📊 データ分析（GPT-4.1による）
データに基づくWEIスコアの分析は、以下のような概要を持っています。
### WEIスコア全般の傾向
– **時系列推移**: 各項目とも全体的にスコアが比較的安定してあるようですが、特定の期間で大きな変動が見られます。
– **異常値の発見**: 主に2025年7月3日付近で異常なスコアの変動が検出されています。これは、個人および社会的変動要因が共に関与している可能性があります。これらの異常値は経済的または社会的ショック、例えば政治的事件や経済政策の変化に起因しているかもしれません。
### 個別項目の分析
– **個人WEI平均および社会WEI平均**: これらのスコアは、個々の詳細項目に密接な関係があり、変動の大半は”健康状態”および”心理的ストレス”などの個人の状態による影響が大きいです。
– **社会的詳細項目**: “持続可能性と自治性”や”社会基盤・教育機会”が比較的高いスコアを持ち続け、社会の安定度を示しています。一方で、”公平性・公正さ”では不安定性が見られました。
### データの分解および比較
– **STL分解**: トレンドとしては、些細なフレクチュエーションを除いて高めの安定性があることが観察されました。ただし、一部の項目については季節性の影響が軽微に示されているため注意が必要です。
– **項目間の相関**: 直接具体的な数値が提示されていませんが、通常、経済と健康、ストレスは高い相関を持ちます。また、社会的健全性に関連する”公平性”や”共生・多様性”は、持続可能性や社会基盤と関連が深いことが推測されます。
– **PCA結果**: 主成分分析(PCA)によると、主要な変動はPC1に対して68%の寄与を持っています。これは、一部の強力な要因がWEI全体の変動に大きく影響していることを示唆しています。例えば、経済的要因や個人の健康状態が総合スコアに強く影響している可能性があります。
### コンテキストおよび解釈
– 2025年7月初めに見られた異常値は、政策変更や社会的出来事（例えばパンデミックの影響の高まりや、社会システムへの満足度の低下）などによる影響が考えられます。
– なお、WEI全体のスコア変動は複数の相互関連する要因に依存しており、一概に一つの要因で評価できないことも考慮する必要があります。
全体として、この期間中におけるWEIスコアの変動は、経済的および社会的要因によって大きく左右され、政策的および環境的な変化に敏感であることが示されています。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは途中で空間があるため、二つの異なる期間が示されています。左側（2025年）は「実績（実績AI）」によるデータが表示され、右側（2026年）は「前年（比較AI）」のデータがグリーンで表示されています。
– 左側のデータは比較的横ばいですが、右側は多少の変動が見られるものの、全体的には横ばいに近いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータには「異常値」が示されており、一部のデータポイントが密集したエリアから外れています。これは潜在的な経済上の異常またはデータ収集のエラー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（実績AI）」を示しています。
– 異常地点は丸で囲まれています。
– グリーンのプロットは前年のデータで、比較のために利用されています。
– また、予測範囲や異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示され、異なる方法での未来予測が試みられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績（実績AI）」と「前年（比較AI）」のデータが異なる期間に示され、それらの間に直接的な関係性はありませんが、前年のデータを現在の実績と比較するために使っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ内での明確な上昇または下降のトレンドは見られず、特定の範囲内での横ばいが確認されます。
– 左側のデータは密度が高く、右側のグリーンのデータはやや広がりを見せています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データは安定しており、大きな変動がないため、経済が安定している可能性があります。
– 異常値の存在は注意が必要で、特にこれがビジネスにどのような影響を及ぼすかを考慮し、対策を講じる必要があります。
– 予測モデルの多様性は、将来の不確実性に対する予測をより多角的に行うために有効ですが、それらが一致していない場合、異なるモデル間の予測の信頼性を評価する必要があります。
このような経済指標の安定性または変動は、投資や政策立案において重要な指標となります。分析結果を踏まえた戦略を検討することが求められます。
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:
グラフを分析するにあたって、いくつかの視点があります。
1. **トレンド**:
– データは二つの異なる期間に分かれていて、お互いに明確に分離しています。
– 最初の期間（2025年7月〜2025年9月）は、WEIスコアがほぼ横ばいで推移しています。
– 次の期間（2026年5月〜2026年7月頃）は、新たなデータポイントが出現しています。こちらもスコアの上下に大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間、いくつかのデータポイントが予測された範囲内から外れていることが示唆され、異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績AI（青色）と予測AI（Xのマーク）で色分けされており、実績データと予測データが付示されています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– プロット密度は比較的均一で、特にどのプロットが高密度というわけではないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績データと比較するための前年度データが緑色でプロットされており、次の年度と連続性や違いを視覚的に検証できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が同様のスコアレンジを示すため、特に相関性や分布の特徴に大きな差異は見られません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このデータからは、長期間にわたって大きな変動が見られないため、そのままの成長が期待され続けているような印象を受けます。ビジネスとしては、安定したパフォーマンスが予測されていると解釈でき、リスク管理の観点では安定性が評価されるかと思われます。
