📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**のスコアは、期の初めに比較的安定して高く、7月7日から11日まで0.80以上を継続していました。その後、7月12日に低下し始め、7月19日に急激に下降（0.68まで）しました。その後、やや上向きますが、7月24日以降は再び下降傾向が見られ、8月初旬にはやや回復しますが、高い安定性は見られません。
#### 異常値
– 異常値として認識されたスコアの中で特に低い値（例えば、7月19日と7月24日の0.68程度）は、急激な外的要因の影響を反映している可能性があります。これらの点は、一時的な社会要因の変動、経済的ショック、または自然災害などが裏にあるかもしれません。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解に基づく詳細な分析からは、総合WEIの顕著な季節性パターンは示されないものの、7月中旬から下旬への区間で下降トレンドが明確化されており、これは一般的なデータ分散とは異なる可能性があります。
– 残差成分については、一時的な外部ショックによる影響が示されることが予想されるが、これらは長期的なものではありません。
#### 項目間の相関
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**間には強い正の相関があり、これは個々の人々の幸福感や余裕が社会全体の安定性とも密接に関連していることを示唆しています。
– 各個別要素間では、特に社会的持続可能性と経済的余裕が関連していることが示唆され、この二つの指標間の高い相関は、持続可能な経済環境が社会基盤の鍵であることを示している可能性があります。
#### データ分布
– 箱ひげ図によれば、個別項目毎のスコアは多くの外れ値が観測されており、特に個人の自由度と自治、心理的ストレス、経済的余裕の指標は、中央値よりも低い外れ値が多く、一部の個人における厳しい生活状況や心理状態を示唆しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によると、第一主成分（PC1）は0.73の寄与率を示しており、全体のデータ変動の大部分を占めています。これは一部の主要要因（経済的安定、社会基盤および健康状態など）が、データ全体の変動の主導要因であることを示しています。
### 総評
データは全体的に、経済的安定および社会基盤が維持できている時期には高いWEIスコアを示し、一方で急激な変動が各種外的要因にかなり依存することを明示しています。このような変動を予測または管理するための戦略を構築する上で、複数の要素が相互に影響を与える複雑なシステムを理解する必要があります。例えば、政策的な対応や経済支援策の影響について今後も注視することが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **現在のトレンド**: 実績のデータ（青い点）は比較的安定しており、約0.75から0.85の範囲で変動しています。しかし、わずかに下降傾向が見られます。
– **予測トレンド**: 緑線（線形回帰）では横ばい傾向、ピンク線（決定木回帰）では上昇、紫線（ランダムフォレスト回帰）では下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い輪で囲まれたプロットがあります。この時点での数値は他のデータポイントよりも大きな差を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青点）**は過去のWEIスコアを示し、**予測（赤いバツ）**が未来のWEIスコアの予測値を表しています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示していますが、その幅は全体的に一貫しており、予測に対する信頼度がある程度の安定性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは異なる傾向を示していますが、全体として実績データに近い範囲で変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的均一に分布しており、周期的な動きは観察されにくいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアがもう少し安定することが期待されるが、不確実性のため、慎重な観察が必要です。
– ビジネスにおいては、予測モデルの選択に注意が必要であり、特に下降予測を示すモデルに従う場合はリスクに備えるべきと考えられます。
このグラフは、短中期的な経済活動の健康状態を示しており、実績データの安定性と予測の方向性が多様であることから、将来的な戦略立案における重要な指針となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、WEIスコアは大きな上下のトレンドが見られず、比較的横ばいの傾向があります。ただし、少しの変動は観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントにいくつかの外れ値が存在し、黒い円で強調されています。これらは通常の変動範囲から外れた異常値を示しており、特別な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実績データを示し、予測データは赤い「×」で示されています。予測値と実績値を比較することで、予測の精度を判断できます。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、実績値がこの範囲内にあるかどうかが予測の精度を評価するポイントです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が描かれていますが、それぞれの手法が異なる予測結果を示しているため、手法ごとの予測の違いが顕著です。
5. **相関関係や分布**
– 実績データの分布は、標準的な範囲内で集中しており、大きな偏りは見られません。
6. **人間が直感的に感じるインサイトとビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが全体として安定しているため、経済的には短期間での大きな変動は予測されにくいと考えられます。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや要因が一時的に影響を与えた可能性を示唆しており、その原因を探ることが必要です。
