📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア分析
#### 1. **時系列推移と全体のトレンド**
– **総合WEI**は現在のデータセットで上昇傾向が見られましたが、観測日によっては大きく変動しています。特に、2025年7月6日からの数日は高いスコア（0.80から0.85の間）が続いています。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**も合わせて高まっており、総合WEIの上昇と同期している部分が多い。
– 様々な項目別に見ても、例えば**経済的余裕**や**持続可能性と自治性**が高い値を保持しており、これは総合的な生活の質の向上を示唆しています。
#### 2. **異常値とその背景**
– **異常値**は特に2025年7月2日から4日辺りで顕著です。これらのスコアは一時的に低下しており、467つの観測中で複数の日時に検出されています。これらの日には、【社会の公平性・公正さ】や【心理的ストレス】など特定の社会的要因が悪化した可能性が考えられます。
– **日付別：**
– **2025年7月19日**も注目すべきで、複数の測定において一時的な低下が見られ、その後回復が始まっています。この現象は短期的なイベントやニュースが大きな影響を及ぼした事例であるかもしれません。
#### 3. **項目間の相関**
– **STL分解**及び**主要な構成要素(PCA)**から分析すると、社会的・個人の要因が総合スコアへの大きな影響を与えていることが明らかです。
– **PCA分析**におけるPC1の寄与率が0.68であり、その影響が大きいという結論になり、WEIの変動の68%がここで示される要素に依存することがわかります。これにより、政策決定者は重点的に対策を講じるべき領域として、経済的余裕や持続可能性を考慮する必要があります。
#### 4. **データ分布と外れ値**
– 各項目の箱ひげ図からは、総合的に良好なばらつき（広範囲にわたる均一なスコア）を示していますが、一部項目での外れ値の存在を示しています。例えば、【心理的ストレス】でも外れ値が見られますが、これらが社会的イベントに依存する可能性があります。
#### 5. **結論と戦略的指針**
WEIスコアに基づく総合的な生活の質は、短期的な変動はあるものの、全般的には上昇傾向にあります。特に、持続可能性や経済的余裕の面での積極的な取り組みが功を奏しているようです。政策立案者は、異常値検出の原因を適切に分析し、急激なスコア変動に対する早期対応を怠らないよう努めることが重要です。また、社会的公平性と個人の自律性をさらに改善する施策を検討する価値があります。
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:
このグラフは、経済カテゴリの総合WEI（Weekly Economic Index）スコアの推移を示しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青のプロット）は横ばい傾向を示しており、0.7から0.8の間を行き来しています。
– 予測のトレンド（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後のスコアが横ばいまたはわずかに下降する可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは黒い円で囲まれており、これが異常値を示していますが、大きなトレンド変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、赤い×は予測値です。
– 異常なデータポイントが強調表示されており、不確かさの範囲（灰色の範囲）も示されています。これは予測の信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が三種表示されており、それぞれの将来への予測が異なりますが、全体的にはあまり大きな差異はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的一様に分布しており、特定の変動パターンは見られませんが、時折異常なスコアが発生しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定しているため、現在の経済状況は比較的良好であることが示唆されています。
– 将来の予測では大きな変動は予測されていませんが、注意を要する異常値はあります。これらの異常は潜在的なリスクとして捉え、注視する必要があります。
– 企業はこの安定を受け入れつつ、潜在的な下降リスクには備えておくべきです。長期的には予測モデリングの精度向上が求められます。
このように、データからの詳細な分析と直感的な洞察を基にした判断は、ビジネスや経済政策の策定に役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの大部分でWEIスコアは横ばいに近く、0.6から0.8の範囲で安定して変動しています。直近の予測ではやや異なる予測方法により線形（青）、決定木（紫青）、ランダムフォレスト（紫）で異なった動きが示されていますが、全て横ばいまたは軽度の下降を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の黒い丸で示された外れ値が存在し、異常な変動を示しています。外れ値は、おそらく一時的な市場の変動や外的要因によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は観測された実績値を示しており、全体として0.7を中心に周辺に集まっています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示し、この範囲内に多くの実績値が収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測のトレンドは、直近のデータに基づいて異なるモデルが若干の違いを示していますが、すべての予測モデルが大きな変動を示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の期間に観測されたデータの密度が高いことから、この期間に何か特別な市場イベントがあった可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– WEIスコアが比較的安定しているため、経済状況が大きく変動していない可能性が示唆されます。しかし、外れ値が示す異常事態には注意が必要です。ビジネスや投資への影響として、市場の安定感が確認されつつも、潜在的なリスクが存在することを認識し、適切なリスク管理策を講じることが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）の傾向は、ほぼ横ばいからわずかな下降トレンドを示しています。