– 異常値の存在は個別ケースとして対応が必要で、これが予期せぬ変動要因になりうる点で注意が必要です。
このように、グラフが示唆する安定したトレンドは、リスクの少ない継続的成長を示す可能性があり、今後のビジネス戦略策定の一助となるでしょう。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績（青色のプロット）**: 最初の約3か月間にWEIスコアが一定の範囲で変動しています。
– **予測（2026年以降の緑色のプロット）**: 明らかな上昇傾向があります。予測の前半は急激な上昇が見られ、後半にかけて上昇が緩やかになる可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒色の円）**: 実績データの中には少数の外れ値があり、特に実績期間中の初期に集中しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 過去の実績データ。実際のスコアを表しています。
– **予測（赤い×と線）**: 数値モデルによる予測。今後のWEIスコアの推移を示しています。
– **予測の不確かさ（灰色の範囲）**: 予測データの不確かさを3σで表現しています。
– **各予測モデルの比較（線の色）**: 線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）を比較しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間には一定の時間ギャップがありますが、予測データは概ね実績データの延長線上に位置しています。複数のモデルが応じて異なる予測を示していますが、全体的に同様の上昇トレンドを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは狭い範囲に密集しているのに対し、予測データは範囲が広がりつつ上方にシフトしています。これは、将来的により高いスコアが一般的になることを示唆しています。
### 6. 直感的な印象とビジネス・社会への影響
– **直感的印象**: 実績に続く予測データの上昇は、社会が持続的な成長期に入る可能性を示唆しています。
– **ビジネスへの影響**: WEIスコアの上昇は、経済や社会が改善傾向にあることを示しており、投資やビジネス拡張のチャンスが増える可能性があります。
– **社会への影響**: 予測される成長は生活水準の向上を意味する可能性があり、政府や企業はその準備を進める必要があります。
このグラフは、社会の継続的な改善を示唆しており、今後の経済活動に対するポジティブな期待感を生む可能性があります。
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
1. **トレンド**
– グラフは二つの主要な期間に分かれています。初期のデータ（おそらく上半期）は、比較的安定しており、WEIスコアが0.6から0.8に位置しています。
– 次の期間には、データが存在する間隔が空いており、スコアが0.7から0.9に移行しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには、スコア0.6付近に集まるデータが多く、いくつかの外れ値が0.8付近に見られます。
– 後半のデータでは、スコアは0.8付近で安定しており、明確な外れ値は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績データと緑色の予測データが表示されています。それぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるものです。
– 紫色やマゼンタの線は予測手法によるもので、それぞれの予測が平行に走っていることから、予測モデル間で大きな差は無いことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは過去のデータで、予測データと比較するために使われています。予測値と実績値との誤差が小さいことから、予測モデルの信頼性は高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータセットの密度は高く、予測が開始された期間ではスコアのばらつきが少ないことから、特定の期間における経済的余裕の変動が少ないと推測されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 人々は、初期段階での経済的不安定を経験した後、徐々に安定感を得ていると感じるでしょう。
– これは、経済政策や市場の安定化など、社会的および経済的な要因の影響と考えられます。
– ビジネスにおいては、この安定期において投資や消費の増加が期待でき、経済活動の活発化が見込まれます。
このグラフを通じて、経済的余裕の測定における予測モデルの信頼性や、ビジネス戦略の策定に役立つ安定した経済状況を確認することができます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 左側の青い実績データが示すように、初期の期間には安定した横ばいの傾向が見られます。
– 次に緑色の前年のデータが示しているように、2つの時期にわたってスコアがまとまっており、特に大きな上昇や下降はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットには異常値を示す黒い円がいくつか存在し、この期間における他のデータポイントから逸脱していますが、それほど多くはありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点: 実際の個人WEIスコア。
– 緑の点: 前年のデータ。
– 色の違う線（ピンク、紫、青）: 異なる予測モデルによる将来のスコア予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータとの間には大きな乖離はなく、似たような傾向を示しています。
