📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析を通じていくつかの重要な傾向と異常を確認できます。以下に詳細を示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: データ全体を通して、総合WEIスコアは0.65から0.85の範囲で変動しています。特に、7月6日から7月11日にかけてのスコアの上昇が顕著で、ピークは約0.85に達しています。7月8日前後の高いスコアは、経済的な余裕や社会的な持続可能性の改善を示唆しています。
– **個人WEI平均**: こちらも全体としては0.66から0.8前後で変動。例えば、7月3日のスコアに短期的な大きな変動が見られましたが、これは一過性の要因かもしれません。
– **社会WEI平均**: 社会WEIも0.66から0.91の範囲で、特に7月6日から11日に掛けて高い値を取り続けています。
### 異常値
– **総合WEIスコア**には7月6日の0.85など、非常に高いスコアがあります。この異常に高いスコアは、社会的要因（例えば持続可能性、社会基盤）が原因かもしれません。
– 7月3日には、複数の異常値が見られ、経済的余裕や社会基盤に関連する可能性があります。社会的なイベントや政策変更が背景にあるかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: スコアの上昇傾向は全体的に観察されますが、特に7月初めから中旬にかけて顕著です。
– **季節性**: 特定の曜日や時間に依存したスコアの変動パターンはあまり見られませんが、週末に高まるスコアが示唆されます。
– **残差**: 不定期な変動が見られる日もあり、個別のイベントや外部要因が影響している可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**では、経済的余裕と総合WEIスコアの間に相関が認められます。これは、経済的な安定が全体的な幸福度に大きく寄与していることを示唆しています。
– 持続可能性と公平性においても強い関係があり、持続可能な環境が公平性を促進していると考えられます。
### データ分布
– **箱ひげ図**によると、各WEIスコアにはいくつかの外れ値がありますが、データの中央値は比較的一貫しており、スコアのばらつきは中程度です。中心化傾向があると見られます。
– 特定の日付や時間帯における外れ値は、突発的な社会的または経済的イベントに由来する可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1が0.68の寄与率**を示しており、これはデータ全体の変動の大半を説明していることを意味します。経済的要素と社会要素がこの構成要素の主要な部分であると推測できます。
– **PC2**は0.11の寄与率を持っており、主に個人的な要因（健康状態や心理的ストレス）がこの軸に影響している可能性があります。
総じて、データには社会と個人の要因がさまざまに絡み合っており、直近のスコア上昇は経済的および社会的な改善と関連していると考えられます。これらの数値を詳細に分析すると、特定の指標を向上させるための政策立案に寄与できるでしょう。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、全体として 0.7 から 0.9 の間で横ばいの傾向を示していますが、若干の上下変動も見られます。
– 予測線（ピンクと紫）は、全体的に微妙に下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で強調されていますが、全体に一定の範囲内に収まっています。
– 穏やかに小さな上下変動があるものの、大きな急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績データを表し、観測されたWEIスコアを示しています。
– 赤い×: 予測データを示し、未来の予測値がこれに基づいて提示されています。
– 灰色の背景: 予測の不確かさ範囲を示し、標準偏差の3倍分の範囲を表しています。
– 線: 3つの予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測値の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– モデル間での予測値の差異は小さいですが、微妙に異なるトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰がやや低めの予測値を示している点が特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測データと予測データが非常に密集しており、精度の高い予測が行われていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– この30日間のデータは比較的安定しているため、直近の経済状況が大きく変動していないことを示しています。
– 予測が下降傾向を示していることから、今後数週間で経済活動がやや鈍化する可能性が考えられます。
– ビジネスにおいては、このトレンドは慎重な予算計画やコスト管理が必要であることを示唆しています。また、社会的には消費者信頼感や市場の安定性が減少する可能性を示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **短期的な変動**：実績データ（青い点）には上下の変動がありますが、大きなトレンドは見られず、概ね横ばいで推移しています。
– **予測の動向**：予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て微妙な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数点の外れ値（黒い円でマーク）が観察されますが、大多数のデータポイントは均一に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点（実績）**：実績のデータポイントであり、日別のWEIスコアを示しています。
– **赤い×（予測）**：予測のデータポイントです。実績に対する予測の精度も確認可能です。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データの変動に対して、予測値がどの程度一致するかによって、予測モデルの精度を評価できます。