– 予測精度を上げることができれば、より信頼性の高い経済指標としての活用が進む可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは、全体的に0.8付近で推移しています。大きな上昇や下降は見られず、横ばいの傾向が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部に異常値があることが示されていますが、全体としてはそれほど多くはありません。データの密度が高い範囲内でほぼ安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際の実績を示しており、均等に分布しています。
– 破線や色違いの線は、異なる予測モデルによる推定値を示しています。これらは将来のデータポイントに対する予測のばらつきや傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる傾向を示していますが、全てがWEIスコアの範囲0.6から1.0内で予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8を中心とした狭い範囲に分布しており、相対的に一貫しています。異常値は明確にマークされていますが、これらは少数です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々は横ばいの実績と多少異なる予測に対し、安定よりも若干の不確実性を感じるかもしれません。しかし、全体的な経済の動向は堅調であると見受けられます。
– 予測の不確かさ範囲が示されており、将来の政策決定やビジネス戦略立案において考慮される余地があります。
– 継続的な監視が推奨され、特に異常値の発生原因を理解し制御することが、安定的な経済運営に役立つでしょう。
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**
– 過去のデータ（青い点）は比較的一定で、0.8付近で横ばいです。
– 将来の予測は、異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって様々ですが、大きな変動はない模様です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには外れ値がいくつか見られます（青い点の輪郭が黒）、特にスコアが0.7以下のところで集中しています。
– これらがシステムエラーなのか、経済的ショックがあったのかを調査する価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、黒い輪郭のある点は外れ値を示しています。
– 灰色の部分は予測の不確かさの範囲を意味し、予測モデルごとの異なる予測結果（線の色で表現）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルがあるため、これらの比較が可能です。似たような予測をするモデルもありますが、微妙に差が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係については直接的に示されていませんが、全体として大きな変動は少なく、安定性のあるデータと見られます。
6. **直感的な印象と影響**
– 経済的余裕が一定レベルに保たれている印象です。日常の生活に大きな影響を及ぼす変動がないことが安心材料です。
– ビジネスにとっては、予測の不確かさを考慮しつつも、リスク管理がしやすい環境だといえるでしょう。
このデータの安定性は、住宅ローンの供与や消費者信用に対する信頼を高め、消費者の支出を促進する可能性があります。社会においては、不確実性を軽減し、安心感をもたらす要因と考えられます。
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**:
– 実績のスコアを見ると、全体的にあまり大きな上昇や下降は見られず、横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされたデータ点が数点見られます。これは、通常の範囲外の変動を示しており、注意が必要です。
3. **要素の意味**:
– 青い点が実績（実績AI）を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、その範囲内に多くの実績が含まれていることから、予測モデルの信頼性が高いことを示しています。
– 予測のライン（緑、紫、ピンク）は様々なアルゴリズムによる予測値を示していますが、それぞれがほぼ同じ傾向であることが観察されます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は非常に類似したパターンを示しています。これにより、異なるアルゴリズム間での予測の一貫性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の分布は密接に関連しているようで、予測モデルの精度が比較的高いことが分かります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– グラフから直感的に、WEIスコアが安定しているという印象を受けます。これは経済的健康状態の安定を示唆しており、ビジネスや社会においては安心材料となるでしょう。
– しかし、外れ値の発生は、予想外の変動の可能性を示唆するため、リスク管理が重要となるでしょう。
このグラフからは、個人の健康状態をモデル化する過程で、予測モデルが有効に機能していること、そして予測の安定性が確認できます。ビジネスや政策の策定においても、信頼できるデータとして活用できるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に、WEIスコアは0.5から0.8の範囲で横ばい傾向です。
– 明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、時間をかけてゆっくりと変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 約2ヶ所で外れ値が観察されます。