– 予測曲線として示された線形回帰（薄紫色）はほぼ一定、決定木回帰（淡緑色）、ランダムフォレスト回帰（紫色）は、下方に向かう軽度のトレンドを示しています。これは、将来的にスコアの低下を予測していることを意味します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれたデータポイント）は数カ所にあり、これらは通常の範囲を超えていることを示します。しかし、極端なスパイクは見られず、全体的に変動は落ち着いています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表します。
– 予測に対する不確かさ範囲（灰色のシェード）は、予測のばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異なる予測手法の相関は、実績データのトレンドを捕捉しようとしていますが、それぞれの予測方法は若干異なる未来を示しています（特にランダムフォレスト回帰は下降を示唆）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは、0.6から1.0の範囲に集中しています。全体的に正規分布のような傾向が見られます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 現在のスコアは安定しているように見えるが、予測モデルから、将来的に潜在的な低下の兆候を見出すことができます。これに基づいて、予防策や改善策を考慮することが重要です。
– ビジネスや社会への影響としては、今後の推移を見越して準備を進めることで、予期せぬリスクを軽減することが可能です。特に下降トレンドが顕著であれば、早期の対策が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、WEIスコアはおおむね横ばいの傾向を示しているように見えます。
– ただし、初日のデータには急激な上昇が見られ、その後は比較的一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日は、他の日のデータより大きな変動があります。一部のデータは黒い円で囲まれ、これが外れ値として識別されていることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを表しています。これが主要な観察対象です。
– 黒い円は異常値を示しており、特に初日に多くあります。
– ピンクと緑の線は予測データですが、これについては特に詳細が記載されていません。
4. **時系列データの関係性**
– 異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）からの予測が示されていますが、データポイントは実績にのみ適用されているようです。
– 予測の範囲は比較的一定に見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に0.8付近に集中しています。大きな変動は初期に集中していますが、その背景は明記されていません。
6. **直感的な感情とビジネス・社会への影響**
– このグラフを見た多くの人は、初日の異常に興味を引かれるでしょう。この変動にどう対処するかが、個人の経済的余裕に関する重要な要素になる可能性があります。
– 安定した値は全体的に良い経済的余裕を示している可能性があり、持続的な安定または改善を目指すことが今後の課題となるでしょう。
これらの指摘から、WEIが短期間で急激に変動する要因を特定し、安定させるための戦略が重要です。また、将来の予測と実績データの分析を強化することも重要です。
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:
# グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 実績データ（青い点）は、比較的安定しており、期間を通じて大きな変動は見られません。ただし、若干の上下の短期変動があります。
– 予測データ（異なる色の線）は緩やかに上昇しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の全てが含まれます）。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として示されたデータ（黒い丸で囲まれた点）は、数日見られるが、その頻度は高くないです。
– 全体的に急激な変動はなく、データは比較的密集しています。
### 3. プロットや要素が示す意味
– 青い点は実績AIによる実績で、比較的多くのデータが中央の範囲に密集しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）内に多くの実績データが収まっており、予測モデルの精度が一定程度信頼できることを示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の相関は高く、予測モデルによる将来的なトレンドの理解に役立ちます。
– 各予測方法はほぼ一致した傾向を示していますが、微妙な違いはあります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績スコアは0.6から0.8の範囲に多く分布しており、この範囲での一定の集中が見られます。
– 予測の傾向に沿って実績が推移していることが見て取れます。
### 6. 直感的な感想とビジネス/社会への影響
– 人間がこのグラフを見た場合、健康状態の指標が安定していると感じるでしょう。
– 予測モデルが正確であれば、今後も大きな変動はないと予測されるため、健康施策の維持が容易になる可能性があります。