– 複数の回帰モデルの結果が展開されており、全体として似たような傾向ですが、微細な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績データの分布は比較的一様ですが、個々の予測モデルによってわずかなばらつきが見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアの変動は経済状況の指標となり得るため、この安定した横ばい傾向は安定した経済状況を示唆しています。
– 予測モデルが微下降を示していることから、これからの30日間でわずかな経済の悪化を示す可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、この情報を基に短期的な動向に備え、リスク管理をおこなう必要があるかもしれません。
このようにグラフを分析することで、データが示す潜在的なトレンドや外れ値を把握し、意思決定に活かすことが可能です。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の期間(7月初旬から中旬)では、WEIスコアは上下に変動しつつも安定した値 (約0.7から0.9) の範囲内で推移しています。
– その後、7月下旬から8月初旬にかけてやや下降する傾向があります。
– 予測期間においては、線形回帰を含むすべての予測線が微妙に下降しており、今後の減少傾向を示唆しています。
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あり、それらは円で強調されています。外れ値は、特定のイベントや経済的変動に関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測データを表しています。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、1σから3σの範囲です。
– カラーラインは異なる予測モデルを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの変動に比較して、予測モデルの線は安定しており、今後の推移を慎重に見積もっていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの初期の分布は比較的広範で、後半に向けてやや収束する傾向があります。
– 予測モデル間では、基本的には似た傾向を示しつつ、ランダムフォレスト回帰がやや高めの予測をしています。
6. **直感的および社会への影響の洞察**:
– WEIスコアの変動と下降傾向は、経済状況の不安定さを示唆しており、特に短期的には注意が必要です。
– ビジネスへの影響として、現状維持を図るためにリスクマネジメントを強化する必要があります。
– 社会的には、経済指標の低下が消費者信頼感に影響を与える可能性があり、政策的な対応が求められるでしょう。
このグラフからは、経済の微妙な下振れとその予測に対する慎重なアプローチが重要であることが示されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは全体として横ばいです。WEI（経済的余裕）のスコアが約0.8の水準で安定しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 初期のデータポイントに異常値が見受けられ、これはスコアが一時的に低下し、その後通常の範囲に戻っているように見えます。この初期の変動は、データ収集のエラーや短期的な経済的ショックを示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示しています。この中に一部のプロットが異常値としてハイライトされています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示し、未来のスコアの可能性を示唆しています。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、特定の期間でスコアがやや低下する可能性を示しています。
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が示されていますが、全体としての関係性は、予測が実績の安定性を継続することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが安定しているため、強いトレンドや周期性は見られません。
6. **直感的な感想とビジネス、社会への影響**
– このデータから、多くの人が一定の経済的安定性を感じ取るかもしれません。安定したスコアは、個人の経済的余裕が大きく変化していないことを示しています。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性が消費者信頼感や市場の信頼性に寄与する可能性があります。ただし、初期の異常値は短期的なリスクを示唆しており、早期の経済対応が重要です。
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:
### 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）は横ばいの傾向にあり、全体的に大きな変動は見られません。
– 予測線（緑、シアン、紫）はそれぞれ異なるモデルに基づいており、線形回帰と決定木回帰はほぼ水平で、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数点で異常値が認定されています。それらは主にスコアが大きく下がったところで見られ、健康状態に急激な変動があったことを示唆しています。
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ています。
– 赤い “×” はAIによって予測された値です。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを表しており、AIモデルの信頼度を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測線と実績データの間に大きな乖離は見られませんが、予測モデルの種類によってわずかに異なる傾向があり、特にランダムフォレスト回帰は将来的にスコアが上昇すると予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一定で安定しており、中央値は約0.75近辺と見られます。
– 外れ値はこの安定した分布を崩す特異点として顕著です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 健康状態が全体的に安定していると考えられ、短期間（30日間）での急激な変化は少ないことから、急激な経済的な変動のリスクが低いと考えられます。