– 異なる予測ラインは、実績や前年データを基にした将来の傾向を提示していますが、いずれも緩やかなトレンドであるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータは互いに密接に関連しており、予測傾向に一貫性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 経済面での個人の健康状態において安定したスコアが保たれていることを示唆しており、急激な変動が少ないため、リスクが低いと考えられます。
– ビジネスや政策のアクセスメントにおいて、個人の健康状態の安定性を評価する上で役立つ情報です。特に予測が一貫して安定している点は、予測モデルの信頼性が示唆されます。
このグラフから、企業や政策立案者は、経済状況が安定している間に、他のリスク管理戦略を練ることが可能です。また、異常値の背景には何らかのイベントや季節要因がある可能性を考察するのも重要です。
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:
以下にグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは大きく分けて2つの期間に分かれています。左側の時系列データ（青い点）は横ばいの傾向が見られ、特に大きな変動はありません。
– 右側の時系列データ（緑の点）は、ある一定の水準で短期間に密集しており、前の期間と同様に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点のデータには異常値（黒い円）が見られます。これらの異常値は、特定の出来事や外的要因が一時的に心理的ストレスに影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値で、緑の点は前年の実績を示しています。
– 予測の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が紫とピンクの線で示されていますが、実績と比較すると大きな乖離は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のデータの密集度は類似しており、前年からの大きな変動は見られません。
– 予測手法間の乖離が少ないため、これらの手法はこのデータに対して安定した予測を行っていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIスコアは大部分が0.5から0.8の範囲に集中しています。この範囲内でのばらつきは少ないため、全体としてのストレスレベルは安定しているといえます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見ると、個人の心理的ストレスは1年間を通じて比較的安定しており、大きな変動や危機的状況には至っていないと感じられます。
– ただし、局所的な異常値が示すように、特定の出来事が個人のストレスに一時的な影響を及ぼすことがあるため、コミュニケーションや業務管理での注意が必要です。
– ビジネスにおいては、一定のストレスレベルを維持する取り組みが引き続き重要であることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側（時期的に早い方）では、実績データ（青色）が非常に狭い範囲に密集しており、全体としては横ばいの状態です。
– 右側（時期的に新しい方）の予測データ（緑色）は若干のバラつきを見せていますが、重心はほぼ一定で、極端な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側では青色の実績データが集中していますが、ほとんどが範囲内に収まっています。目立った外れ値はありません。
– 緑の予測データには少々のバラツキが見られますが、特定の外れ値は見受けられません。
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で、過去の状況を表しています。
– 緑色のプロットは予測データで、未来の推測を表しています。
– 灰色の背景は、予測の不確かさ範囲を示しており、その範囲に予測が収まっています。
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大きなギャップはなく、予測が過去の実績トレンドを引き継いでいるようです。全体的に一致する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は非常に狭く、予測データも同様に集中していて、安定した傾向を示しています。
– 予測データの少しのバラツキが未来の不確実性を示唆しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 調査対象の個人の自由度と自治についての状況は安定しているように見えます。
– バラツキの少なさは、安定した政策や市場環境によるものかもしれませんが、逆に変化の余地が少ないことを示す可能性もあります。
– ビジネスや社会に対しては、安定した環境がもたらす安心感と、変化の機会が少ないことへの懸念が考えられます。
全体として、予測に基づく安定したスコアは、信頼性と維持可能性の高い状況を示していますが、新しい変革の可能性には制約があるかもしれません。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主に2つの期間に分かれています。2025年初めから中頃までは安定しているようですが、2026年に入ると急激にスコアが減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年に異常値（黒い丸）が多く見られますが、急激な変動というよりも、一定の変動の範囲内にあります。
– 2026年以降、スコアの範囲が狭まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績データを示していますが、その範囲は2025年中しばしばばらついています。
– 緑の点：前年データとされています。比較のために用いられ、改善や悪化の判断材料です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと過去データを比較することで、スコアの改善や悪化を評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年のデータは広がりが大きく、変動が多い一方、2026年にはデータが一箇所に集まりやすくなっています。
6. **人的直感と社会的影響**
– このグラフからは、2025年には不確実性や変動性が高いことが考えられ、その結果として政策の見直しや改善が行われた可能性があります。