– 社会的には、個人の健康が安定していることは経済活動の持続につながり、ビジネスの持続可能性に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のプロットは一定の範囲内で上下していますが、明確な上昇または下降トレンドは見られません。全体的な水準は横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値がいくつか観察されます。これらは特異な出来事やデータの異常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**:
– **青い点**: 実績データを表しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、xAI/3σの範囲内で変動しています。
– **ライン（青、緑、紫）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰によって予測されたトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測ラインはある程度並行して推移しており、予測モデルは実績データに対してある程度の一貫性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体的に均等に広がっており、特定の相関関係は明示されていません。ただし、外れ値の存在は注意が必要です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 心理的ストレスのスコアが大きく変動しないことは、短期的には安定した精神状態を示唆しています。ただし、外れ値が示す出来事が頻繁に起こる場合、ビジネスや社会には未検討のリスクや問題が潜在している可能性があります。したがって、ストレス管理のためのモニタリングシステムを強化することが推奨されます。
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:
以下の点について分析します：
1. **トレンド**:
– グラフの大部分で得られるWEIスコアは横ばい傾向を示していますが、途中で若干の下降が見られます。
– 明確な上昇傾向や周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてサークルで囲まれたプロットがいくつかあり、この期間中の異常なイベントやデータのズレを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示し、赤い印は予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、ここではランダムフォレストがやや下降傾向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績データは、様々な予測モデルと比較されており、それぞれ異なる予測結果を示しています。
– 算出される不確かさは予測領域として明確に視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にスコアは0.6〜0.8に分布しており、比較的一定しています。
– 外れ値や異常値は全体としても特異なものであることが確認されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– このようなグラフから、人々は自由度と自治における安定性を感じるかもしれません。ただし、一部の異常値は短期的な問題を示す可能性があり、警戒が必要です。
– ランダムフォレスト回帰の下降予測は、今後の自由度の縮小または自治の制限を示唆している可能性があり、社会的警告として受け取るべきです。
全体として、グラフは安定した制度、もしくは社会環境を示唆していますが、注意すべき潜在的なリスクも存在します。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体として0.6から0.9の範囲に分布しています。
– 時系列を通じて明確な上昇または下降トレンドはなく、横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値がいくつか観測されていますが、全体的にはそれほど多くなく、データの中心に比較的密集しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**は「実績（実績AI）」を示し、実績データが多くは高めのスコアを保持していることが示されています。
– **紫と青の線**は「予測」を示し、予測のトレンドもほぼ横ばいで安定していることが分かります。
– **灰色の領域**は予測の不確かさの範囲を示し、かなり幅が広く、予測が大きな変動を持つ可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の両方が同じ範囲内に存在し、実績データが予測モデルによって比較的うまく捉えられていることが示唆されます。
– ランダムフォレスト回帰の予測がやや減少傾向を示していることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは応答変数の範囲内で比較的ランダムに分布していますが、予測モデルはその変動を概ね適切に捉えています。
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**
– 現在のWEIスコアが安定しているため、短期的には公平性・公正さの観点で大きな変化はないと直感されます。
– 予測の不確かさが示唆する範囲が広いため、予想外の外的要因に対しては注意が必要です。
– ビジネスや政策立案者に対しては、安定性を利用しつつ、潜在的な変動に備えることが重要であると示唆されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、比較的安定したWEIスコアの推移が見られます。初期段階で若干の変動がありますが、その後は横ばいの傾向を示しています。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も、いずれも微増トレンドを示していますが、実績データとの乖離はほとんど見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、一部の実績データが外れ値として強調されていますが、その後は安定しています。
– 外れ値は、特定の短期間にのみ集中しており、その後はほとんど観測されていません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青いドットで表されています。外れ値は黒い円で囲まれています。