– しかし、外れ値の出現は注意が必要であり、予測モデルはわずかに異なる結果を示唆しています。このことは将来的に健康状態が改善される可能性があるという楽観的な見方を提供します。
全体として、このグラフは健康状態の安定性を示しつつ、将来的な改善の兆しを示すものであり、政策的な意思決定やビジネス戦略の策定において貴重な情報源となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値はおおむね横ばいで、WEIスコアは0.6から0.8の範囲を維持していますが、わずかな変動があります。
– 予測ラインでは、線形回帰が下降傾向を示し、決定木回帰がほぼ一定、ランダムフォレストは軽微な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が0.4付近に散見されます。これらの外れ値は異常値として認識され、後の解析や対策を必要とするかもしれません。
3. **要素の特性**:
– 青いプロットは実績値、予測は異なるモデルにより異なる色で表され、予測の不確かさは灰色の領域で示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数のモデルによる予測の傾向が異なるため、各モデルの特性によりWEIスコアへの異なる解釈が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコア全体として比較的安定しているが、一部に外れ値が存在するなど、変動の要因を探るための詳細な分析が必要です。
6. **直感的洞察と影響**:
– 直感的には、実績値の安定性に対し、モデルによる多様な予測は不確実性を示しており、心理的ストレスの原因が特定できない可能性を感じさせます。
– ビジネスや社会への影響として、もしこれが経済活動にリンクするストレス指標であれば、マクロ経済の動向や企業の労働環境の変化に対して警戒が必要かもしれません。
この分析により、心理的ストレスの動向や潜在的なストレス要因の探求が必要であることが示唆されています。予測モデルの精度向上やデータ収集方法の見直しを行うことが求められるでしょう。
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**:
– 最初の20日間では、個人WEIスコアが上下に動きながらも安定しているが、次第に減少しています。
– 最後の10日間は値がほぼ横ばいから下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月中旬に急激な変動が見られます。これに伴う外れ値もグラフ中で黒い円で示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、実際の測定値を表しています。
– 予測の線として、線形回帰（紫）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）があり、それぞれの予測アプローチによるスコア変動を示しています。
– 灰色の影付きのエリア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**:
– 実績データと予測データ間に若干の乖離が見られます。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は似た動きをしており、線形回帰は異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の変動は、予測されたスコアの範囲内に収まっていますが、線形回帰は長期的に下降トレンドを予想しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は、より安定し横ばいトレンドを示しています。
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**:
– 実績スコアの変動が予測モデルによって異なる見解を示している点は、データの不確実性を示唆します。
– 特に、線形回帰の下降トレンドは、個人の自由度や自治が減少する可能性を示唆しており、社会的および経済的に警戒が必要です。
– 他のモデルの横ばい傾向は、現在の状態が維持されるという安定した見通しを持ち、ビジネスには安心材料とも受け取られます。
– 外れ値に注意を払うことで、突発的なイベントや政策変更が指し示されている可能性があります。
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:
このグラフは、社会の公平性・公正さに関するWEIスコアを30日間にわたって示したもので、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は一定の変動を見せていますが、全体的には安定しています。
– 予測データでは、線形回帰（紫色）が少し下降傾向を示しているのに対し、決定木（シアン）とランダムフォレスト（ピンク）は横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒丸で示された外れ値がいくつか観察されます。これらは実績の中で異常と見なされるデータポイントです。
– 大部分のデータは0.6以上を維持していますが、0.6を下回るポイントもいくつか見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績で、X印が予測データを示しており、灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 不確かさの範囲は比較的一貫しているため、予測の信頼性が一定であることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間での予測の違いが明瞭に示されています。線形回帰は僅かに下降、他のモデルは安定であるため、選択するモデルにより将来の傾向に対する解釈が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは散布していますが、0.6から0.8辺りに密集していることから、一般的に高いWEIスコアが維持されていることがわかります。
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スコアが全体的に高いため、社会的な公平性が保たれていると理解されます。
– しかし、外れ値の存在や一部でスコアが下がっていることは改善の余地があることを示唆します。
– 経済政策や企業のCSR（企業の社会的責任）戦略において、モデルを選択しその解釈に応じた対応が求められるでしょう。