– 特に7月の中頃と8月の初めにスコアから外れた点が見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青いプロットで示され、予測の不確かさ範囲は灰色の領域で表されています。
– 異常値は黒い枠で囲まれたプロットとして示されます。
– 予測線には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が用いられており、それぞれ異なる見通しを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データと実績値が見られ、予測モデルごとに異なるトレンドが示されています。
– いくつかの未来に向けた予測は分岐し、特にランダムフォレスト回帰の予測はより高い値に向かっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は比較的一貫しているが、一部の外れ値により集中が乱れています。
6. **直感や影響**:
– 人々がこのグラフを見ると、心理的ストレスが一定の範囲で推移しているものの、安定しているわけではないと感じるでしょう。
– ビジネスへの影響として、ストレス管理やメンタルヘルスのサポートが必要性がある可能性があります。特に、外れ値が示す異常なストレス増加を防ぐ施策が重要です。
– 社会的には、心理的ストレスが一定範囲に収まっていることが望ましいが、これが継続しない場合には問題が顕在化する恐れがあります。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の期間では、WEIスコアは0.8前後で安定しているように見えますが、その後スコアがやや下降して0.6付近を中心に変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は複数あり、特に下降トレンドの中で散見されます。予測の不確かさ範囲内から外れているプロットも見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績を示しており、黒い円で示されたものは外れ値です。
– 背景の灰色部分は予測の不確かさ範囲を示しており、その範囲外のデータが外れ値として強調されています。
– 線形、決定木、ランダムフォレストの回帰モデルによる予測の動きも確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの線は、決定木回帰が比較的横ばいを示し、線形回帰とランダムフォレスト回帰は異なるスロープを持っていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは中心付近に集中しており、分布は狭い範囲に集まっていますが、外れ値の存在は多様性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このデータから、人々の自由度と自治が短期間の間に不安定であることがわかります。特に下降傾向は、何らかの社会的または経済的要因による影響の可能性を示唆しています。
– 予測モデルの不確実性が高いため、これらの要因を詳細に調査し、適切な政策対応が必要です。
– 市場や政策担当者にとっては、安定化のための新たな戦略を考えるきっかけとなるでしょう。
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**
– 実績（青い点）は全体としてやや変動しているが、月の後半から安定して 0.6 付近に集中する傾向があります。
– 予測（青い線）は横ばいで、実績と一致しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い輪郭の円）は特定の日付に分散して現れており、特に7月下旬に集中しています。
– 急激な変動はあまり見られないが、外れ値の存在が不確実性を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のスコアを示し、その密度が高い部分は安定したパフォーマンスを示します。
– 灰色の影は予測の不確かさを示しており、範囲が狭いことは予測の精度が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（青色の線）は安定しており、将来的な安定性を示しています。
– 決定木回帰（紫色の線）は下降トレンドを示しており、一部の変動要因が存在する可能性を示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰（赤紫色の線）は大きく減少しており、モデルが複雑な変動に敏感であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは比較的一様に分布しているが、特定の期間に密度が高く、これは一定の安定性を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に理解するポイントは、実績のスコアが安定していることと、予測が妥当であることです。しかし、外れ値の存在は不安定な要因が潜在的に存在する可能性を示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、公平性と公正さの維持が一定程度できているようですが、外れ値に対する対策が今後の課題となるでしょう。また、異なる予測モデルの異なるトレンドは、政策や施策の変更が必要な可能性を示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、約0.8から1.0の範囲でおおむね横ばいです。しかし、範囲の下限に近づく傾向があります。
– 未来の予測（ピンクの線）は、わずかに下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに表示された黒い円は外れ値を示し、それらはスコアが低下したタイミングで発生しています。
– 大きな急激な変動は見られませんが、スコアが0.8近くに安定して低下したタイミングがいくつかあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績AI」を示し、実際の観測データを表しています。
– ピンクの線は、今後の「予測」を示し、異なる回帰手法による予測が重なっています。