– 予測データは複数の異なる回帰手法で示されており、全体として類似した傾向を描いています。
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大きな乖離はなく、予測は比較的正確に実績データを追従しています。
– 異なる回帰モデルの予測ラインは非常に近く、いずれも良好な予測精度を持っていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体が0.8付近に密集しており、持続可能性と自治性のスコアが高いことを示しています。
– 初期には少しばらつきがありますが、全体としては非常に安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス／社会への影響**
– WEIスコアが高く安定していることは、組織やコミュニティの持続可能性と自主性が順調に達成されていることを示し、社会的な安定感を助長します。
– 外れ値が初期段階に限定されているため、将来的にはより安定したパフォーマンスが期待できます。このことは、投資家や企業の戦略的意思決定にプラスの影響を与える可能性があります。
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:
グラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は、主に0.7から0.9の範囲内で変動しており、明確な上昇または下降トレンドは見られません。この期間中のトレンドは横ばいに近いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか見られ、中でも一部のデータ点は0.6近くまで低下しています。これらの外れ値は、特定の要因（例えば、一時的な経済状況の悪化や政策の変化）によって説明され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、黒い丸で囲まれた点は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、xAI/3σにより達成される範囲を示しています。
– 予測については、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった複数の手法が示されていますが、それらはほぼ一致しているため予測の確実性が高いことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法はほぼ平行であるため、すべての手法が類似の予測を行っていることがわかります。予測モデル間の一貫性は高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は0.7から0.9に集中しており、中央付近に多くのデータがあります。特に0.8付近の密度が高いです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に捉えると、このデータは過去30日間で大きな変動がなかったことを示しています。これは、安定した社会基盤や教育機会の提供がなされていると捉えられます。
– ビジネスや政策決定者は、この安定性を活用し、外れ値に対しては原因を分析して改善策を講じることで、さらなる安定を図る機会があるでしょう。これは特に教育機会の改善に寄与する可能性があります。
このグラフは、直感的に見る限り、社会基盤における現在の状況が比較的安定していることを示しており、今後も継続したモニタリングが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青色のプロット）は、全体として0.6から0.8の間に分布しており、明確な上昇または下降トレンドは見られません。横ばい状態ですが、多少の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかの異常値がプロットされています（黒のリングで強調）。特に、中盤から後半にかけて不安定な動きが観察されます。これらは予測とは異なる動向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**
– 青色のプロットは実績データを示し、赤の「X」印は予測データを指しています。
– プロットの背景にある灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示しており、AIによる不確実性についての情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線型回帰（水色）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測が存在します。
– ランダムフォレスト回帰は下降傾向を予測している一方、線型回帰と決定木回帰の予測はほぼ安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– プロットは均等には分布しておらず、若干のクラスターが見られるため、データの変動には特定の要因が影響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、および影響**
– 社会WEIは共生や多様性、自由の保障に関するスコアであり、安定したスコアは重要です。
– 直感的には、異常値が多いことから、一部の期間における社会的または経済的な不確実性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策においては、この不安定さをどう管理し、安定させるかが重要な焦点となるでしょう。
これらの観察は、将来的な施策立案や安定した社会構築のための重要な参考情報となります。
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:
このヒートマップに基づいた分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で見ると、特定の周期性は明確ではありませんが、日による変動が見られます。
– 7月初旬（特に7月6日から7月12日）にかけて明るい緑や黄色の色が目立ち、スコアの上昇傾向が見られます。
– 7月23日以降、スコアが暗い色調に変化し、低下していることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日における黄色のプロットは、他と比べて非常に高い値を示しており、外れ値として注目すべきです。