全体的に、このグラフは社会的公平性の現状を確かめ、将来の改善点を識別するための有用な分析ツールであると言えるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は概ね横ばいです。特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）はわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に数値が下がったデータポイントが見られますが、全体的には特定の外れ値はわずかで、ほとんどが0.8〜1.0の範囲内に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いドットは実績データを示し、予測データ（赤い×）と比較して安定しています。
– 灰色のエリアは「予測の不確かさ範囲」を示し、実績データはこの範囲内に多く含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれの手法による予測の変動を示しており、全般的にランダムフォレスト回帰が上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは総じて高いスコアを維持していますが、一部の変動が予測モデルとの違いを示しています。
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**
– グラフ全体からは、この指標が持続可能性と自治性に関して非常に高い安定性を維持していると直感的に感じられます。この安定性は、政策決定者やビジネスリーダーにとって、長期的な計画や投資のリスクを最小限に抑えるための前向きな要因となりえます。
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:
グラフを分析すると、以下の点が見えてきます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、大部分が0.8付近で横ばいに推移しています。明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは異常値（黒い丸で囲まれた点）として示されています。これらは通常の範囲から外れた意外性のあるデータを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績データは青い点で表示されています。予測の不確かさ範囲はグレーの領域として表されており、予測の変動範囲を示しています。
– 複数種の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が比較されており、それぞれ異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によるスコアは、グラフの右側（将来）で非常に近似しており、手法間の予測の違いは小さいことがわかります。予測精度の競合評価により大きな差異はなく、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**:
– 実績データのばらつきは小さく、全体として均質な分布を示しています。スコアがほぼ一定しているため、経済的要因が比較的安定していることが示唆されます。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**:
– データの安定性と一貫性は、社会基盤や教育機会の安定性を示唆しています。外れ値の存在は、特定の要因による一時的な変動の可能性を示唆し、改善や管理が求められるかもしれません。
– 企業や政策立案者にとって、これらの安定したスコアは安心感を与える一方で、外れ値に関する詳細な分析が今後の改善のための手がかりとなり得ます。
このように、社会の基本的な条件が十分に維持されていることを示しつつ、例外的なケースについても注意が必要である可能性を示しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績AIのデータ（青いプロット）は全体的に横ばいに見えますが、特に8月に入ってからはわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには複数の外れ値が黒い円で囲まれて示されています。特に7月後半にいくつかの外れ値が見られますが、それ以外は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示し、赤いバツは予測値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績値はこの範囲内に収まっています。
– 予測には3つの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、それぞれ異なるトレンドを示しています。
4. **複数データの関係性**
– 予測手法によるトレンドの違いが明確で、線形回帰は一貫してわずかに下降トレンド、決定木とランダムフォレストは比較的横ばいですが、決定木は少し下降の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値のスコアは概ね0.6〜0.8付近で密集しており、大きな変動はないものの、部分的に外れ値が存在しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 社会的な指標（共生・多様性・自由の保障）のスコアが全体的に安定していることは、経済や政策が安定していることを示唆しますが、8月にかけてわずかな下降が見られることから、監視が必要です。
– 外れ値が短期間で集中していることから、特定のイベントや政策変更が影響している可能性があります。これを分析することで、さらなる改善策の構築が考えられます。
– ビジネスにおいては、安定したスコアはリスク管理ができていることを示唆しますが、下降傾向には注意が必要です。
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スコア時系列ヒートマップを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 日毎や時間毎に分類されていますが、特定の時間帯（特に16時～18時および23時付近）でスコアが高いことがわかります。
– 日によった大きなトレンドよりも、同じ時間帯での変動が大きく、周期性よりは不定期の変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月11日に特に高いスコア（黄色）が現れており、他の日と比べて顕著です。