– 灰色の帯は「予測の不確かさ範囲」を表し、予測の信頼区間を示唆しています。
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は、共通の範囲が見受けられます。
– 予測は全体的に実績の推移に沿っていますが、将来的には異なる回帰モデルにより示唆される微小な差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値は0.8付近に密集し、全体としての安定的な推移を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアが概ね安定しているため、現在の状況において大きな矛盾はなく、むしろ良好であると言えます。
– しかし、将来的な微小なスコア低下の予測は、持続可能性への注意が必要であることを示唆しています。
– 社会やビジネスへの影響として、持続可能性と自治性の向上を維持するための効果的な施策が求められるでしょう。低下が発生した場合、早期の対応が重要となります。
この分析を通じて、現状維持の努力と将来への積極的な対策をともに視野に入れることが推奨されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、全体として0.8から1.0の範囲で横ばいになっています。
– 予測線は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類があります。線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばいですが、ランダムフォレスト回帰はわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円で囲まれたプロット）は、特定の時期に多く見られます。特に0.8を下回るプロットが目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、異常値として識別されたものは黒い円で囲まれています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績データのほとんどがこの範囲内に収まっています。
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はほぼ一致しており、線形回帰と決定木回帰予測線は実績と近いところに位置していますが、ランダムフォレストは若干異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は、すべてが0.8以上に集中しており、社会基盤や教育機会が比較的安定していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 多くの異常値が短期間で発生していることから、社会基盤や教育機会に一時的な問題が生じている可能性があります。これは政策の見直しや改善が必要であることを示唆しています。
– 予測モデルが提供している情報は政策や戦略の策定に役立つでしょう。例えばランダムフォレストの若干の下降トレンドは、潜在的なリスクを示しているかもしれません。
総じて、このグラフは社会基盤と教育機会の安定性と、その予測の信頼性を示唆しており、異常値の原因を追究することでさらなる改善が可能でしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIによって示されるWEIスコアは、全体的に緩やかな下降トレンドを示していますが、大きな変動は少ないです。
– 線形回帰予測と決定木回帰による予測は横ばいで比較的安定しているのに対し、ランダムフォレスト回帰の予測は下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付付近で異常値があります（黒い円）。これらは特定の日においてスコアが通常の範囲を著しく外れたことを示しており、要因分析が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しており、一定の範囲内に密集していますが、所々で異常値があり、不確かさ範囲を超えています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示し、スコアの信頼性に影響します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）間での差異が観察されます。特にランダムフォレストの予測が他の予測モデルよりも悲観的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは一般的に0.6から0.8の範囲内に集中しており、分布は均一です。
– 異常値の発生は時折見られ、それが分布の形状に影響しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIのスコアが下降傾向にあることは、共生、多様性、自由の保障に関する問題が進行中である可能性を示唆しており、これを改善するための政策や対応が求められるかもしれません。
– 異常値の存在は、予測モデルの精度向上やデータ収集過程での改善が必要であることを示します。
– 各モデルの予測の違いは、将来の政策決定について慎重な判断を必要とし、複数の視点を考慮する必要があることを示しています。
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**
– ヒートマップ全体を通じて、色に基づくトレンドを観察すると、最初と最後の期間（初期と終盤）で色が異なることがわかります。これは、WEIスコアの変化を示しており、一部の時間帯で変動が激しいことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月23日から24日にかけて、濃い紫の色合いが見られます。この部分は急激なスコアの変動、あるいはイベントによる影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しています。緑から黄にかけては高スコア、青から紫にかけては低スコアを示していると考えられます。