– 2026年のデータの収束は、政策が効果を上げたか、もしくは適応が進んだことを示しているかもしれません。利害関係者は、予測の精度向上や異常値の原因究明が次のステップとして重要です。
この洞察を基に、ビジネスや政策の策定において使用される可能性があります。特に、変動の要因を探ることで、さらなる改善策を見出すことができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側にデータが集中しており、2025年7月から2025年11月にかけてのデータはおおむね横ばいです。
– 2026年5月から6月にかけて、データが再び現れ、前回よりも分布が狭くなりつつも、スコアが全体として上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにはいくつかの外れ値（大きな丸で表現）が見られ、それが偏差の範囲（グレーの帯）に大きな影響を与えている可能性があります。
– 急激な変動は見られませんが、予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）と実績AIの間に少しのズレが存在します。
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、予測データは赤いXで示されています。
– 薄緑のプロットは前年のデータを示し、新しい予測の基準として使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと予測AIの間に軽微なズレが見られますが、全体として大きな変化は認められません。
– 複数の回帰モデルが用いられているものの、結果に大きな違いはないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体としてクラスター化されており、持続可能性と自治性のスコアが一定の範囲内に収まっています。
– 外れ値の存在とその相関は、データの正確性や予測の偏差を考慮する際の重要なポイントとなります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– データが安定していることから、持続可能性と自治性は着実に維持されていると考えられます。
– 急激な変動がないため、ビジネスや社会においては、予測可能な範囲内での計画が立てやすい状況です。
– 外れ値の管理や予測精度の向上は、さらに効率的な持続可能な戦略を策定するための鍵となるでしょう。
このグラフから、人々は安定性と継続可能性に焦点を当てた戦略が評価されていると感じ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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側に密集する青い実績値は、緩やかに上昇または安定しているように見えます。
– 右側の緑の点群は、将来のスコア予測を示しており、比較的高い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の密集したデータ群で、少数の外れ値が見られます（異常値として記されています）。
– 全体的には、大きな変動や異常は少ないですが、データが二つの明確な時間枠に分かれていることが特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、緑の点は前年と比較したAIの予測データを示しています。
– 紫、ピンク、灰色の線は異なる予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）による予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は過去のデータであり、予測はその将来の延長線上にあります。異なる予測モデル間で、予測結果に大きな違いは見られず、全体として一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には一貫性があります。データの密集度や予測結果の範囲は、全体としての予測信頼性を強調しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– このデータは、社会基盤や教育機会の指数が安定的に維持または向上していることを示唆しています。これは、政策立案者にとって、教育機会の拡充が着実に行われていることの指標となる可能性があります。
– 安定した上昇トレンドと予測結果は、今後の政策形成における楽観的な見通しを提供します。また、教育機会の拡充が長期的な経済成長に寄与す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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初めの180日間（2025年7月から2026年1月）は、実績データ（青のプロット）が約0.5から0.6の範囲で安定している。これに対して、次の180日間（2026年1月から2026年7月）では、前年度のデータ（緑のプロット）が約0.6から0.9の範囲で高い値を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ（青のプロット）は全般的に安定しているが、予測（予測AI）の異常値として、いくつかの大きく離れたポイントが見受けられる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青のプロット）：過去の実際のデータ。
– 予測（赤の×）：将来の予測値。
– 異常値（黒い○）：通常の範囲を大きく超えたデータ。
– 前年度（緑のプロット）：過去の同時期のデータ。
– 予測モデル（色の異なる線）：線形回帰（紫色）、決定木回帰（緑色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）など、異なる予測手法。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータは、実績データよりも高い範囲に集中しており、過去の同時期と比較して数値が向上している様子がある。
– 複数の予測モデルが類似したトレンドを示しており、実績および前年データをもとにした予測の一貫性が示されている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間には一定の相関関係があり、前年データがより高い範囲にあることから、社会WEIスコアが全体として改善されている可能性が示唆される。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、過去1年間のWEIスコアが安定して推移していることが分かり、その背景として社会の多様性や共生が安定的に保たれていると直感的に感じられる。