– これらの高い値は、何らかの特定のイベントや要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを表しており、明るい色ほど高いスコアを示しています。
– 経済活動が活発な時間や日を色で示しており、具体的なイベントや活動がこの変動に影響を与えていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付には、特定の時間帯だけでなく他の時間帯にも影響を与えていることがあり、相関関係が見られる日があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップにおける時間帯によって、スコアの集中度が異なることから、時間帯に依存した相関が確認されます。
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**:
– 特定の日や時間帯に高い活動や重要な経済イベントが発生している可能性があると感じられます。
– ビジネスにとっては、この傾向を活かし、特定の時間帯にイベントやキャンペーンを集中させる戦略が有効かもしれません。
– 社会的には、週次の変動が少ないため、急激な変動は注視される可能性があります。
このヒートマップから、特定の時間帯に集中的に活動する場面や、異常な高スコアが観測された日などに焦点が当たるでしょう。それにより、対応するアクションを取ることが市場競争において重要となりそうです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは30日間の時系列で、日付ごとに特定の時間帯の「個人WEI平均スコア」を示しています。
– カラースケールは高スコア（黄色）から低スコア（青紫）へと変化しています。日付と時間に応じて、スコアが均等に分布しているというよりは、特定の日付や時間帯に集中している様子が見られます。
– 時間帯別には、午前と夕方に高スコアが多く見られる傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアが非常に高い（黄色）日や時間帯と非常に低い（青紫）時間帯がはっきりと分かれています。
– 7月19日と7月23日は顕著に低スコアで、急激な変動があったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、青紫が最も低い状態を示しています。このことは、特定の時間帯や日は他の日に比べて活発または不活発であることを表しています。
– 色の密度や分布は、特定のスコアがどの時間帯に頻繁に発生するかのヒントを提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは各時間帯ごとのスコアを追跡しており、これにより日々の周期的な活動パターンを確認することができます。
– 特定の日付でのスコアの劇的な変動は、何らかの周期イベントや予測不可能な出来事の発生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**
– 色の分布を見ると、全体的に特定の時間帯に活発さが見られ、その時間帯ごとにスコアの相関関係が確認できます。
– 午後の時間帯にはイエローに近い高スコアの出現の密度が高くなっています。
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**
– 午後と夕方の高スコアが示すのは、商業活動や個人の行動が特に活発になる時間帯である可能性が高く、ビジネスやマーケティングのタイミングに影響を与えることがあります。
– また、全体的なトレンドや急激な変動は需要予測やリソースの割り当てにおいて重要なインサイトを提供し、意思決定を最適化する助けとなります。
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:
以下は、このヒートマップの分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは、縦軸の時間帯別にデータを示しています。特定の時間帯（例: 16時、17時）で特にアクティブに見えることから、日中の時間帯での活動が多いことが示唆されます。
– 日付が進むにつれて、特定の色のパータンが増えたり減ったりすることを明確に示しているわけではありませんが、密度の変化が見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 彩度の非常に高い黄色の部分は注目に値します。例えば7月6日17時で急激な値の変動が示されています。これらは短期間での異常値やアクティビティのピークとして捉えられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡は値の大小を表しており、濃い青から明るい黄色にかけて高いスコアを示します。黄色に近づく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がある場合、それらの関係性**:
– 複数の時間帯におけるスコアの分布は、特定の時間に一致してアクティビティが高まることを示しています。例えば午前8時や午後4時から7時にかけて、特に活動が集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間軸で見たときに特定のパターンが繰り返されているようには見えませんが、一部の時間帯（夕方）が他の時間帯に比べて多くの活動を示していることなどが特徴として挙げられます。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– ビジネスや社会的な活動が特定の時間に集中的に行われていることから、これらの時間帯での効率化やリソースの最適配置が可能となるかもしれません。
– また、急激なピークが存在することから、こうした波の管理や調整が重要になる可能性があります。特定の日や時間に対する理解が深まることで、戦略的な計画立案に役立つでしょう。
このように、ヒートマップは活動の集中や周期的なパターンを視覚的に把握するのに有効です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 期間が30日間であることから、長期的なトレンドは捉えにくいですが、相関の強い部分（赤色）は一貫した関係性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップの性質上、外れ値は具体的に判断しにくいです。しかし、相関が弱い部分（青色）は特定の状況下での一時的な関係の薄さ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**
– 各セルの色は、異なるWEI（Well-being Indicators）の間の相関を示しています。赤色は高い相関、青色は低い相関を示しています。