– 時間帯や日付によってスコアが異なっている点に注目できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯を横断するように、均一な色合いのブロックがあります。これはどの時間帯が特にスコアが高いか、または安定しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一日の中で同様の色合いの繰り返しが見られるため、特定の日付が他の特定の日付と相関しているかもしれません。これはビジネスサイクルや市場の開閉によるものかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ある特定の時間帯や日付でスコアが低下していることがわかるため、これらの日時に何らかの経済的または社会的イベントが発生した可能性があります。
– 高スコアの時間帯は、経済活動が活発な時間を示しており、この情報はビジネス戦略や市場分析に役立つでしょう。
– ビジネスにおいては、急激なスコアの変化が顧客需給や市場の変動を示唆する可能性があり、マーケティングやリスク管理においてこのヒートマップが活用できるかもしれません。
このヒートマップから得られる情報を使用して、経済動向の理解を深め、適切な意思決定を行う手助けができるでしょう。
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:
このヒートマップの分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 濃淡の変化から、特に7月20日あたりから大きな変化が見られます。7月20日以降、一部の時間帯でスコアが大幅に下がっている（色が青から紫に変化）ことが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日や24日には特定の時間帯で急激なスコアの低下（濃い紫）が見られ、それが一時的なものであることから外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、黄色から緑の部分は比較的高いスコアを示しているのに対して、青から紫の部分は低スコアを示しています。このためスコアが急落するタイミングが視覚的にわかりやすく表れています。
4. **データの関係性**
– 一定の時間帯で周期的にスコアが高くなっているように見受けられますが、日によってバラツキがあります。具体的には初めの数日と、後半の数日に異なるパターンがみられ、スコアの主要な変動原因が時間と日付に依存している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯（例: 15時）では比較的一貫して高いスコアがみられるのに対し、その他の時間帯では変動が大きくなっています。スコアのばらつきは日時に応じて幅があります。
6. **直感的インサイトと影響**
– 直感的には7月下旬にかけて何らかのイベントや状況変化が発生しており、それが特定の時間帯に顕著な影響を及ぼしているように感じられます。ビジネスの観点からは、特定の時間帯に業務効率が低下している時間を確認し、原因を調査・改善することで、業務の最適化につながる可能性があります。
このように、このヒートマップからは日付と時間に基づくデータの変動とそれに基づくインサイトを得ることができます。
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:
### グラフの洞察と大まかな分析
1. **トレンド**
– ヒートマップは30日間のデータを示しており、横軸が日付、縦軸が時間帯を表しています。
– 全体的に特定の時間帯にデータの強度が変化していますが、特に周期的なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付（例えば、7月24日）に強い色（濃い紫）で示される急激な低下があります。この部分は外れ値として注目できます。
– 色の変動が急な部分は、特定のイベントや要因の影響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**
– 色の変化は「社会WEI（World Economic Indicator）平均スコア」の変動を示しています。色のスケールは右側に示され、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほど低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 縦軸に時間帯が設定されているため、同じ日の異なる時間でスコアの変動を比較できます。
– 同じ日付でも、時間帯によってスコアが大きく変化することがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性はありませんが、特定の日付や時間帯にスコアが集中する傾向があります。
– 色の分布から、特定の時間帯に高いスコアが見られることがあります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 特定のイベントが時間や日付によって大きな影響を及ぼしている可能性があります。
– スコアの低下や変動は、社会や経済状況の変化を示唆しており、ビジネスにおいてはリスク管理や戦略の見直しが求められるかもしれません。
– 社会的要因や外部イベント（政策変更、災害など）が影響を与えている可能性があり、詳細な分析が必要です。
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:
このヒートマップは、経済カテゴリのWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に注目すべきポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データを表していないため、トレンドの分析は難しいですが、相関の強さは示しています。全体的に高めの相関が多く、特に深い赤色の箇所が多いことから、各WEI項目間の関係は概ね強いことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が非常に低い、もしくはマイナスとなっている箇所は外れ値的な存在と考えられます。具体的には「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間の相関が-0.25と比較的低い点が目立ちます。
3. **各要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示し、赤色に近づくほど強い正の相関を、青色に近づくほど負の相関を示します。