– これ以外にも、7月23日から24日にかけての暗い紫の部分は急激なスコアの低下を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を表し、明るい色ほど高いスコア、暗い色ほど低いスコアを示しています。
– 密度やプロット数自体もかなり異なり、例えば7月6日や7月13日は他の日よりも密にプロットが配置されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの時間帯による変動は特に午前7時や午後23時に多く見られ、これらの時間帯が重要なポイントとなっていることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 密集している時間帯（特に午前中と午後遅く）はヒートマップ全体で相関がある可能性が高いです。
– 期間を通して色のバリエーションが多いため、一定の分布パターンを明確に捉えるのは難しいですが、ピークとボトムの差異が大きいことからデータの分布のばらつきが大きいと考えられます。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 7月6日の高いスコアは、何らかのイベントや特別な要因による影響があったと考えられます。このような高スコアは、投資や経済動向において注視すべきです。
– 7月23日以降のスコア低下は、経済活動が影響を受けていることを示唆しており、ビジネス戦略の再評価が必要になる可能性があります。
– このヒートマップからは、特定の日付や時間帯に集中した変動が伺え、これに基づく戦略的なアプローチが求められます。
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:
以下に、この個人WEI平均スコアのヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– やや周期的なパターンが見られます。特に1日の中での時間帯に応じた変動があります。
– 中旬から下旬にかけて、一部の時間帯でスコアが高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日と7月25日の午後に、スコアが低くなる異常な動きが見られます（色が紫に近づいています）。これは特異な出来事があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さ（黄色が高く、紫が低い）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間と日にちごとの変動が見られるため、週末と平日、あるいは特定の時間帯での行動の違いを反映しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中（特に8時～10時、および16時～18時）のスコアが比較的高く、深夜や早朝は低いという典型的な日中活動のパターンを示しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このデータは個人の活動パターンや経済活動への参加のタイミングを可視化しており、企業がマーケティング戦略を立てる際や、人材の管理を行う際に役立つ情報を提供します。
– 特に、活動が急増または急減する時間帯を見つけることで、効果的なリソース配分が可能になります。
このような視点から見ると、データの時間帯によって可能な戦略的行動や予測が導き出されるため、ビジネスオペレーションにおいて価値があると考えられます。
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:
## グラフの視覚的特徴と分析
### 1. トレンド
– **周期性**: 日ごとに特定の時間帯に色が集まっているパターンが見られます。特に、7月上旬と7月中旬に集中していることから、週ごとの周期がある可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **7月6日**と**7月12日**に黄色の明るい部分が見られ、これらがピークとしての外れ値を示しています。特に時間帯の進行に沿って明確な変動があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: カラーバーによると、各セルの色の変化は社会WEI平均スコアの変動を示しています。緑から黄色は高スコア、青から紫は低スコアを表しています。
– **密度**: 一部の期間は多くの時点でデータが集中しているため、その期間が注目すべきポイントです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **データが欠けている期間**も多く、特に7月中旬から下旬の日中の時間帯にデータ不足が見られます。このため、他の時期に比べて少ないデータが有意なトレンドを持つかは慎重に判断する必要があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯ごとの傾向には特に注視が必要です。例えば、18時から19時にかけて度々高スコアが現れます。
### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **商業活動のピーク**: 昼間や夕方の時間帯に高いスコアが出現することから、商業活動の活発さを反映している可能性があります。
– **社会的イベント**: 特に特定日付のピークは社会イベントや政策変更による影響の可能性を示唆します。
– **戦略的活用**: ビジネスにおいては、高スコアの時間帯に合わせたマーケティングや販売戦略が考えられます。
このグラフからは、特定の日付や時間帯における社会WEI平均スコアの上昇が、社会的または経済的な変動に応じた重要な指標となることが示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体はトレンドを示すものではないが、相関の強さの傾向を視覚的に表現しています。色が濃いほど強い相関を示し、これは数値が高いということです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関の中で、低い値（青色）は他の高い相関（赤色）と比べて外れ値のように見えます。「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の-0.17は特に注目されます。
3. **各プロットや要素**