– 例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が高いことから、個人と社会の幸福度には強い相互依存があることを示唆します。
4. **時系列データの関係性**
– 複数のデータ間の関係性という点では、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（公平性・公正さ）」との高い相関が目立ちます。これは、個人と社会の幸福が全体的な幸福に強く影響を及ぼしていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」は、他の項目との相関が比較的小さいことが見て取れます。経済的な要因が他の幸福指標と直接的な関係を持たない可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 高い相関を示す項目が多いことから、ビジネス戦略や政策では個人と社会の両方の視点から幸福度を高めるアプローチが成功しやすいことが示唆されます。
– 特に、教育機会や公正性、公平性に力を入れることで、全体的な社会福祉が向上する可能性があります。
– 経済的な部分と他の要素との関係が薄いことから、経済的なサポートだけでは幸福を達成するのに十分でない場合があることにも注意が必要です。
このヒートマップから、人々は個人と社会の要因が密接に関連していることを直感的に理解し、共同体全体の幸福を考慮した方策が重要であると感じることでしょう。
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:
このグラフは、WEIスコアの分布を示す箱ひげ図です。以下に視覚的な特徴と考察を示します。
1. **トレンド**
– 各カテゴリにおけるWEIスコアの中央値は全般的に高い水準（約0.7〜0.9）で、極端な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI (経済的不安)」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で外れ値が確認できます。これらは、そのカテゴリのスコアが他と比較して特異な分布を示していることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は、WEIスコアの範囲、中央値、第1四分位数と第3四分位数を示しています。色の違いは視覚的に異なるカテゴリーを区別するためと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしての直接的な関連性は示されていませんが、各カテゴリーのスコアの分布を比較することで、異なる経済的要素や社会的要素の強みと弱みを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリで分布の範囲が異なることから、WEIスコアが一様に分布しているわけではないことがわかります。「個人WEI（心理的ストレス）」が最も狭い範囲に分布しており、心理的要素が比較的安定している可能性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 多くのカテゴリでスコアが高水準にあり、全体的な経済および社会の状態は良好であると推測されます。しかし、外れ値の存在は特定の部分での不安定さや問題点を示唆し、それがビジネスや政策における改善の余地を示しています。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」の幅広い分布と外れ値は、社会的な包摂性や多様性に関する課題を指摘している可能性があります。
この分析は、WEIスコアがどのように異なるカテゴリで分布しているかを具体的に理解する手助けをし、政策決定者やビジネスリーダーに対する重要な洞察を提供します。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、総合WEIスコアのSTL分解を示しています。ここから得られる洞察は次のとおりです。
1. **トレンド**:
– “Trend”プロットでは、全体的に上昇してから下降する傾向が見られます。初期の緩やかな上昇からピークを迎え、その後しっかりとした下落へと転じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– “Residual”プロットでの急激な変動が特に顕著です。特に中盤で大きな変動が見られますが、グラフの終盤にかけては小さな変動が続いています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– “Observed”は総合スコアの観測値を示し、他のプロットで分解された要素が合わさったものとして理解できます。
– “Trend”は長期的な傾向を示し、上昇と下降の強調をる視覚化しています。
– “Seasonal”は周期的な変動を示し、小さな波を形成していますが、一定のパターンを持っています。
– “Residual”は観測値とトレンド＋季節性とのズレを表し、非定常的な変動を示唆します。
4. **時系列データの関係性**:
– “Observed”は”Trend”と”Seasonal”、”Residual”の組み合わせであり、視覚的にそれぞれがどの程度寄与しているかが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性の変動は比較的小さく、トレンドが観測値に大きく影響していることが分かります。
– 残差は特に中盤で強い変動を示し、短期間のイベントや要因による影響が示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– この分析から、人々はまず緩やかな経済の好調を感じた後、一転して警戒感を持つかもしれません。
– ビジネスにおいては、上昇傾向の時期に投資や成長戦略を検討する一方で、下降傾向に備えたリスク管理が求められます。
– 社会的には、短期間の変動や一時的なショックに対する理解が求められます。
全体的に、経済活動のトレンドや変動要因をSTL分解で示し、人々がどのようにこの情報を利用できるかが明らかになっています。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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以下のグラフについて、詳細に分析します。