– 例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」は0.93と高い相関を持っており、心理的ストレスが全体の個人の幸福度に強く影響を与えていることを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– このグラフは単一時点の相関を示すため、時系列データとしての変化は示されていません。しかし、30日間のデータが基にされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の多くの項目と強い相関を持ち、心理的な要素が個人および社会の多くの側面に影響を与えていることが示唆されます。
– 一方で「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間の相関が低いことから、経済的余裕と健康状態の間には直接的な関係が見られ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**:
– 高い相関が見られる項目間、特に心理的ストレスが関わる要素は個人や社会の政策立案において重点を置くべきであることを示しています。
– 経済的余裕と他の項目の間の相関が一部低いことから、経済だけでなく、他の要素へのアプローチが重要であることが伺えます。
このように、WEI項目の相関を視覚的に捉えることで、政策や企業戦略のフォーカスを見つける手がかりを得ることができます。
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WEIスコアの箱ひげ図から、以下のような洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 各カテゴリ間での明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、個別のWEI（経済的余裕）や社会WEI（社会基盤・経済機会）は特にスコアの分布が広がっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（自由度と自治）や社会WEI（生態系、持続可能性）のスコアに外れ値が多く見られます。これは、これらのカテゴリでのパフォーマンスが安定していない可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲、最小・最大スコア、外れ値を示しています。これにより、各WEIタイプの分布のバラつきや集中度を視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは、時系列ではなくカテゴリ別の比較に焦点を当てています。よって、時間的な変動よりも、異なるカテゴリ間のスコアの分布の違いに注目する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIと社会WEIの間に強い相関は見られません。変動幅が広いカテゴリは、測定する対象の不均一性を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 直感的に、多くの外れ値があるカテゴリは、特定の側面での制度的または構造的な問題を示しているかもしれません。ビジネスでは、これらの不安定な領域をターゲットに改善を図ることで、競争優位性を得られる可能性があります。
– 社会的には、スコアが安定しているカテゴリは成熟した領域を示しており、外れ値が少ないことは政策の効果が均一に及んでいることを意味します。
この分析により、どの領域に注力するべきかの指針となり、リソースの最適配分に役立てることができます。
総合WEI STL分解グラフ
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### グラフ分析:
1. **トレンド**
– トレンドラインは明確に下降しています。これは、この期間中全体として経済指標が低下していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測値のグラフには、特定の日に急激な変動が見られますが、大きな外れ値は存在しないようです。
– 季節変動のグラフでは、周期的なパターンが見られますが、これも大きな外れ値は特に見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測値のプロットは、実際に観測されたデータを示しています。
– トレンドは、長期的な変化を描写しており、一般的な減少傾向を明確に示します。
– 季節変動は、短期的な周期性を示し、周期的なパターンが見られます。
– 残差は、モデル化されていない変動を表しており、無作為な変動が見られます。
4. **時系列データの関係性**
– トレンドと季節変動は異なる時間スケールの変動を表現しており、それぞれが観測値に対する影響を分解しています。このため、季節変動が一時的な上昇や下降を示す一方で、トレンドが長期的な傾向を描写しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 残差は大きくばらついており、特に周期性や明確なパターンは観察されません。しかし、観測値とトレンドの間には明確な下降傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフを見て、経済の全体的な低迷を認識するかもしれません。これは消費者信頼感に影響を与える可能性があります。また、企業は警戒心を強め、投資を控えたり経費を削減するかもしれません。
– 季節変動が示す微細な変動は、特に季節性のある業界の短期的なオペレーショナルな戦略に影響を与える可能性があります。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– トレンドのグラフを見ると、全体として下降傾向があります。この30日間の間に個人WEI平均スコアが一貫して下がっていることが示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 観測値のグラフでは、急激な変動がいくつか見られます。特に、7月後半に下降し、その後に回復するパターンが見られます。