– 予測ではスコアの向上が見込まれており、これが実現すれば、ビジネスや社会において更なる共感と支持を集める可能性がある。政策決定者や経営者にとって、この改善傾向は重要な意思決定に役立つだろう。
このグラフは、社会の多様性や自由の保障の面での改善が期待されることを示唆し、これを支えようとする取り組みの重要性を強調しているように見える。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 日付ごとに色が異なるプロットが見られ、その色はある程度周期的に変化しています。色のグラデーションはデータの値を示しており、期間中に上昇または下降するパターンを視覚的に示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日付（特に7月6日と7月11日）のデータポイントは他と異なる鮮やかな黄色を示し、これは他の日付と比較して大きな変動、つまり急激に高い値を持っていることを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色が明るいほど、高いWEIスコアを示しており、暗いほど低いスコアを示します。例えば、7月6日の19時や、11日の何時間かの間で高いスコアが観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の日付や時間帯に高い値が観察されることから、ある種のイベントや活動がその時間に集中している可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 経済カテゴリに関連する指標として、時間帯によってスコアが変動しており、これは日中の活動によって影響を受けている可能性があります。特に、日中(8時〜18時)のスコアが一般的に高い傾向にあることが推測されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– ビジネス活動が活発になる時間と日付がはっきりと浮かび上がっており、これに応じてリソースを配分したり、マーケティング戦略を調整することが考えられます。
– 社会的には、特定の時間に経済活動が活性化することが見て取れるため、交通やインフラの需要などへの影響が考慮されるべきです。
このヒートマップは、特定の経済イベントや活動がどのように時間と日によって変動するかを視覚的に表示しており、これに基づいて戦略的な意思決定が行われるべきです。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、均一なパターンというよりは周期的な変動が見られる。特に、一部の日付や時刻に顕著な例外が存在する。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付で濃い青や緑の色が目立ち、これらは通常のデータ範囲を超えた外れ値を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高低を表し、明るい黄色が高値、暗い紫が低値を示す。各セルは時間帯ごとのスコアの変動を示しており、短時間での急激なスコアの変動を視覚化している。
4. **複数の時系列データ**:
– このヒートマップは時間と日付に基づいた二次元の時系列パターンを視覚化しており、異なる時間帯間のスコア変動の比較が可能。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯では連続的に高いスコアが見られるが、それ以外の時間ではスコアは低下する。このことから、特定の時間帯において経済活動が集中する可能性が示唆される。
6. **直感的感覚とビジネスへの影響**:
– 人間はこのヒートマップから、特定の時間帯での活動の集中や異常な変動を直感的に理解するだろう。ビジネスにおいては、こうしたパターンを利用して労働時間の調整やマーケティング戦略を策定することで最適化が図れる可能性がある。他に、これらの変動が何らかの外部要因に起因しているかどうかの確認も必要である。
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:
このヒートマップは、特定の時期（2025年7月）の1か月間にわたる経済カテゴリにおける社会WEI（World Economic Index）平均スコアを時間帯別に示しています。以下、詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– 全体として、特定の時間帯（16時、23時）の活動が多く観測されます。
– 時間帯ごとに色が変化しており、これはWEIスコアの変動を示しています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 特筆すべきは、7月6日18時及び7月11日16時の高スコア（黄色）が目立ちます。この時間における活動が他の日と比べて非常に活発だったことを示唆します。
3. **要素の示す意味**:
– 色のグラデーションはスコアの大きさを表しており、黄色が最も高く、青や紫が低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このデータは単一の日付毎の時間帯別の動向を示しており、特に16時と23時には一貫した動きがありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間ごとの活動が日によって違っており、特に16時から23時の間に更に顕著な変動が見られます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– ビジネス的には、特定の時間に経済活動が活発であることがわかるため、その時間を狙ったマーケティングなどの戦略が有効であるかもしれません。
– 社会的には、特定の時間帯における経済活性から、それに合わせた生活スタイルの最適化が求められるかもしれません。
このように、ヒートマップは時間と経済活動の相関を視覚的に把握するための有力なツールとなります。
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:
このヒートマップは、360日間にわたる各WEI（Well-being Index）の相関関係を示しています。以下に具体的な洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンド自体はヒートマップでは示されていませんが、各WEI項目の相関関係から、全体的な動きが捉えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは急激な変動や外れ値は直接示されませんが、低い相関（青い領域）は他の項目とは独立的な傾向があることを示唆します。この中で、たとえば「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」は低い相関を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡で相関の強さが視覚化されています。赤い部分は正の相関が強いことを示し、青い部分は負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に高い相関を持ち、各個別要素が全体に与える影響が大きいことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関を持ち、これらの社会的側面が互いに強く関連していることを示しています。
– 一方、「個人WEI（健康状態）」は他の要素と比較して相対的に低い相関を持ち、独立性が高いことが示唆されます。
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**:
– 高い相関を持つ要素同士は、政策の立案やビジネス戦略においても重要な関係性を示しています。このため、調査開発や教育、公共政策の場では、相関が高い部分に焦点を当てた施策が効果的と考えられます。
– また、「個人WEI（健康状態）」が他と独立した動きを示す場合、健康に関する施策が他の指標と異なるアプローチを必要とすることが示唆されます。
全体として、このヒートマップはWEI項目間の複雑な相互関係を視覚的に理解するための非常に有用なツールです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 箱ひげ図には明確なトレンドは示されていません。ただし、異なるWEIタイプ間でのスコアの範囲が示されています。特定の時間軸ではなく、全体的なスコアの分布を比較したグラフです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（職業的ストレス）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」には外れ値が見られます。これらは特定の期間や条件下で通常とは異なるスコアが記録された可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図の箱はデータの四分位範囲を表し、中央の線は中央値を示しています。箱から延びる線（髭）はデータの範囲を示し、外れ値は丸で表されています。色のグラデーションは異なるWEIタイプを区別するために用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 単一の時系列データではなく、異なるWEIタイプごとの分布を比較しています。したがって、相対的な位置関係やスコアの変動幅が比較対象となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各タイプ間での相関は明示されていませんが、スコアの中央値や四分位範囲を比較することで、一般的な分布の偏りや均一性についての知見が得られるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 各WEIタイプのスコア分布を比較することで、個人や社会の特定の側面が経済的にどのように評価されているかがわかります。例えば、ストレスや多様性の保障における外れ値は、特定の問題または改善点を示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、特定のWEIタイプが高い評価を得ている場合、その分野での施策や活動を強化する機会があるかもしれません。社会的には、多様性や公正さがより均一に評価されていることが望ましいと考えられます。
このグラフは、特定の経済的側面や社会的側面がどう評価されているかを視覚的に示すことで、持続可能な開発や社会的進歩のためのインサイトを提供していると言えるでしょう。
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、WEI（Weekly Economic Index）の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 第1主成分の範囲が広く、特に中央付近のデータが多く分布しています。第2主成分に沿っては明確なトレンドが見られません。
– 全体的には直線的ではなく、散在したデータポイントが多いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分で-0.3付近および0.3付近に外れ値として目立つポイントがあります。
– 特に第2主成分が-0.2以下または0.15以上にある点は稀であり、外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットはすべて個別のデータポイントを表し、その場所は二つの主成分の値に基づいています。
– 密集している領域は、一定のパターンや共通の特性がある可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確な時系列データとしてのトレンドはなく、データポイントの分布から特定の時間的要素を識別するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分に対してはある程度の広がりが見られますが、全体的な分布は無秩序に見えます。
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られません。
6. **直感的な洞察と社会及びビジネスへの影響**
– このグラフから、人々は市場の一部が異常に動いている可能性を感じ取るかもしれません。
– 外れ値の存在は特定の経済イベントやポリシーの変更が影響している可能性があります。
– 経済指標の変動はビジネス環境に直接的な影響を与え、特に投資戦略やリスク管理に影響が及ぶかもしれません。
総じて、このPCAグラフはデータのばらつきや特異な動きの識別に役立ちますが、具体的な要因分析や予測にはさらなる詳細情報と分析が必要です。
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。