### 1. トレンド
– **Trend プロット**は、前半は緩やかに上昇し、中盤をピークとして後半に向かって下降しています。これにより、全体的なトレンドとしては山型の挙動が確認できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residual プロット**でいくつかの急激な変動が確認できます。特に、7月9日頃と7月19日頃に急な変動があります。これらは外れ値として考えられるでしょう。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed プロット**は、実際のデータの変動を示しています。範囲内で比較的大きな変動があります。
– **Seasonal プロット**は、期間内の周期的な変動を示していますが、大きな周期性は見られません。わずかに上昇や下降のパターンが交互に現れています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **Trend**と**Seasonal**が合わさることで、Observedデータの形が決まります。Residualは予測不能な変動を示しますが、これが大きい場合、予測が難しくなります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– コアな数値は0.70付近であり、周期的な振幅変動とトレンド変化がObservedに影響を与えています。
### 6. 人間的な直感とビジネスや社会への影響
– トレンドの後半の下降は不安材料となり得ます。特に急な変動が多く見られるため、ビジネスにおいては計画の見直しが必要かもしれません。
– 季節要因が比較的小さいため、日常的な要因（ニュースイベントや経済の不確実性）が影響を与えている可能性があります。
グラフの動きからは、安定性の欠如と、何らかの外部要因による影響の大きさを直感的に感じ取ることができます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフ解析結果
1. **トレンド**
– **観察値**（Observed）のグラフでは、全体的に見て最初の数日間で緩やかに減少した後、上昇に転じ、中旬でピークを迎え、その後再び下降しています。
– **トレンド**（Trend）では、初めの約15日間は上昇トレンドを示し、ピークに達した後、後半は下降トレンドに転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– おおまかな変動はなく、観察値の中で特に顕著な外れ値は見受けられません。ただし、7月10日付近で一時的に急上昇、その後すぐに下降する急激な変化が確認できます。
3. **各プロットや要素**
– **観察値**は3つの要素（トレンド、季節性、残差）で構成されています。
– **季節性**（Seasonal）は、波状のパターンを示しており、特に中旬前から中旬にかけての強い波が見られます。これは30日周期などの季節性が存在する可能性があります。
– **残差**（Residual）は、全体的に小さな変動を示し、特に7月下旬には安定しています。これはモデルが観察値を十分に説明できていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観察値とトレンドは密接に関連しています。トレンドの変動に対して、観察値がどのように反応しているかを見て取ることができます。
– 季節性の変動が観察値のある程度の変動を説明していますが、完璧ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと観察値は、一般的に同じ方向への動きを示しており、相関関係が高いことが示唆されます。
– 季節性と残差には、明確な相関関係は見られませんが、残差が小さいので季節性の除去後の誤差も小さいことが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じることとしては、全体的なスコアが月の中頃でピークに達した後、徐々に下降していることが挙げられます。
– このようなパターンは、経済指標が何らかの外的要因（例えば政策変更や市場の影響）によって最初は上昇し、続く変化によって減少することを示唆します。
– ビジネスや社会においては、これを踏まえた短期間の戦略調整が重要であると考えられます。さらに、特に大きな変動期での対策が求められるでしょう。
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:
このグラフは、経済のカテゴリにおけるWEI（Weekly Economic Index）の構成要素に対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. トレンド:
– 全体としてデータは左上から右下に向けた下降傾向を示しています。これは、第一主成分と第二主成分の間で負の相関があることを示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 一部の点が外れ値として顕著に離れて配置されており、特に左下の領域に存在します。これらの点は異常値や特定の時点での急激な変動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:
– 各点は、WEIの構成要素の日毎の変動を表しており、第一および第二主成分の解釈に依存して、異なる経済指標の重要度や変動を示しています。
– 第一主成分の寄与率が0.68と大きいことから、主要な変動はこの軸に沿って捉えられていることが分かります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– データ点が密集している区域と、ばらついている区域があり、一定の周期性や群れとしての挙動が見られる可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 全体の分布は第一主成分に対して広がりを持ちながら第二主成分において上下に分布しており、非対称な分布を持っています。
6. ビジネスや社会への影響:
– グラフの下降トレンドは、WEIの構成要素が概して減少傾向にあることを示しており、特定の経済指標が低下している可能性を示唆します。
– 外れ値の存在は、特定の時点での予想外の変動を示しており、経済政策や市場の動向に関する重要な情報を提供するかもしれません。
人間が直感的に感じることとして、このグラフは経済活動が変動していることを視覚的に示しており、具体的な指標や指示が必要な状況であると解釈することができます。ビジネスリーダーや政策立案者は、このデータから潜在的な経済リスクや機会を特定し、対応策を検討することが求められます。
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。