– 残差のグラフでも急激なピークがあり、特に7月21日ごろに目立った外れ値があります。これは短期間の異常を示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 「Observed (観測値)」は全体的なデータの動きを示しています。
– 「Trend (トレンド)」は、長期的な動きや方向性を表しており、下降傾向が明らかです。
– 「Seasonal (季節性)」は、短期間の周期的な変動を示しており、プラスマイナス0.015の範囲で小さな変動が見られます。
– 「Residual (残差)」は、トレンドと季節性を除去した後の変動を示し、一時的な変動が強調されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– トレンドが下降している中で、季節性の変動は小さく、全体的な影響は限定的です。
– 残差は一時的な変動を示しており、トレンドや季節性とは異なる短期的な影響を反映しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドと観測値の間には強い相関がありますが、残差はこれらを補正した一時的な変動を示しています。
### 6. 人間が感じる直感とビジネス・社会への影響
– このグラフから直感的に感じ取れるのは、個人WEI平均スコアが全体的に減少しているため、経済的な活動や景気が弱まっている可能性です。
– ビジネスにおいては、コスト削減や生産性の向上が求められる場面かもしれません。また、社会全体の消費活動の減少や、それに伴う企業収益の減少を警戒する必要があります。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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### 分析と洞察
1. **トレンド**
– **長期トレンド（Trend）:** 二番目のグラフでは、全体的なトレンドが下降しています。このことは、社会WEI平均スコアが時間とともに低下していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **観測データ（Observed）:** いくつかの鋭い変動が見られますが、極端な外れ値はありません。
– **残差（Residual）:** 特定の日付（2025-07-13付近）で急激な変動が見られますが、その後は比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **観測データ（Observed）:** 社会のWEI平均スコア自体を示しています。
– **季節性（Seasonal）:** 微小な周期的変動を示しており、30日間の間に一定のパターンを持っている可能性があります。
– **残差（Residual）:** モデル化されたトレンドと季節性を除去した後のランダムな変動部分を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各プロットは異なる視点からデータを分解して示しています。観測データの変動の多くは、トレンドの下降と小さな季節性変動に起因しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの下降と、観測データの変動が季節性の影響を受けていることがわかります。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– **直感:** 社会WEI平均スコアが徐々に低下しているため、社会的な状況や経済状況の悪化を示唆する可能性があります。
– **ビジネス・社会への影響:** 下降トレンドが続く場合、政策立案者やビジネスリーダーは、社会や経済への影響を考慮して対応策を準備する必要があるかもしれません。
全体を通して、このグラフは短期的な変動の中に長期的な下降傾向があることを示しており、それに基づく戦略的な計画が求められるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、経済カテゴリのWEI（経済指標）に関する主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な線形トレンドは見られません。ただし、第2主成分が低い値から高い値に変化するにつれて、第1主成分が負から正に広がっています。
– 全体的には横ばいの分布ですが、点群が密になった部分があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下に、一部のデータポイントが他から離れてクラスタを形成しており、外れ値として特定される可能性があります。
– 第1主成分が-0.3に近い部分に顕著な外れたクラスタが存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ポイントは、経済データの一日あたりの観測を主成分で表現しており、異なる日の構成要素が視覚的に比較されています。
– 第1主成分が73%を占めているため、第1主成分がデータの変動を最もよく表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフからは、異なる日付間でのデータの位置関係が示されています。点の配置によって、類似の日付は近くにプロットされ、異なる性質の日付は遠くにプロットされます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 上部に位置するデータポイントは、第2主成分が高い値を持ち、下部に位置するデータポイントは低い値を持ちます。これにより、特徴的な相関が視覚化されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 外れ値となるポイントが何らかの異常を示していると仮定すると、その期間に経済的な変動や特異なイベントがあった可能性があります。
– 全体の分布から、多くの日が通常の範囲内に収まっていることから、30日間の経済活動は比較的安定していたと解釈できます。
– 主成分の寄与率から、第1主成分を重点的に見ることで、経済活動の主要な変化要因を理解することができます。
これらの分析から、全体的な経済の動向や異常事態の一般的な影響を推測することが可能です。
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。