が過去1年で改善され、AIが予測する今後のスコアが持続的に上昇することが期待される状況です。このトレンドは、ビジネス戦略や公共政策の決定にポジティブな影響を与える可能性があります。特にWEIのスコアが高まることは、社会的に多様性や自由の保障が向上している兆候となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、時間を横軸、時間帯を縦軸として、経済のWEIスコアを示しています。色の変化によってスコアの変動が視覚化されています。
– 7月6日から7月15日にかけて、色が明るくなっており、これはWEIスコアの上昇を示唆しています。一方、7月24日からは暗い色へと変化し、スコアが下降していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に非常に明るい黄色が見られ、スコアが他の日に比べて急激に上昇したことを示しています。この部分は特に重要な変動です。
– 同様に、7月24日からの暗い紫色部分は急激な下降を示しており、外れ値として認識できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは、スコアの高さを示しています。明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（紫色）は低いスコアを示しています。
– プロットの密度には顕著な変化は見られませんが、特定の日付での色の急激な変化が際立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日に異なる時間帯でのスコアが類似しているため、各日の経済状態が一貫して影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 経済の状態は特定の時間帯で極端な変動を示すことがありますが、全体としては日ごとの色のトレンドに影響を受けています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このデータは、特定の重要な出来事が一時的に経済状態（WEIスコア）に影響を及ぼした可能性を示しています。急激な上昇時にはポジティブな経済指標やイベントがあり、下降時にはネガティブな影響が考えられます。
– 急激な変動時には、企業は柔軟に対応する準備が必要であり、政策立案者も迅速な対応が求められる可能性があります。
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:
### 分析
1. **トレンド**:
– グラフにははっきりとした長期的なトレンドは見られません。色の分布は日によって異なり、周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日に濃い紫のプロットがあります。これは異常値や急激なスコアの低下を示している可能性があります。
3. **プロットの意味**:
– 色の違いが個人WEIスコアの変動を示しています。黄色から紫になるほどスコアが低く、緑から黄にかけては高いスコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 特定の時刻帯（例えば7時や16時）で若干のトレンドの兆候がありますが、詳細な関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの変動が特定の日付や時刻に集中している。特に16時付近でのスコアが頻繁に高いことが見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 短期的な変動が頻繁に起きており、利用者の行動や外部要因（例えば経済的なイベントや社会的なシフト）に敏感に反応している可能性があります。ビジネスにおいては、これらの変化を分析し、イベント管理や迅速な対応が重要となるでしょう。
このデータは、日々の変化をリアルタイムで追いながら、将来の行動戦略を考える上で利用できるかもしれません。特に、特定の時間帯でのスコアの変化に注視することが重要です。
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:
以下はグラフの詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは色の変化が分かりやすく、期間中にいくつかの変動が見られます。特に、期間の始めと終わりでの値の変動が大きいようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月6日や7月25日付近で急激な変化が見られます。この時期に何らかの経済的、社会的な要因が影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が社会WEIスコアの変動を示しています。濃い色（紫系）は低いスコア、明るい色（黄緑系）は高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯（1時から23時）がプロットされており、特定の時間帯でスコアが高かったり、低かったりすることが示されています。例えば、15時、16時台に明るい色が多く、この時間帯は比較的高いスコアを保っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間とスコアの相関が、時間帯によって異なる可能性があります。たとえば、午後の時間帯は全体的にスコアが高い傾向にあるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 経済活動の活発な時間帯とそれに対応するスコアの変動が見られることから、社会やビジネスにおいて特定の時間に注目する必要があることを示唆しています。企業はこれを利用して、リソースの配分やマーケティング戦略を調整することで、効率的に成果を上げることができるかもしれません。
全体として、このヒートマップは一定期間の社会的または経済的活動の変動を視覚的に示し、特定の時間帯や日付でのパフォーマンスを最適化するためのヒントを提供しています。
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:
以下のヒートマップについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関を示すため、時間的なトレンドではなく相関の強さを示しています。濃い赤は強い正の相関を、濃い青は強い負の相関を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値はありませんが、「個人WEI（健康状態）」は他の項目に比べて多くの負の相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 一番濃い赤は1を示し、完全な正の相関を示します。（例えば、同じ項目間）
– 各四角形の色の濃淡によって各項目間の相関の強さが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に「個人WEI平均」と「総合WEI」は0.93の強い正の相関を持っています。また、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」も0.92と高い相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」は他の項目と負の相関が多く、健康状態が他の指標によって独立している可能性を示唆しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」には0.86の強い正の相関が見られます。
6. **人間が直感的に感じる影響およびビジネスや社会への洞察**:
– 総合WEIと個人、社会の各要素が強く関連していることから、これらの要素を改善することが総合的な幸福度の向上に繋がる可能性があります。
– 特に、教育機会や公正さといった社会的な要素が多くの項目と正相関しているため、これらに投資することで個別の要素も改善する可能性があります。
– 健康状態は他項目との関連が少ないため、独立した戦略が求められる分野と言えるでしょう。
これらの洞察を元に、WEIの各要素がどのように相互関連しているかを把握し、政策やビジネス戦略の立案に役立てることができます。
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:
このグラフは、WEIスコアのカテゴリー別分布を箱ひげ図で比較しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフ全体として、WEIスコアの中央値が比較的高い位置にあり、いくつかのカテゴリで高いスコアが安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（社会整備・教育機会）」で外れ値が見られます。これらのデータポイントは、他のスコアと顕著に異なり、特定の要因が影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱の中間線は中央値を示し、箱は第1四分位数と第3四分位数の範囲を示します。
– 「個人WEI（経済安定）」と「個人WEI（経済未来）」は、他のカテゴリよりもやや広いスプレッドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリの比較により、同一期間内での個人や社会に関する異なる側面のバランスが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済合格）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」の中央値は近似していますが、それぞれのデータの範囲や分布は異なります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一部のカテゴリでは外れ値が多いため、予測しづらさを感じるかもしれません。これは経済や社会的な政策の不均一性を示唆するかもしれません。
– ビジネスにおいては、どの側面が強み（高スコア）であり、どの側面が改善の余地があるかを判断する手助けとなるでしょう。
この分析は、人間の視覚的直感を利用してデータを解釈し、ビジネスや政策に活かすための基盤を提供します。
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:
このグラフは、経済カテゴリーにおけるWEI（週刊経済インデックス）の主要成分分析（PCA）による分布を示しています。以下、特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド：**
– 主成分1は範囲が広く、全体として右肩上がりの傾向が見られます。
– 主成分2においては、比較的水平に分布しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 主成分の値が極端に低い、左下方向に外れた点がいくつか見られます。これらは異常なデータポイントとして注視すべきです。
3. **各プロットや要素：**
– 各プロットは一般的に散らばっており、一部のクラスターが現れています。特に左上部には密集地帯が存在します。
– 色や形の違いはないため、各プロットは同等に扱われていますが、密度が高いエリアは注目ポイントです。
4. **複数の時系列データの関連性：**
– このグラフでは具体的な時系列データの関係性は表現されていないものの、上下左右の広がりが示す多様性やばらつきを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 主成分1の分散が大きく、2との間に弱い正の相関があるように見えます。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響：**
– 経済データの多様な構成要素が示されており、バラエティに富んだ経済活動を示唆します。特に中間ゾーンの密集地帯は、一般的に安定した経済活動を反映している可能性があります。
– 外れ値の分析は、市場の変化や特異な経済活動の兆候を探る上で重要です。
– ビジネスにおいては、多様なトレンドや異常値を早期に察知し、リスク管理や戦略立案を強化することが求められます。
このグラフの分析により、経済活動の多様性を理解し、より良い予測と課題の抽出に繋げることが可能です。
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。