– 各セルが2つの項目間の相関を示しており、赤色が強い正の相関を、青色が負の相関を示します。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データ自体は直接表示されていませんが、異なる項目間の相関関係を理解することで、どのような要因が共に変化しやすいかを推定できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」は他の多くの項目と高い相関を持っています、特に「個人WEI平均」(0.93) と「社会WEI平均」(0.97) で高い相関があります。
– 「個人WEI（健康状態）」は全体的に低い相関を持つことが多く、他の項目の影響を受けにくいことが分かります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は変動が大きい場合があり、他の多くの要素と弱い相関を示します。
6. **直感的な感覚と影響**
– このグラフを見ると、「経済的余裕」が低い場合、他の社会的要素や個人的な幸福感への影響が異なる可能性を考える人が多いでしょう。
– ビジネスにおいては、経済的余裕以外の要素にも着目し、より多様な取り組みを行うことでウェルビーイングを向上させる戦略が重要と考えられます。
– 社会的には教育機会や公正さといった要素が他に強い影響を及ぼす可能性が見え、これらの改善が社会全体の幸福を高めることに繋がると考えられます。
このヒートマップは、相関関係を通して潜在的な因果関係や注力すべきポイントを浮き彫りにする有用なツールと言えるでしょう。
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、各WEIタイプのスコア分布を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアは全体的に高めで、中央の箱が大きな変動を示さないことから、横ばいの分布が多いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」のカテゴリーで外れ値があります。この外れ値は個別の例外的な状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションが異なるWEIタイプを示しており、各タイプの中央値や四分位範囲が比較できます。
– 例えば、「総合WEI」や「個人WEI平均」は全体的に高いスコアを持っていることが見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは時間軸を持たないため、時系列データの関係は見られませんが、複数のWEIタイプの相対的な位置を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自活生）」が比較的狭い範囲に分布しており、安定した状況を示すかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的に、スコアが高いほど良好な状況を示している可能性があるため、全体的にポジティブな印象を与えています。
– ビジネスや政策の意思決定においては、外れ値に注目し、特にストレス関連や公平性に関する個別の改善策が必要とされるかもしれません。これは、より平等で持続可能な社会を目指す上で重要です。
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、経済カテゴリにおける総合WEIスコアをSTL分解して分析するもので、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**:
– 中央の「Trend」プロットを見ると、最初は上昇し、その後、特に後半で下降しています。このトレンドは、経済活動が一度上向きになったものの、その後低下するパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」プロットでは、全体的に急激な変動は見られないものの、7月10日から18日にかけて上昇し、その後やや下降する特徴があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、観測値（Observed）、トレンド成分（Trend）、季節成分（Seasonal）、残差（Residual）に分解されており、それぞれ異なる視点でデータを分析しています。
– 「Seasonal」プロットは短期間の周期性を示しており、経済活動が周期的な影響を受けていることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節成分がそれぞれ異なる動きをしているため、短期的な変動は季節性の影響が強く、長期的なトレンドとしては下降傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差プロットで大きな変動が見られないため、モデルフィットはそれなりに良さそうです。それにより、他の変数との相関は強くない可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 経済活動が一時的に改善したが、再度下降傾向にあるため、警戒が必要で、経済政策の見直しが求められるかもしれません。
– 季節性の影響が顕著であるため、この周期的な動きに適応する戦略がビジネスで考慮されるかもしれません。また、消費者需要や供給チェーンの流動性を検討するポイントとも言えるでしょう。
全体として、短期間の変動に対する警戒心と長期的なトレンドに対する対策を考える必要があることが、このグラフから示唆されます。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 「Trend」プロットは、最初は上昇し、その後7月中旬にピークを迎えてから緩やかに下降しています。これは30日間で全体的な強化とそれに続く減速を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual」プロットにおける7月17日頃の急激なピークが目立ちます。これは予測からの乖離を示しており、一時的なイベントや異常な変動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**:
– 「Observed」プロットは、全体的な個人WEI平均スコアの変動を示します。
– 「Trend」プロットは長期的なトレンドを表し、WEIスコアがどのように変化してきたかを示します。
– 「Seasonal」プロットは周期的パターンを示し、短期間での規則性を特定するのに役立ちます。
– 「Residual」プロットは、トレンドや季節性が除かれた後の変動を表し、予測外の変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」データは「Trend」、「Seasonal」、および「Residual」の合計により構成されており、それらの要素の相互作用がWEIスコアの全体的な動きを形成しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「Seasonal」プロットは、短い周期的要素を示し、「Trend」との組み合わせでより複雑な動きを作り出しています。「Residual」は局所的な変動を補足し、予測不能な動きを示します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、全体のトレンドが最初に上昇し、後半に下降する点が注意を引きます。これは経済活動やコンディションの変化が影響している可能性があります。
– 急激な変動や周期性は特定のイベントや季節的要因と関連しているかもしれません。企業や政策立案者は、これらの変動を理解し対応することで、より良い意思決定が可能になるでしょう。特に、7月中旬の「Residual」のピークを確認し、背後にある要因を調査することが重要です。
全体として、このグラフは個人WEIスコアの30日間の複雑な動きを多面的に示しており、経済環境の理解に役立つツールとして活用できます。
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:
このグラフは、社会的なWEI平均スコアの30日間のSTL分解を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を記述します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分ははじめ緩やかに上昇し、途中から下降に転じています。このトレンドはひょっとすると、不確実性や経済の変動によって左右されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データでは、7月5日と7月21日付近で数値が急上昇している箇所があります。これらは一時的なイベント、政策の変更、あるいは市場の混乱などが原因かもしれません。
– 残差成分も当初は安定していますが、7月9日と7月17日付近で急激な変動が観察されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 観測された値にはノイズが含まれていますが、季節性成分とトレンド成分を分解することによって、データの構造が明確になります。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性が観測値に影響を与えていますが、残差の変動が急激であることから、他には説明しきれない短期的な要因が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性成分は微細な変動を示し、周期的な上昇と下降を繰り返しています。
6. **人間の直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**:
– このようにトレンドが下降に転じている状況は、経済の先行きに対する不安を反映している可能性があります。ビジネス戦略としては、安定的な要素を強化し、予測可能な動きに対応する措置を取ることが必要でしょう。
– 社会的には、これらの変動が政策決定や経済成長に対する不安を喚起する可能性があります。
グラフからの洞察は、短期的な変動の原因を分析し、長期的なトレンドを見据えた対応が重要であることを示唆しています。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、経済カテゴリにおけるWEI（Weekly Economic Index）構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下のポイントに基づいて洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 主成分1（横軸）と主成分2（縦軸）の間には、特定の明確なトレンドは見られませんが、密度が高い部分が中央に集まっています。
– プロット全体としては、横軸が中心付近にある場合に縦軸での分散が大きく、外側に行くほど分散が小さくなっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主成分1が-0.3から0.3にかけて分布している中、特に-0.2以下では縦軸（第二主成分）での大きな分散が見られる。
– -0.25～-0.3あたりに少数のプロットがあり、これらは外れ値と考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 点プロットは、各データポイントがPCAによってどのように主成分空間で表されるかを示しています。
– 色は単一であり、異なるカテゴリやグループが示されているわけではないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性は直接示されていませんが、経済指標がもつ多次元的な関係を簡略化した結果と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1が0付近で主成分2が正の数値を示す点が多く、これがデータの集中する領域の一部になっています。
– 主成分1の正の方向に進むにつれて、第二主成分の値が0付近に収束しているように見えるため、一定の相関がある可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 主成分分析に基づき、経済指標の中で特に影響力のあるパターンを特定できる可能性があります。
– ワイドに分散しているプロットは、多様な経済要素が混在しており、それぞれが異なる経済状況を反映しているかもしれません。
– 関連性の高い成分に着目することで、影響力の大きい経済要因を特定でき、政策決定や市場予測に役立てることができます。
このグラフは、経済活動の多次元的な構造を簡易的に把握するための有用な視点を提供します。
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。